07214 EnMS im Zeitalter von KI
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Künstliche Intelligenz oder Machine Learning spielt heute eine immer größere Rolle für das Energiemanagement in Unternehmen. Immer mehr Daten werden verarbeitet, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen, die den Unternehmen helfen, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Die Vernetzung von Maschinen und Systemen im Unternehmen ist dabei die Basis für Synergien und Effizienzsteigerungen. EnMS-Daten haben daher heute eine ganz andere Relevanz als in den Anfängen des EnMS. Zero Trust heißt die Devise im Umgang mit den sensiblen Unternehmensdaten. Cloudbasierte Energiemanagementsoftware von externen Anbietern wird es in Zukunft schwer haben, mit den am Markt vorhandenen Business-Intelligence(BI)-Softwaresystemen zu konkurrieren, zumal diese BI-Software von global agierenden Unternehmen teilweise sogar kostenlos angeboten wird.
Der folgende Artikel beschreibt, wie mithilfe der lizenzfreien CMS-basierten Plattform „mE2020” der Firma manageE, die das Business-Intelligence-Tool Microsoft Power BI integriert, ein EnMS in Unternehmen intern und damit sicher betrieben werden kann. Es wird gezeigt, wie durch eine bidirektionale Kommunikation zwischen verschiedenen Systemen und dank einer modularen und offenen Architektur die Integration eines digitalen Zwillings eine intuitive Navigation und Auswertung von Echtzeitdaten ermöglicht. Ebenso wird eine KI-basierte prädiktive Regelung vorgestellt, die hilft, Energieflüsse effizienter zu steuern und damit den Energieverbrauch zu reduzieren und Nachhaltigkeitsziele zu unterstützen. Das Produkt mE2020 dient als lizenzfreie Lösung insbesondere für mittelständische Unternehmen, um Energiekosten zu senken und die CO2-Bilanz zu verbessern. von: |
1 Einleitung
Nach Angaben der dena (Deutsche Energie-Agentur) entfallen 44 % des Energieverbrauchs in Deutschland auf Industrie, Gewerbe, Handel und Dienstleistungen. Aus diesem Grund kommt der Energieoptimierung dieser Sektoren eine wichtige Rolle bei der Erreichung der Klimaziele zu.
Mit der Novellierung der ISO 50001 im Jahr 2018 wurden die Anforderungen an das Energiemanagement insbesondere für energieintensive Unternehmen verschärft. Seit der Veröffentlichung der ISO 50005 im Jahr 2021 (deutsch 2022) folgen auch steigende Anforderungen an kleine und mittlere Unternehmen. Energiemanagementsysteme zielen in erster Linie darauf ab, die Energieströme innerhalb eines Unternehmens zu erfassen, um darauf aufbauend wirtschaftliche Maßnahmen zur Energie- und damit Kosteneinsparung zu ermöglichen. Die eigentliche Energieoptimierung erfolgt dabei durch die Identifikation von Optimierungspotenzialen in den einzelnen Prozessen. So werden Maschinen und Anlagen modernisiert und energieintensive Prozesse durch neue Technologien effizienter gestaltet.
All diesen Optimierungen ist gemein, dass sie meist nur einer Anlage, einer Maschine oder einem Prozess zugeordnet sind. Aus wirtschaftlichen Betrachtungen wurde beispielsweise bereits die Heizungsanlage durch eine Wärmepumpe ersetzt und der Maschinenpark im Sinne der Energieeffizienz optimiert, sodass das wirtschaftliche Optimierungspotenzial bei isolierter Betrachtung oft bereits voll ausgeschöpft ist.
Wenn jedoch unternehmensweite ganzheitliche Energieoptimierung durchgeführt wird, können zuvor unberücksichtigte Kopplungen berücksichtigt werden.
So könnten durch eine intelligente Energieoptimierung die Standby-Verbräuche der Produktionsprozesse verringert oder auch die Abwärme der Produktionsmaschinen bei der Beheizung der Industriehalle genutzt werden.
Anders als die Lösungen des aktuellen Stands der Technik, die meist nur lokal und nicht vorausschauend die aktuellen Energieströme optimieren, ergibt sich ein noch größeres Optimierungspotenzial, wenn durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und vorausschauend die zukünftige Entwicklung der Energieströme in den nächsten Stunden mitbetrachtet wird. Dadurch können z. B. Heiz- oder Kühlprozesse effizienter geregelt werden, insbesondere wenn hohe Totzeiten im Regelprozess vorhanden sind.
Systeme, die solche Maßnahmen umsetzen können, waren bisher teuer und fanden daher in der Masse keine große Akzeptanz. Hier wird nun eine neu entwickelte Lösung vorgestellt, die erschwinglich und damit besonders für kleine und mittlere Unternehmen interessant ist.
2 Vom Stand-alone zu mehr Effizienz durch IOT und KI
Wie in der Einleitung erwähnt, können durch eine „ganzheitliche Energieoptimierung” unberücksichtigte Potenziale in Unternehmen oder in Gebäuden berücksichtigt werden. Ganzheitlich bedeutet, dass alle Systeme miteinander kommunizieren, um z. B. Standby-Verbräuche zu eliminieren oder Energielast zu optimieren.
Eine Lastverschiebung für mehr Energie-, CO2- oder Kosteneffizienz benötigt eine Kommunikation aller Anlagen und Systeme, die heute durch die Internet-of-Things(IOT)-Technologie auch nachträglich preiswert integrierbar ist. Im Wesentlichen benötigt man dazu einen Rechner, der als zentrales Steuerelement mit allen notwendigen Schnittstellen ausgestattet ist und drahtgebunden oder drahtlos die zentrale Kommunikation mit den relevanten Aktoren und den Sensoren im Unternehmen oder Gebäude übernimmt. Die Daten werden dann auf diesem im Unternehmen befindlichen Rechner geloggt. Ebenso findet eine bidirektionale Kommunikation mit den überlagerten Systemen wie dem EnMS, dem Produktionsplanungssystem (PPS), der Gebäudeleittechnik (GLT), der Prozessleittechnik (PLS) oder auch einem Wetterdienst etc. statt. Auf den überlagerten Systemen erfolgen dann die erforderlichen Berechnungen, um z. B. EnPIs zu bilden, die Effizienz zu bestimmen, vorausschauend zu regeln oder einfach nur zu visualisieren.
Wenn eine bidirektionale Kopplung auf den Prozess erforderlich wird, muss dies für den Fall, dass die neu berechneten Soll- oder Stellwerte doch nicht verwendet werden sollen, durch eine „Huckepacklösung” erfolgen. Das entspricht einer „Hand-Automatik-Umschaltung”.
Die Abbildung 1 gibt einen Überblick über den Weg zu mehr Effizienz.
Derzeit haben viele auf dem Markt befindliche Energiemanagement-Softwaresysteme die Herausforderung zu meistern, dass die zu verarbeitenden Datenmengen immer größer werden. Die Unternehmen möchten mit diesen Datenmengen, auch unter dem Einsatz von KI, in der Lage sein, Zusammenhänge zu bilden, die bisher nicht gebildet werden konnten. Auf diese Weise wird es dann möglich, sicher effizienzrelevante Entscheidungen zu treffen. Eine installierte Effizienzüberwachung ist definitiv auch ein Wettbewerbsvorteil.
Viele EnMS werden heute als Cloud-Lösung angeboten. Bedingt durch die hohe Sensibilität der verknüpften Energie- und Prozessdaten möchten Unternehmen ihre Informationen aber nicht mehr außer Haus geben, weshalb bei externen Anbietern gehostete Cloud-Anwendungen unattraktiv werden. Gleichzeitig benötigen die Unternehmen aber wiederkehrenden externen Expertensupport, um die komplexen Systeme lauffähig und auf Stand zu halten. Diese Herausforderung kann nun in Einklang gebracht werden.
Kostengünstige Varianten für solche Anforderungen bieten Content-Management-Systeme (CMS) in Zusammenarbeit mit Business-Intelligence-Werkzeugen (BI). In einem CMS können sämtliche statische und dynamische Daten webbasiert visualisiert werden. Analog zu dem Webauftritt eines Unternehmens kann damit sukzessive ein digitaler Zwilling als „Intranet-Lösung” aufgebaut werden. Mit der sogenannten Bubble-Technologie, die man u. a. auch von Google Maps kennt, wird man dann intuitiv durch das Unternehmen geführt und erhält an den Stellen, an denen man es erwartet, die benötigten Informationen. Auf diese Art und Weise werden im Unternehmen bereits vorhandene Daten lediglich durch Verlinkung in Zusammenhang gebracht und damit wertvoller gemacht.
CMS-Systeme bieten den Vorteil, dass sie lizenzfrei sind, weshalb wachsende Datenmengen und auch User ohne zusätzliche Kosten für das System gehandhabt werden können. Wie bei jedem System fallen allerdings Projektierungskosten an. Um historische Auswertungen zu tätigen und komplexe Zusammenhänge zu visualisieren oder vorauszusagen, wird in der Energiemanagementsoftware mE2020 der Firma manageE das Werkzeug Power BI von Microsoft in das CMS Wordpress integriert. Eine Desktopvariante bietet Microsoft kostenfrei an. Power BI ist derzeit ein weltweit verbreitetes BI-Werkzeug mit hohem Wachstum. Bisherige Energiemanagement-Softwaresysteme werden es in der Zukunft schwer haben, den Möglichkeiten der BI-Werkzeuge von Marktführern wie Microsoft zu folgen.
