Energieffizienz in der Industrie
In der Industrie wird das Einsparpotenzial für Energieeffizienz insgesamt auf über 40 Prozent eingeschätzt - nicht berücksichtigt sind dabei noch die großen Potenziale aus Ressourceneffizienz und Kreislaufwirtschaft. Energie- und Materialströme spielen bei der Effizienzsteigerung in der Industrie eine wichtige Rolle. Ein anschauliches Beispiel ist die Lastspitzenvermeidung. Durch die Erfassung und Darstellung relevanter Energieeinträge im Rahmen eines Energiemanagements können Produktions- und Arbeitsabläufe visualisiert werden. So lassen sich Lastspitzen vorausschauend glätten oder abmildern. Digitale Methoden erlauben auch eine Lastverschiebung bzw. -steuerung und Benchmarking durch den Vergleich von Betriebsdaten mit Planungskennziffern.
Bundesförderung für Energie- und Ressourceneffizienz
Ziel des Förderprogramms ist die Steigerung der Energie- und Ressourceneffizienz in Industrie und Gewerbe durch Investitionen in klimafreundliche Anlagen. Letztlich sollen damit der Energiebedarf und die Treibhausgasemissionen gesenkt werden. Das Programm verfolgt einen technologieoffenen und branchenübergreifenden Ansatz.
Antragsberechtigt sind:
- private Unternehmen,
- kommunale Unternehmen,
- Landesunternehmen,
- freiberuflich Tätige, wenn die Betriebsstätte überwiegend für die freiberufliche Tätigkeit genutzt wird,
- Contractoren, die in dieser Förderrichtlinie genannte Maßnahmen für ein antragsberechtigtes Unternehmen durchführen,
mit einer Betriebsstätte oder Niederlassung in Deutschland.
Die digitale Wertschöpfungskette
Zur Steigerung der Energieeffizienz sind digitale Technologien sowohl in der Industrie, als auch im Bereich Gebäude ein Schlüsselfaktor. Durch Digitalisierung wird eine detaillierte Erfassung und Analyse von Prozessen ermöglicht. Energieströme und -verluste sowie Optimierungspotenziale werden sichtbar und nachvollziehbar.
Die Erfassung von Daten ist Basis und Startpunkt für Digitalisierung und Wertschöpfung digitaler Prozesse. Anschließend werden die erzeugten oder erfassten Daten (z. B. Messdaten von Prozessen oder Zuständen) zu Informationen verarbeitet. Dies geschieht, indem den Daten ein relevanter Kontext hinzugefügt wird, es erfolgt also eine Dateninterpretation. Eine nachgelagerte Verarbeitung (Analyse, Erfahrungen, Vernetzung) überführt die Information zu Wissen. Mit dem neu generierten Wissen können wiederum Anwendungen, wie beispielsweise optimierte Algorithmen für Produktionsprozesse, Energiemanagement von Gebäuden und vieles mehr, ausgeführt werden. Erst mit dem letzten Schritt wird eine digitale Wertschöpfung erzeugt.
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