AI & BI Use-Case · Industrial AI

Energie- & Verbrauchsoptimierung

Energiekosten senken, ohne die Produktion zu bremsen.

Worum es geht

Energie- und Verbrauchsoptimierung analysiert Lastprofile und Prozessdaten, um Einsparpotenziale und ineffiziente Betriebszustände sichtbar zu machen. Sie unterstützt sowohl kurzfristige Lastspitzenvermeidung als auch langfristige Effizienzprogramme. Das senkt Kosten und CO2-Fußabdruck.

  • Niedrigere Energiekosten bei gleicher Produktionsleistung
  • Vermeidung teurer Lastspitzen
  • Belastbare Basis für Nachhaltigkeitsberichte
Business Case & ROI
−15 %

Energiekosten

−20 %

Lastspitzen

4–7 Mon.

Amortisation

−10 %

CO2-Emissionen

Basierend auf aktuellen Energiekosten je Standort und identifizierten Lastspitzen im Verbrauchsprofil.

Unser Vorgehen
  1. 01

    Verbrauchsanalyse

    Hauptverbraucher und Lastprofile je Anlage identifizieren.

  2. 02

    Messstellenanbindung

    Zähler und IoT-Gateways an die Datenplattform anbinden.

  3. 03

    Einsparpotenziale modellieren

    Ineffiziente Betriebszustände datenbasiert erkennen.

  4. 04

    Lastmanagement testen

    Verschiebbare Lasten und Spitzenvermeidung simulieren.

  5. 05

    Kontinuierliches Monitoring

    Einsparungen laufend nachverfolgen und Maßnahmen anpassen.

5

Schritte

6

Datenquellen

4

Stakeholder

Vom ersten Datenzugriff bis zum produktiven Betrieb – jeder Schritt liefert ein greifbares Zwischenergebnis.

Welche Daten wir brauchen

Energiezähler

Strom-, Gas- und Druckluftverbrauch je Bereich.

IoT-Gateways

Nachgerüstete Messtechnik an Altanlagen.

Produktionsdaten

Verbrauch im Verhältnis zur Auslastung.

Wetterdaten

Einfluss auf Heizung, Kühlung und Lüftung.

Tarifdaten

Preisstrukturen für Lastmanagement-Entscheidungen.

Anlagenzustände

Leerlauf- und Stillstandzeiten als Einsparhebel.

Stakeholder
  • Energiemanagement

    Erhält transparente Verbrauchsdaten je Anlage.

  • Werksleitung

    Sieht Einsparungen direkt im Budget.

  • Nachhaltigkeitsbeauftragte

    Bekommt belastbare Daten für CO2-Reporting.

  • Controlling

    Kann Energiekosten verursachergerecht zuordnen.

Typische Mehrwerte
01

Niedrigere Energiekosten bei gleicher Produktionsleistung

02

Vermeidung teurer Lastspitzen

03

Belastbare Basis für Nachhaltigkeitsberichte

04

Sichtbarkeit versteckter Energiefresser

05

Unterstützung bei Förderanträgen für Effizienzmaßnahmen

Hebel der Datenplattform

Mit sauberer Dateninfrastruktur wird dieser Use-Case schneller, günstiger und stabiler.

Zentrale Erfassung aller Energiedaten in einem System

Automatisierte Zuordnung von Verbrauch zu Anlagen und Aufträgen

Skalierbar für weitere Standorte ohne Mehraufwand

Direkte Anbindung an Nachhaltigkeits-Reporting-Tools

Datenplattform aufbauen
Synergien & positive Nebeneffekte

Prozessparameter-Optimierung

Optimale Parameter senken auch den Energieverbrauch.

Anomalieerkennung

Ungewöhnlicher Verbrauch wird frühzeitig erkannt.

Produktionsplanung

Lastverschiebung lässt sich in die Planung integrieren.