In erster Linie sind es Daten, die entscheidend für die Verbesserung der Energie- und Ressourceneffizienz in der Industrie sind. Die Branche muss ihre Umweltbelastungen durch reduzierten Energieverbrauch und geringere Kohlendioxidemissionen senken. Aktuell wird oft nur der Energieverbrauch erfasst, was für signifikante Einsparungen und Effizienzsteigerungen nicht ausreicht. Daher müssen wir unsere Methoden zur Nutzung von Daten im Energiemanagement grundlegend überdenken.
Ein wesentlicher Aspekt ist die Integration von Energiemanagementsystemen (EnMS), die weit über die reine Erfassung von Verbrauchsdaten hinausgehen. Ein modernes EnMS ermöglicht eine tiefgreifende Analyse der Energieeffizienz, indem es nicht nur den aktuellen Energieverbrauch misst, sondern auch die Leistungskennzahlen (KPIs) kontinuierlich überwacht und optimiert. Dies kann durch Echtzeit-Datenanalysen erfolgen, die eine genaue Identifikation von Ineffizienzen und Optimierungspotenzialen ermöglichen.
Ein Beispiel hierfür ist die Implementierung von KPI-Systemen. Diese setzen spezifische Effizienzziele und helfen, Abweichungen vom optimalen Betrieb schnell zu erkennen. Diese KPIs berücksichtigen neben dem Energieverbrauch auch externe Einflussfaktoren wie Witterung oder Produktionsänderungen, die die Effizienz beeinflussen können. So kann ein EnMS flexibel auf Veränderungen reagieren und gezielte Maßnahmen zur Verbesserung der Energieeffizienz vorschlagen.
Als weiteres Beispiel ist die Überwachung von Produktionsanlagen durch Echtzeit-Datenanalyse zu nennen. Steigt beispielsweise der Energieverbrauch eines Kühlhauses über einen definierten Korridor hinaus, löst das System automatisch einen Alarm aus. Die Echtzeitdaten ermöglichen sofortige Maßnahmen, um den Energieverbrauch zu senken und unnötige Kosten zu vermeiden. In einem Fall aus der Praxis verursachte eine verspätete Reaktion auf einen Alarm Mehrkosten von über 20.000 Euro, die vermieden werden hätten können, wenn das System sofortige Anpassungen ermöglicht hätte.
Darüber hinaus können Daten für die vorausschauende Instandhaltung genutzt werden. Durch die Analyse historischer Daten und die Erkennung von Mustern kann vorhergesagt werden, wann Maschinen wahrscheinlich ausfallen oder ineffizient werden. Diese Informationen ermöglichen es, Wartungsarbeiten dann durchzuführen, wenn sie tatsächlich im Vorfeld erforderlich sind, und nicht erst, wenn es zu einem Ausfall gekommen ist.
Jedoch sind Daten nur dann „nützlich“, wenn sie effektiv genutzt werden. Häufige Probleme wie fehlende oder unzureichende Daten, unklare KPIs oder manuelle Dateneingabe verhindern, dass Daten ihren vollen Wert entfalten. Beispielsweise sind viele Systeme auf manuelle Eingaben angewiesen, was zu Fehlern und Verzögerungen führt. Auch das Fehlen definierter Systemgrenzen kann dazu führen, dass wichtige Datenpunkte ignoriert oder falsch interpretiert werden.
Somit stellt sich die grundlegende Frage: Wie können wir sicherstellen, dass unsere Daten tatsächlich zur Verbesserung der Energieeffizienz beitragen? Der Schlüssel liegt in der Implementierung eines umfassenden Energiemanagementsystems, das sowohl moderne Datenanalysetools als auch klar definierte KPIs umfasst. Diese Systeme sollten so konzipiert sein, dass sie alle relevanten Daten in Echtzeit erfassen, analysieren und daraus Handlungsempfehlungen ableiten können. Nur so können Unternehmen ihre Energieeffizienz signifikant steigern und Umweltbelastungen wirksam reduzieren.
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