Umweltstaatssekretär Jochen Flasbarth: „Die Coronakrise mit ihren Auswirkungen auf Lieferketten und Versorgung hat uns noch einmal mehr vor Augen geführt, wie wichtig ein effizienter Umgang mit Rohstoffen und Materialien ist. Die Wirtschaft braucht für eine zukunftssichere Entwicklung einen Schub für mehr Ressourceneffizienz. Das ist genau das, was die Bundesregierung mit dem Deutschen Ressourceneffizienzprogramm erreichen will. Wir müssen die Chancen digitaler Technologien für Wohlstand und Wettbewerbsfähigkeit, soziale Gerechtigkeit und eine intakte Umwelt nutzen. Der verstärkte Einsatz von Künstlicher Intelligenz im verarbeitenden Gewerbe schont natürliche Ressourcen, spart Energie und CO2-Emissionen. Daher unterstützt das BMU seit 2019 den gezielten Einsatz von KI für den Umwelt- und Klimaschutz mit seiner Förderinitiative ‚KI-Leuchttürme für Umwelt, Klima, Natur und Ressourcen‘. Mit einem neuen Förderaufruf wird das BMU künftig auch die Ressourceneffizienz von KI-Systemen vorantreiben“.
Martin Vogt, Geschäftsführer des VDI Zentrums Ressourceneffizienz: „Die Studie zeigt: Die erwarteten Einsparpotenziale in den Unternehmen durch die Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz sind hoch. Dies gilt insbesondere für die Reduzierung des Material- und Energieverbrauchs. In der Umsetzung stehen die meisten Betriebe aber noch am Anfang. Gründe liegen insbesondere in der geringen Datenverfügbarkeit durch eine noch nicht ausreichende Digitalisierung. Darüber hinaus liefert die Studie den Unternehmen wichtige praktische Hinweise und Praxisbeispiele, bei welchen Anwendungen KI-Methoden in der betrieblichen Praxis sinnvoll und hilfreich sind. Diese Ergebnisse bilden daher die Grundlage bei der Weiterentwicklung der entsprechenden Informations- und Beratungsangebote des VDI ZRE. Die Erkenntnisse können auch dabei helfen, dass zukünftige Förderprogramme im Bereich der Forschung und Entwicklung noch praxisnäher auf die Herausforderungen in den Unternehmen zugeschnitten werden. Dabei sollte man den zusätzlichen Ressourcenverbrauch, die die Anwendung von KI-Methoden verursacht, nicht aus dem Blick verlieren. Wir brauchen die KI für mehr Ressourceneffizienz, aber auch eine ressourcenschonende KI. Nur dann können die damit verbundenen technologischen Innovationen einen wirksamen Beitrag zur Senkung des Ressourcenverbrauchs und mehr Klimaschutz leisten“.
Die neue Studie des VDI ZRE stellt mögliche Anwendungsfelder der künstlichen Intelligenz zur Senkung des Rohstoffverbrauchs in Unternehmen vor. Kernstück der Studie sind acht KI-Anwendungsszenarien, deren Umsetzung in der Praxis anhand von Beispielen aus dem verarbeitenden Gewerbe dargestellt werden. Diese zeigen ein breites Anwendungsspektrum auf, z.B. in der vorausschauenden Wartung, bei der Optimierung der Prozesskette oder in der optischen Fehlererkennung. Laut der Expertenumfrage der Studie sehen die meisten Unternehmen großes Potenzial in der Anwendung von KI im verarbeitenden Gewerbe. Wichtige Erfolgsfaktoren sind die Nutzung bereits vorhandener KI-Lösungen, standardisierter Schnittstellen sowie Open-Source-Lösungen, Vernetzung und Training von KI-Anwendenden und KI-Teams. Insbesondere kleine und mittlere Unternehmen wollen KI-Lösungen künftig öfter einsetzen.
Zugleich sehen die Befragten noch immer große Hürden: Um KI im Unternehmen einzuführen, fehlt vielen Unternehmen einschlägiges Knowhow und der Implementierungsaufwand ist ihnen zu hoch. Außerdem äußern sie Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit und der geringen Datenverfügbarkeit. Abschließend entwickeln die Autorinnen und Autoren der Studie Handlungsempfehlungen für Unternehmen, Politik und Forschung. Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) sollten bei der Entwicklung einer KI- und Datenstrategie die Material- und Energieeffizienz stärker einbeziehen. Dazu kann wiederum die Politik beispielsweise durch eine praxisnahe Ausrichtung der KI-Forschungsförderung beitragen. Die Wissenschaft sollte gemeinsame Forschung von KI und Ressourceneffizienz betreiben. Da Unternehmen im Bereich KI stark auf externe Unterstützung angewiesen sind, ist hier eine Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft, Entwicklern und Anwendern von entscheidender Bedeutung.
