KI für Nachhaltigkeit: nachhaltige Lösungen für die Industrie

Die Integration von data und Künstlicher Intelligenz in industrielle Prozesse kann für Unternehmen, die mit Energieerzeugung und -verbrauch zu tun haben, bedeutende Hebel freisetzen. Wenn wir über die Energiewende sprechen, liegt der Schwerpunkt meist auf der Erzeugung aus erneuerbaren Quellen - und das zu Recht. Diese Betonung wird durch globale Richtlinien wie die Ziele für nachhaltige Entwicklung (SDGs) der UNO und die reports des Zwischenstaatlichen Ausschusses für Klimawandel (IPCC) verstärkt. SDG 7 zum Beispiel betont die Notwendigkeit, den Zugang zu sauberer und erschwinglicher Energie zu erweitern, während der IPCC den Ersatz fossiler Brennstoffe als eine der effektivsten Möglichkeiten zur Eindämmung des Klimawandels bezeichnet.

Aus diesem Grund sind die erneuerbaren Energien zum wichtigsten Symbol für die Energiewende geworden. Damit diese Transformation jedoch wirklich vollständig ist, muss man auch die andere “Seite der Gleichung” betrachten: Verbrauch. Und genau an diesem Punkt beginnt die Künstliche Intelligenz in den Mittelpunkt zu rücken, indem sie die Energienutzung in Gebäuden, Fabriken und data-Zentren intelligenter macht.1.

Mit prädiktiven Algorithmen ist es möglich, die Verteilung des Energieverbrauchs eines Gebäudes zu modellieren und vorherzusagen und dabei die Nutzung lokaler erneuerbarer Quellen wie Sonnenkollektoren zu maximieren. So kann z.B. alle 15 Minuten entschieden werden, ob der Strom aus dem Netz bezogen, die in Batterien gespeicherte Energie genutzt oder der Überschuss verkauft werden soll, je nachdem, wie hoch die Kohlenstoffintensität der Energie aus dem Netz zu diesem Zeitpunkt ist. Dieser Ansatz reduziert nicht nur die Emissionen in großem Umfang, sondern führt auch zu finanziellen Einsparungen, da die Zeiten, in denen die Kohlenstoffemissionen am höchsten sind, in der Regel mit den Spitzentarifen zusammenfallen. Dies sorgt dafür, dass Unternehmen ihre Verbrauchspraktiken nachhaltiger gestalten und ihre Betriebskosten in den Produktionsprozessen senken.

Unternehmen bemühen sich zunehmend um die Entwicklung widerstandsfähiger Systeme, die Elektrifizierung und den Einsatz alternativer Brennstoffe kombinieren. Trotz der Bedeutung der Elektrizität sind mehrere Branchen noch immer strukturell von fossilen Brennstoffen abhängig. In diesem Zusammenhang hat die KI eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung dieser Komplexität gespielt.

Ein praktisches Beispiel ist die Anwendung von Algorithmen zur vorausschauenden Wartung in Kraftwerken, mit denen Fehler erkannt werden können, bevor sie auftreten. Dies reduziert nicht nur die Verschwendung, sondern erhöht auch die betriebliche Effizienz und die Sicherheit der Mitarbeiter. Darüber hinaus werden algorithmenbasierte Tools eingesetzt, um Gebiete zu kartieren und die besten Möglichkeiten für die Installation von Energieinfrastrukturen wie Batteriespeichersystemen oder neuen erneuerbaren Energiequellen zu finden.

Durch die Integration von physikalischer Modellierung mit KI - ein Ansatz, der als “digitale Zwillinge” oder Hybridmodelle bekannt ist - ist es möglich, den Betrieb schneller und genauer zu simulieren. Dies führt zu bedeutenden Fortschritten bei der Konstruktion und Produktion von Energieanlagen und fördert eine höhere Effizienz und Nachhaltigkeit sowie geringere Wartungskosten, weniger Abfall und die Einhaltung nachhaltiger Praktiken.

Der Bergbau, der traditionell als großer Energieverbraucher gilt, spielt eine zunehmend wichtige Rolle als strategischer Verbündeter bei der Energiewende. Die sogenannten kritischen Metalle, die von Bergbauunternehmen produziert werden, wie Nickel, Mangan und Lithium, sind für Batterien, die Elektrofahrzeuge und erneuerbare Energiesysteme antreiben, unerlässlich. Dies entbindet den Bergbau jedoch nicht davon, sich seinen eigenen Herausforderungen in Bezug auf Emissionen und Energieeffizienz zu stellen.

Der Einsatz von Modellen des maschinellen Lernens hat es ermöglicht, die Umweltbelastung zu reduzieren, insbesondere in Anlagen, die große Mengen an Strom verbrauchen. Ein Beispiel für diese Anwendung ist der Einsatz intelligenter hybrider Managementsysteme, die die Nutzung von Wasser in der Mineralienverarbeitung optimieren und gleichzeitig die Energieeffizienz verbessern. Diese Systeme ermöglichen die intelligente Auswahl von Energiequellen in Echtzeit, wobei der Nutzung erneuerbarer Quellen (Wasserkraft und Solarenergie) Vorrang eingeräumt wird, während die kohlenstoffintensivsten Quellen vermieden werden.

KI wird auch eingesetzt, um den Verbrauch von fossilen Brennstoffen bei schweren Maschinen wie Geländewagen und Lokomotiven zu reduzieren, indem Routen und Betriebsarten optimiert werden. In der Metallurgie verfeinern fortschrittliche Algorithmen die “Rezepte” von Industrieöfen und reduzieren so den Bedarf an Kohlenstoff im gesamten Produktionsprozess.

Obwohl die Fortschritte und die zahlreichen Anwendungsfälle vielversprechend sind, gibt es immer noch Herausforderungen für die breite Einführung von KI-Lösungen. Eines der Haupthindernisse ist die effiziente und erschwingliche Skalierbarkeit dieser Technologien über verschiedene Abläufe und Einheiten hinweg. Die Industrialisierung der Implementierung dieser Technologien erfordert mehr als technologische Innovationen: Es ist notwendig, die Mitarbeiter zu schulen und die geschaffenen Lösungen in die Produktionsprozesse zu übernehmen. Das eigentliche Ziel besteht darin, KI zu einem weiteren Werkzeug im Werkzeugkasten von Ingenieuren, Geologen und Betreibern zu machen.

Ein weiterer kritischer Aspekt ist der Energieverbrauch im Zusammenhang mit der Nutzung von KI. Schätzungen zufolge entfallen auf data Rechenzentren etwa 2% des weltweiten Stromverbrauchs, wovon nur ein Bruchteil auf die KI entfällt1. Der ideale Ansatz, um diese Herausforderung zu meistern, ist der strategische und optimierte Einsatz von Technologie, wobei effiziente und spezifische Lösungen Vorrang vor sehr ressourcenintensiven Modellen haben, wenn kein eindeutiger Bedarf besteht.

Der Weg zur Dekarbonisierung und zur Reduzierung der Umweltauswirkungen im Industriesektor ist alles andere als einfach. Dennoch bieten KI-basierte Lösungen eine noch nie dagewesene Möglichkeit, die Umweltauswirkungen industrieller Tätigkeiten erheblich zu reduzieren. In einem Szenario, in dem der regulatorische und gesellschaftliche Druck in Bezug auf nachhaltige Praktiken zunimmt, haben Unternehmen, die diese Initiativen anführen, zunehmend einen großen Wettbewerbsvorteil.

Die Skalierbarkeit von Lösungen, Investitionen in Unternehmensschulungen und die Einführung effizienter und verantwortungsvoller Technologien werden für den Erfolg dieser Reise entscheidend sein. Bestehende Fortschritte spiegeln die Maxime wider, dass Nachhaltigkeit und Effizienz sich nicht gegenseitig ausschließen, sondern sich vielmehr ergänzen.

Wir bei Artefact sind der Meinung, dass es 3 wesentliche Erfolgsfaktoren gibt, um ein data- und KI-Projekt im Bereich Nachhaltigkeit effizient durchzuführen.

• Messung: Verschaffen Sie sich durch Audits, automatisierte reports- und Governance-Prozesse einen umfassenden und zuverlässigen Überblick über Ihre aktuellen Auswirkungen, um realistische Szenarien und Verläufe zu erstellen.
• Aktion: Treffen Sie data-driven-Entscheidungen und implementieren Sie KI-Anwendungsfälle, die sich spürbar auf Ihre gesamte Wertschöpfungskette auswirken.
• Akkulturation: Beschleunigen Sie den Wandel, indem Sie die gesamte Organisation mobilisieren, um innovative data-driven-Lösungen für Umweltprobleme zu finden.

In diesem entscheidenden Moment ist die KI nicht nur ein mächtiges Werkzeug - sie ist ein Katalysator für eine nachhaltige Zukunft. Die Einführung intelligenter und nachhaltiger Praktiken muss jetzt mehr denn je eine globale Priorität sein.

REFERENZEN

1 IEA - Internationale Energieagentur, “Sumário executivo - Weltenergieausblick 2024 - Analyse - IEA”

² Artefact, “KI für die Industrie”