Wie kann Künstliche Intelligenz Fabriken ressourcenschonender gestalten?

Das KI-Leuchtturmprojekt „Smart-E-Factory“ hat in einer Modellfabrik praxisnahe Lösungen erprobt, die insbesondere dem produzierenden Mittelstand den Weg zu mehr Nachhaltigkeit erleichtern.

Frau Heymann, was hat Sie zu dem Projekt motiviert?

Viele Industrieunternehmen stehen vor der Herausforderung, ihren Energie- und Ressourcenverbrauch zu senken. Gleichzeitig fehlt oft die Orientierung, wie der Einstieg in eine nachhaltigere Produktion gelingen kann. Diese Rückmeldungen aus den Unternehmen haben uns motiviert, das Projekt Smart-E-Factory zu starten. 

Was war das Ziel dieses Leuchtturmprojektes?

Unser Ziel war, konkrete Lösungen bereitzustellen, die Unternehmen dabei unterstützen, ihre Produktion Schritt für Schritt nachhaltig zu transformieren. Ganz konkret wollten wir eine Blaupause für die energieoptimierte und ressourcenschonende Fabrik entwickeln. Die SmartFactoryOWL in Lemgo diente dafür als reale Testumgebung, in der wir neue Ansätze erprobt und deren Nutzen untersucht haben. Die Ergebnisse bieten Unternehmen eine Orientierung für eigene Transformationsprojekte.

Welche Ergebnisse konnten Sie erreichen?

In acht Sprintprojekten in der Smart-E-Factory haben wir verschiedene Technologien, z. B. Gleichstromtechnologien oder Optimierungsalgorithmen erfolgreich getestet. Ein zentrales Ergebnis ist die deutlich verbesserte Transparenz über Energieverbräuche in der Fabrik. Dadurch können Unternehmen den Anteil grauer Energie am Gesamtverbrauch reduzieren, den Ressourcenverbrauch optimieren und eine intelligente Verbrauchssteuerung realisieren. Außerdem wurden KI-Anwendungen mit moderner Energietechnik in einem hybriden Stromnetz kombiniert. So konnten künstliche Intelligenz und innovative Energietechnik Mehrwerte in der Fabrik erzeugen. Die gewonnenen Erkenntnisse sind in ein Transformationskonzept eingeflossen, das Unternehmen dabei unterstützt, ihre Produktion nachhaltiger und zugleich wettbewerbsfähiger zu gestalten.

Welche Herausforderungen gab es im Projekt und konnten Sie dafür Lösungen finden?

Die entwickelten Lösungen wurden nicht nur konzipiert, sondern direkt in Gebäude und Produktionsprozesse der SmartFactoryOWL integriert und getestet. Dafür waren Umbauten, technische Installationen und die Zusammenarbeit mit zahlreichen externen Gewerken erforderlich. Das führte teilweise zu Verzögerungen und machte das Projekt besonders komplex. Trotz dieser Komplexität konnten wir alle wesentlichen Ziele erreichen, darunter die Integration regenerativer Technologien im Brownfield, die Optimierung des Ressourceneinsatzes sowie die Erhöhung der Transparenz über den Energieverbrauch. Gleichzeitig entstanden neue Kooperationen und Forschungsfragen, die inzwischen in weitere Projekte und Entwicklungen einfließen.

Welchen Impact haben die Projektergebnisse für den Umwelt- Natur- oder Klimaschutz? 

Die Industrie ist anteilig am Gesamtendenergieverbrauch in Deutschland nach wie vor ein sehr intensiver Verbraucher von elektrischer und thermischer Energie. Unternehmen dabei zu unterstützen, Transparenz über ihren eigenen Energieverbrauch zu gewinnen, ist bereits ein wichtiger Schritt. Über unseren Transformationsleitfaden haben wir einen Weg skizziert, den nicht nur wir gegangen sind, sondern anderen Unternehmen zeigt, wie innovative Energietechnik und KI für mehr Nachhaltigkeit eingesetzt werden kann. Dank des Projekts haben sich im Rahmen eines Industriekreises mehrere Unternehmen zusammengeschlossen, um ihre Erfahrungen auszutauschen und gemeinsam Lösungen voranzutreiben. Je breiter diese Ansätze genutzt werden, desto größer ist ihr Beitrag zu Umwelt- und Klimaschutz.

Sind die Ergebnisse des Projektes nachnutzbar oder können sie in anderen Bereichen eingesetzt werden?

Ja. Die entwickelten Lösungen basieren auf Open-Source-Technologien und herstellerübergreifenden Standards. Dadurch lassen sich die Ansätze flexibel auf andere Unternehmen und Anwendungsbereiche übertragen. Aus dem Projekt sind wissenschaftliche Veröffentlichungen, Datensätze und Praxisbeispiele entstanden, die von Forschung und Wirtschaft weiter genutzt werden können. So tragen die Ergebnisse dazu bei, die nachhaltige Transformation der Industrie über das Projekt hinaus voranzubringen.