{"id":10482,"date":"2025-09-16T08:25:03","date_gmt":"2025-09-16T06:25:03","guid":{"rendered":"https:\/\/baumev.de\/?p=10482"},"modified":"2025-09-16T09:12:07","modified_gmt":"2025-09-16T07:12:07","slug":"kuenstliche-intelligenz-fuer-eine-klimaschonende-industrie-das-projekt-ki4eta","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/baumev.de\/en\/kuenstliche-intelligenz-fuer-eine-klimaschonende-industrie-das-projekt-ki4eta\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz f\u00fcr eine klimaschonende Industrie: Das Projekt KI4ETA"},"content":{"rendered":"

F\u00fcr die Erreichung der Klimaziele ist die Reduktion von Treibhausgasemissionen in der Industrie ein entscheidender Hebel. Bis 2030 sollen die Emissionen der deutschen Industrie daher um \u00fcber 50 Prozent im Vergleich zu 1990 gesenkt werden.<\/p>\n

Das Projekt \u201eK\u00fcnstliche Intelligenz f\u00fcr Energietechnologien und Anwendungen in der Produktion\u201c (KI4ETA<\/a>; Laufzeit 2021\u20132024) zeigt, wie innovative Technologien und k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) dazu beitragen k\u00f6nnen, Energieeffizienz zu steigern und die Industrie klimafreundlicher zu gestalten. Gef\u00f6rdert vom Bundesministerium f\u00fcr Wirtschaft und Energie (fr\u00fcher BMWK) und getragen von \u00fcber 20 Partnern aus Wissenschaft und Industrie verfolgte das Projekt das Ziel, durch die intelligente Nutzung von Daten und die Entwicklung neuer Tools und Technologien den Regelkreis der digitalen Fabrik zu schlie\u00dfen.<\/p>\n

Transparenz als Schl\u00fcssel zur Effizienz<\/h4>\n

Energieeffizienz beginnt mit Transparenz. In modernen Fabriken werden bereits zahlreiche energierelevante Daten erfasst \u2013 von einzelnen Maschinen und Prozessen bis zu den Versorgungssystemen. Doch die Menge an Daten macht es schwierig, den \u00dcberblick zu behalten. Hier setzt KI4ETA mit innovativen Assistenzsystemen an: Eine im Projekt entwickelte Mixed-Reality-Brille visualisiert Energiefl\u00fcsse direkt im Sichtfeld des Anwenders. Komplexe Zusammenh\u00e4nge sind so auf einen Blick erkennbar und k\u00f6nnen durch Kontextinformationen wie Schaltpl\u00e4ne erg\u00e4nzt werden.<\/p>\n

Ein weiteres Highlight ist ein autonomer Roboter zur Detektion von Druckluftleckagen. Druckluft z\u00e4hlt zu den teuersten Energiequellen in der industriellen Produktion, wobei bis zu 30 Prozent der erzeugten Druckluft durch Leckagen verloren gehen. Der Roboter navigiert selbstst\u00e4ndig durch Fabriken, identifiziert Leckagen und \u00fcbermittelt die Resultate an eine Energiemanagementplattform. Tests in der ETA-Fabrik der TU Darmstadt und bei Industriepartnern zeigten, dass der Roboter zuverl\u00e4ssig arbeitet und zeitaufw\u00e4ndige manuelle Prozesse ersetzen kann.<\/p>\n

Um auch bei den Medien Strom, W\u00e4rme und K\u00e4lte eine effiziente Datenerfassung zu erm\u00f6glichen, wurden Tools zur optimalen Platzierung von Messstellen sowie auf maschinellem Lernen basierende Methoden zur automatisierten Identifikation von Datenpunkten entwickelt.<\/p>\n

Qualit\u00e4t und Energieeffizienz Hand in Hand<\/h4>\n

Ein weiteres Beispiel, das die Potenziale von KI aufzeigt, ist die Verkn\u00fcpfung von Energie- und Maschinendaten zur Optimierung der Bauteilqualit\u00e4t. Im Werk des Industriepartners EJOT wurden hochfrequente Daten an einer Umformmaschine erfasst. Diese erm\u00f6glichen es, fehlerhafte Bauteile bereits w\u00e4hrend des Produktionsprozesses zu erkennen und auszusortieren. Dadurch wird nicht nur der Ausschuss um bis zu 20 Prozent reduziert, sondern auch der Energieverbrauch pro korrekt produziertem Bauteil gesenkt \u2013 ein bedeutender Schritt in Richtung nachhaltigerer Produktion.<\/p>\n

Intelligente Steuerung durch digitale Zwillinge<\/h4>\n

F\u00fcr das Training von KI-Tools werden Datens\u00e4tze des zu optimierenden Systems ben\u00f6tigt. Dabei muss die KI auch Zust\u00e4nde \u201ekennenlernen\u201c, die im realen Betrieb unerw\u00fcnscht bzw. unzul\u00e4ssig sind. Um eine integrierte Steuerung von Produktionsprozessen und Versorgungstechnik auf Basis von KI zu entwickeln, ist ein direktes Training in realen Fabrikumgebungen daher nicht m\u00f6glich. Zentraler Baustein von KI4ETA ist deshalb die Nutzung digitaler Zwillinge. Diese pr\u00e4zise modellierten virtuellen Abbilder von Anlagen erm\u00f6glichen die risikofreie Entwicklung einer Fabriksteuerung auf Basis von Deep Reinforcement Learning. Tests in der ETA-Fabrik zeigten, dass diese KI-L\u00f6sung in der Lage ist, stabile und energieeffiziente Betriebsstrategien abzuleiten, die weder Produktqualit\u00e4t noch Betriebssicherheit gef\u00e4hrden.<\/p>\n

Dynamische Tarife und bidirektionales Laden<\/h4>\n

Neben der Energieeffizienz stand auch die Integration der erneuerbaren Energien im Fokus: zum einen durch dynamische Tarife, die Anreize schaffen, Strom dann zu nutzen oder zu speichern, wenn ein hohes Angebot an erneuerbaren Energien besteht; zum anderen mittels Sektorenkopplung, indem Gr\u00fcnstrom nicht nur f\u00fcr den Fabrikbetrieb, sondern auch f\u00fcr W\u00e4rmeversorgung oder Mobilit\u00e4t genutzt wird. Im Projekt wurde dies insbesondere durch bidirektionales Laden von Elektrofahrzeugen an der ETA-Fabrik realisiert. Die Fahrzeug-Batterien dienen dabei als Zwischenspeicher, die auch in das Fabriknetz zur\u00fcckspeisen k\u00f6nnen. So k\u00f6nnen die Fahrzeuge bevorzugt bei hohem Solar- oder Windstromangebot geladen und z.B. bei starker Netzbelastung wiederum entladen werden.<\/p>\n

Von der Forschung in die Praxis<\/h4>\n

Die praktische Anwendbarkeit der entwickelten Technologien hat bei KI4ETA eine hohe Priorit\u00e4t. In Zusammenarbeit mit Industriepartnern wie Bosch und EJOT wurden die L\u00f6sungen direkt in Produktionsumgebungen getestet. So wurde sichergestellt, dass die Forschungsergebnisse auch in der Praxis umsetzbar sind. Markantes Beispiel ist die etalytics- Energiemanagementplattform: Sie erm\u00f6glicht neben dem Monitoring und der Prognose von Energiefl\u00fcssen auch eine energieeffiziente Steuerung der Versorgungstechnik und ber\u00fccksichtigt dabei aktuelle Energiepreise, um kostenoptimale Fahrpl\u00e4ne zu erstellen. Bei der Klimatisierung von Rechenzentren kommt sie bereits zum Einsatz und tr\u00e4gt somit auch dazu bei, den Energiebedarf von KI-Anwendungen zu reduzieren.<\/p>\n

\n

Dies ist ein Beitrag aus BAUM Insights<\/a> 4\/2025.<\/p>\n

Der Autor, Dr.-Ing. Nils Roloff<\/strong>, ist seit 2012 in der Energiewirtschaft t\u00e4tig. Er ist Wirtschaftsingenieur und koordiniert strategische Projekte beim BAUM-Mitglied ENTEGA AG<\/a>. Der Regionalversorger mit Sitz in Darmstadt treibt mit einem starken Fokus auf Klimaschutz und Digitalisierung die Energiewende voran.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Die Ergebnisse von KI4ETA zeigen, dass k\u00fcnstliche Intelligenz ein wirkungsvolles Werkzeug f\u00fcr die Transformation der Industrie hin zu mehr Nachhaltigkeit ist. Vom Aufdecken von Druckluftleckagen \u00fcber die Optimierung von Produktionsprozessen bis hin zur Sektorenkopplung \u2013 die entwickelten Technologien bieten vielf\u00e4ltige Ans\u00e4tze, um Energie effizienter zu nutzen und CO\u2082-Emissionen zu reduzieren.<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":10486,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[14,18,15],"tags":[],"class_list":["post-10482","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-digitalisierung","category-news","category-klima-energie"],"acf":[],"yoast_head":"\nK\u00fcnstliche Intelligenz f\u00fcr eine klimaschonende Industrie: Das Projekt KI4ETA - BAUM e.V.<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Das Projekt KI4ETA zeigt, dass k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) ein wirkungsvolles Werkzeug ist, um Energie effizienter zu nutzen und CO\u2082-Emissionen zu reduzieren.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/baumev.de\/en\/kuenstliche-intelligenz-fuer-eine-klimaschonende-industrie-das-projekt-ki4eta\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"en_GB\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"K\u00fcnstliche Intelligenz f\u00fcr eine klimaschonende Industrie: Das Projekt KI4ETA - 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