AI für Nachhaltigkeit: nachhaltige Lösungen für die Industrie

Die Integration von data und Artificial Intelligence in industrielle Prozesse kann für Unternehmen, die mit Energieerzeugung und -verbrauch zu tun haben, wichtige Hebel in Bewegung setzen. Wenn wir über die Energiewende sprechen, liegt der Fokus meist auf der Erzeugung aus erneuerbaren Quellen - und das zu Recht. Dieser Schwerpunkt wird durch globale Richtlinien wie die Ziele für nachhaltige Entwicklung (SDGs) der Vereinten Nationen und die reports des Zwischenstaatlichen Ausschusses für Klimaänderungen (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 wirksamsten Möglichkeiten zur Eindämmung des Klimawandels bezeichnet.

Aus diesem Grund ist die Stromerzeugung aus erneuerbaren Energien zum wichtigsten Symbol der Energiewende geworden. Damit diese Transformation jedoch wirklich vollständig ist, muss auch die andere "Seite der Gleichung" betrachtet werden: den Verbrauch. Und genau an diesem Punkt beginnt die Artificial Intelligence in den Mittelpunkt zu rücken, indem sie die Energienutzung in Gebäuden, Fabriken und data intelligenter macht1.

Mit Hilfe prädiktiver Algorithmen kann die Verteilung des Energieverbrauchs eines Gebäudes modelliert und vorhergesagt werden, um die Nutzung lokaler erneuerbarer Quellen wie Solarzellen 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 im Netz vorhandenen Energie 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, im Allgemeinen mit den Spitzentarifen zusammenfallen. Dies gewährleistet, dass die 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 besteht in mehreren Branchen noch immer eine strukturelle Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen. In diesem Zusammenhang hat die AI eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung dieser Komplexität gespielt.

Ein praktisches Beispiel ist die Anwendung von Algorithmen zur vorausschauenden Wartung in Kraftwerken, die es ermöglichen, Fehler zu erkennen, bevor sie auftreten. Dies verringert nicht nur die Verschwendung, sondern erhöht auch die betriebliche Effizienz und die Sicherheit der Mitarbeiter. Darüber hinaus werden auf Algorithmen basierende Werkzeuge 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 AI - ein Ansatz, der als "digitale Zwillinge" oder Hybridmodelle bekannt ist - ist es möglich, den Betrieb schneller und genauer zu simulieren. Dies führt zu erheblichen Fortschritten bei der Planung 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 immer wichtigere Rolle als strategischer Verbündeter bei der Energiewende. Die so genannten 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 Umweltauswirkungen zu verringern, insbesondere in Anlagen, die große Mengen an Strom verbrauchen. Ein Beispiel für diese Anwendung ist der Einsatz intelligenter hybrider Managementsysteme, die den Wasserverbrauch 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.

AI wurde auch eingesetzt, um den Verbrauch fossiler Brennstoffe bei schweren Maschinen wie Geländewagen und Lokomotiven zu senken, indem Routen und Betriebsarten optimiert wurden. In der Metallurgie verfeinern fortschrittliche Algorithmen die "Rezepte" von Industrieöfen und verringern 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 AI . 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 nur technologische Innovationen: Es ist notwendig, die Mitarbeiter zu schulen und die geschaffenen Lösungen in die Produktionsprozesse zu übernehmen. Das eigentliche Ziel besteht darin, AI zu einem weiteren Werkzeug im Werkzeugkasten von Ingenieuren, Geologen und Betreibern zu machen.

Ein weiterer kritischer Aspekt ist der mit dem Einsatz von AI verbundene Energieverbrauch. Schätzungen zufolge entfallen auf data etwa 2 % des weltweiten Stromverbrauchs, wovon nur ein Bruchteil auf AI entfällt1. Der ideale Ansatz zur Bewältigung dieser Herausforderung ist der strategische und optimierte Einsatz von Technologie, wobei effizienten und spezifischen Lösungen der Vorzug vor sehr ressourcenintensiven Modellen gegeben werden sollte, wenn kein eindeutiger Bedarf besteht.

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

Die Skalierbarkeit von Lösungen, Investitionen in die Ausbildung von Unternehmen und die Einführung effizienter und verantwortungsvoller Technologien werden für den Erfolg dieser Reise entscheidend sein. Die bisherigen Fortschritte spiegeln die Maxime wider, dass sich Nachhaltigkeit und Effizienz nicht gegenseitig ausschließen, sondern vielmehr komplementäre Kräfte sind.

Wir bei Artefact sind der Meinung, dass es 3 wesentliche Erfolgsfaktoren für die effiziente Durchführung eines data und AI gibt.

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

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

REFERENZEN

1 IEA - Internationale Energieagentur, "Ausführliche Zusammenfassung - Weltenergieausblick 2024 - Analyse - IEA"

² Artefact, "AI für die Industrie"