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Preisschwankungen am Energiemarkt nutzen
In der Produktionsplanung spielen bei Industrieunternehmen bisher oft die Auftragslage oder Personal- und Maschinenverfügbarkeit eine übergeordnete Rolle. Dabei lohnt sich auch ein Blick auf das eigene Energiesystem und die Nutzung von Flexibilität auf Erzeugungs- und Verbrauchsseite.

Bild: Athion GmbH

Ohnehin sind Unternehmen in den letzten Jahren auf der Energieseite mehr gefordert, etwa durch wandelnde regulatorische Rahmenbedingungen und den Anspruch auf höhere Energieeffizienz. Energiemanagement ist damit inzwischen mehr als bloßes Messen und Visualisierung von Energiedaten. Moderne IT-Verfahren bieten die Chance, Komplexität in einen Wettbewerbsvorteil zu verwandeln und die Wirtschaftlichkeit des Energiesystems zu erhöhen.

Flexibilität finden und nutzen

Flexibilität im Energiesystem zu finden ist oft der erste schwierige Schritt. Einen Grundüberblick verschafft man sich am besten mit einem Energiemanagementsystem. Dabei bietet sich häufig ein System im Software-as-a-Service-Modell (SaaS) an, das keine Investitionen in Software oder Hardware erfordert. Live-Messdaten werden hierbei entweder mittels Gateway direkt aus der Liegenschaft oder über Internet-Anbindung aus einer bestehenden Datenbank übertragen. Lokale Systeme oder andere Cloud-Systeme, etwa für die Ressourcen- oder Produktionsplanung, können ebenfalls eingebunden werden. Ein SaaS-Energiemanagementsystem ermöglicht die Echtzeit-Verarbeitung aller Energiemessdaten und hilft mit umfangreichen Visualisierungs-, Auswertungs- und Berichtsfunktionen, die Energiedaten zu analysieren und das Energiesystem live zu überwachen.

Mehrwert mit KI

Bei der Analyse soll es jedoch nicht bleiben: Intelligente Energiemanagementsysteme erlauben Unternehmen ihr Energiesystem in Echtzeit auf Faktoren wie Marktpreise, Produktionsstabilität und Energieeffizienz zu optimieren. Die dazu notwendige Verarbeitung und Analyse enormer Datenmengen übernehmen etwa lernfähige Algorithmen auf Basis von künstlicher Intelligenz. Sie generieren beispielsweise kontinuierlich granulare Prognosen der Energieverbräuche bzw. -bedarfe. Mit diesen kann im nächsten Schritt optimiert Energie beschafft werden. KI-Algorithmen verarbeiten neue Informationen automatisiert und schnell. Durch die kontinuierliche Integration liegenschaftsspezifischer Daten wie Messwerte, Produktionspläne, Schichtzeiten oder Wartungs- und Instandhaltungsmaßnahmen, sowie externer Daten wie Wetter- oder Marktdaten, lernen sie außerdem kontinuierlich dazu, passen sich an veränderte Gegebenheiten an und verbessern sich damit selbstständig.

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