{"id":612848,"date":"2025-05-26T15:32:28","date_gmt":"2025-05-26T14:32:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=612848"},"modified":"2025-06-02T08:33:46","modified_gmt":"2025-06-02T07:33:46","slug":"ai-for-sustainability-sustainable-solutions-in-industry","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/blog\/ai-for-sustainability-sustainable-solutions-in-industry\/","title":{"rendered":"KI f\u00fcr Nachhaltigkeit: nachhaltige L\u00f6sungen f\u00fcr die Industrie"},"content":{"rendered":"

Da der globale Regulierungsdruck im Bereich der Nachhaltigkeit in der Industrie zunimmt, r\u00fcckt eine Frage in den Vordergrund: Wie k\u00f6nnen Unternehmen intelligentere und nachhaltigere Verbrauchspraktiken einf\u00fchren? K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) hat sich in diesem Szenario als strategischer Verb\u00fcndeter erwiesen, der intelligentere Entscheidungen, optimierte Prozesse und geringere Kohlenstoffemissionen in intensiven Produktionsketten erm\u00f6glicht. In diesem Artikel untersuchen wir einige Beispiele daf\u00fcr, wie die Industrie KI einsetzt, um die Herausforderungen im Energiebereich in gro\u00dfem Ma\u00dfstab zu bew\u00e4ltigen, und wie Artefact sich von anderen abhebt, indem es den \u00dcbergang zu nachhaltigeren, effizienteren und data-driveneren Betriebsabl\u00e4ufen beschleunigt.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

KI zur Steuerung des Energiebedarfs: Eine vergessene S\u00e4ule<\/h2><\/div>

Die Integration von data und K\u00fcnstlicher Intelligenz in industrielle Prozesse kann f\u00fcr Unternehmen, die mit Energieerzeugung und -verbrauch zu tun haben, bedeutende Hebel freisetzen. Wenn wir \u00fcber 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 f\u00fcr nachhaltige Entwicklung (SDGs) der UNO und die reports des Zwischenstaatlichen Ausschusses f\u00fcr Klimawandel (IPCC) verst\u00e4rkt. SDG 7 zum Beispiel betont die Notwendigkeit, den Zugang zu sauberer und erschwinglicher Energie zu erweitern, w\u00e4hrend der IPCC den Ersatz fossiler Brennstoffe als eine der effektivsten M\u00f6glichkeiten zur Eind\u00e4mmung des Klimawandels bezeichnet.<\/span><\/p>\n

Aus diesem Grund sind die erneuerbaren Energien zum wichtigsten Symbol f\u00fcr die Energiewende geworden. Damit diese Transformation jedoch wirklich vollst\u00e4ndig ist, muss man auch die andere \u201cSeite der Gleichung\u201d betrachten:<\/span> Verbrauch.<\/b> Und genau an diesem Punkt beginnt die K\u00fcnstliche Intelligenz in den Mittelpunkt zu r\u00fccken, indem sie die Energienutzung in Geb\u00e4uden, Fabriken und data-Zentren intelligenter macht.<\/span>1<\/span>.<\/span><\/p>\n

Mit pr\u00e4diktiven Algorithmen ist es m\u00f6glich, die Verteilung des Energieverbrauchs eines Geb\u00e4udes 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 \u00dcberschuss verkauft werden soll, je nachdem, wie hoch die Kohlenstoffintensit\u00e4t der Energie aus dem Netz zu diesem Zeitpunkt ist. Dieser Ansatz reduziert nicht nur die Emissionen in gro\u00dfem Umfang, sondern f\u00fchrt auch zu finanziellen Einsparungen, da die Zeiten, in denen die Kohlenstoffemissionen am h\u00f6chsten sind, in der Regel mit den Spitzentarifen zusammenfallen. Dies sorgt daf\u00fcr, dass Unternehmen ihre Verbrauchspraktiken nachhaltiger gestalten und ihre Betriebskosten in den Produktionsprozessen senken.<\/span><\/p>\n<\/div>

KI in der hybriden Verwaltung von Energiequellen<\/h2><\/div>

Unternehmen bem\u00fchen sich zunehmend um die Entwicklung widerstandsf\u00e4higer Systeme, die Elektrifizierung und den Einsatz alternativer Brennstoffe kombinieren. Trotz der Bedeutung der Elektrizit\u00e4t sind mehrere Branchen noch immer strukturell von fossilen Brennstoffen abh\u00e4ngig. In diesem Zusammenhang hat die KI eine entscheidende Rolle bei der Bew\u00e4ltigung dieser Komplexit\u00e4t gespielt.<\/span><\/p>\n

Ein praktisches Beispiel ist die Anwendung von Algorithmen zur vorausschauenden Wartung in Kraftwerken, mit denen Fehler erkannt werden k\u00f6nnen, bevor sie auftreten. Dies reduziert nicht nur die Verschwendung, sondern erh\u00f6ht auch die betriebliche Effizienz und die Sicherheit der Mitarbeiter. Dar\u00fcber hinaus werden algorithmenbasierte Tools eingesetzt, um Gebiete zu kartieren und die besten M\u00f6glichkeiten f\u00fcr die Installation von Energieinfrastrukturen wie Batteriespeichersystemen oder neuen erneuerbaren Energiequellen zu finden.<\/span><\/p>\n

Durch die Integration von physikalischer Modellierung mit KI - ein Ansatz, der als \u201cdigitale Zwillinge\u201d oder Hybridmodelle bekannt ist - ist es m\u00f6glich, den Betrieb schneller und genauer zu simulieren. Dies f\u00fchrt zu bedeutenden Fortschritten bei der Konstruktion und Produktion von Energieanlagen und f\u00f6rdert eine h\u00f6here Effizienz und Nachhaltigkeit sowie geringere Wartungskosten, weniger Abfall und die Einhaltung nachhaltiger Praktiken.<\/span><\/p>\n<\/div>

Die Rolle des Bergbaus bei der nachhaltigen Transformation<\/h2><\/div>

Der Bergbau, der traditionell als gro\u00dfer Energieverbraucher gilt, spielt eine zunehmend wichtige Rolle als strategischer Verb\u00fcndeter bei der Energiewende. Die sogenannten kritischen Metalle, die von Bergbauunternehmen produziert werden, wie Nickel, Mangan und Lithium, sind f\u00fcr Batterien, die Elektrofahrzeuge und erneuerbare Energiesysteme antreiben, unerl\u00e4sslich. Dies entbindet den Bergbau jedoch nicht davon, sich seinen eigenen Herausforderungen in Bezug auf Emissionen und Energieeffizienz zu stellen.<\/span><\/p>\n

Der Einsatz von Modellen des maschinellen Lernens hat es erm\u00f6glicht, die Umweltbelastung zu reduzieren, insbesondere in Anlagen, die gro\u00dfe Mengen an Strom verbrauchen. Ein Beispiel f\u00fcr diese Anwendung ist der Einsatz intelligenter hybrider Managementsysteme, die die Nutzung von Wasser in der Mineralienverarbeitung optimieren und gleichzeitig die Energieeffizienz verbessern. Diese Systeme erm\u00f6glichen die intelligente Auswahl von Energiequellen in Echtzeit, wobei der Nutzung erneuerbarer Quellen (Wasserkraft und Solarenergie) Vorrang einger\u00e4umt wird, w\u00e4hrend die kohlenstoffintensivsten Quellen vermieden werden.<\/span><\/p>\n

KI wird auch eingesetzt, um den Verbrauch von fossilen Brennstoffen bei schweren Maschinen wie Gel\u00e4ndewagen und Lokomotiven zu reduzieren, indem Routen und Betriebsarten optimiert werden. In der Metallurgie verfeinern fortschrittliche Algorithmen die \u201cRezepte\u201d von Industrie\u00f6fen und reduzieren so den Bedarf an Kohlenstoff im gesamten Produktionsprozess.<\/span><\/p>\n<\/div>

Die Herausforderungen der Einf\u00fchrung in gro\u00dfem Ma\u00dfstab<\/h2><\/div>

Obwohl die Fortschritte und die zahlreichen Anwendungsf\u00e4lle vielversprechend sind, gibt es immer noch Herausforderungen f\u00fcr die breite Einf\u00fchrung von KI-L\u00f6sungen. Eines der Haupthindernisse ist die effiziente und erschwingliche Skalierbarkeit dieser Technologien \u00fcber verschiedene Abl\u00e4ufe und Einheiten hinweg. Die Industrialisierung der Implementierung dieser Technologien erfordert mehr als technologische Innovationen: Es ist notwendig, die Mitarbeiter zu schulen und die geschaffenen L\u00f6sungen in die Produktionsprozesse zu \u00fcbernehmen. Das eigentliche Ziel besteht darin, KI zu einem weiteren Werkzeug im Werkzeugkasten von Ingenieuren, Geologen und Betreibern zu machen.<\/span><\/p>\n

Ein weiterer kritischer Aspekt ist der Energieverbrauch im Zusammenhang mit der Nutzung von KI. Sch\u00e4tzungen zufolge entfallen auf data Rechenzentren etwa 2% des weltweiten Stromverbrauchs, wovon nur ein Bruchteil auf die KI entf\u00e4llt<\/span>1<\/span>. Der ideale Ansatz, um diese Herausforderung zu meistern, ist der strategische und optimierte Einsatz von Technologie, wobei effiziente und spezifische L\u00f6sungen Vorrang vor sehr ressourcenintensiven Modellen haben, wenn kein eindeutiger Bedarf besteht.<\/span><\/p>\n<\/div>

Horizonte der Zukunft: Effizienz und Skalierbarkeit<\/h2><\/div>

Der Weg zur Dekarbonisierung und zur Reduzierung der Umweltauswirkungen im Industriesektor ist alles andere als einfach. Dennoch bieten KI-basierte L\u00f6sungen eine noch nie dagewesene M\u00f6glichkeit, die Umweltauswirkungen industrieller T\u00e4tigkeiten erheblich zu reduzieren. In einem Szenario, in dem der regulatorische und gesellschaftliche Druck in Bezug auf nachhaltige Praktiken zunimmt, haben Unternehmen, die diese Initiativen anf\u00fchren, zunehmend einen gro\u00dfen Wettbewerbsvorteil.<\/span><\/p>\n

Die Skalierbarkeit von L\u00f6sungen, Investitionen in Unternehmensschulungen und die Einf\u00fchrung effizienter und verantwortungsvoller Technologien werden f\u00fcr den Erfolg dieser Reise entscheidend sein. Bestehende Fortschritte spiegeln die Maxime wider, dass Nachhaltigkeit und Effizienz sich nicht gegenseitig ausschlie\u00dfen, sondern sich vielmehr erg\u00e4nzen.<\/span><\/p>\n

Wir bei Artefact sind der Meinung, dass es 3 wesentliche Erfolgsfaktoren gibt, um ein data- und KI-Projekt im Bereich Nachhaltigkeit effizient durchzuf\u00fchren.<\/span><\/p>\n