Data Science: Kampfansage gegen die Verschwendung
Gastautor Benedikt Sturm, CEO und Co-Founder von Optalio ist der Ansicht: „Mit Data Science und KI können Ressourcen und Energie eingespart werden.“
Energie und Ressourcen einzusparen ist keine Frage des Verzichts. Stattdessen lassen sich unnötige Verbräuche mithilfe von Data-Science-Methoden und dem Einsatz von künstlicher Intelligenz sowie maschinellem Lernen aufspüren und beseitigen. Sie sind entscheidend für eine wettbewerbsfähige und nachhaltige Industrie.
Die Industrie ist ein bedeutender Motor der deutschen Wirtschaft. Doch damit dieser läuft, benötigt er allein beim Strom rund die Hälfte der erzeugten Energie. Ein Zustand, der angesichts steigender Kosten und des Klimawandels Veränderung erfordert – und Lösungen, die unnötige Verbräuche verhindern.
Zu den entscheidenden Ansätzen gehört das Thema Data Science. Denn aus den Daten, die bei Prozessen und der Produktion entstehen, lassen sich wichtige Erkenntnisse für Optimierungsmaßnahmen gewinnen. Das schließt auch Einsparungen beim Energie- und Ressourcenverbrauch ein.
Verschwendung auf die Schliche kommen
Von undichten Leitungen über falsch kalibrierte Maschinen bis hin zu einer ineffizienten Ressourcendisposition: Die Gründe für unnötige Verbräuche sind vielfältig und zur Lösung stoßen die bislang angewandten analogen Verfahren längst an ihre Grenzen.
Eine leistungsstarke Alternative ist die daten- und KI-basierte Prozess- und Produktionsoptimierung, wie wir sie bei Optalio anbieten. Nicht nur Maschinen und Anlagen, sondern auch Unternehmensprozesse erzeugen eine Vielzahl an Daten, deren Analyse wichtige Erkenntnisse für Verbesserungen liefert. Selbst wenn eine Maschine auf den ersten Blick rund läuft, erhöhen unentdeckte Leistungsschwankungen den Energieverbrauch. Ebenso kann eine ungenaue Planung dazu führen, dass die Materialbeschaffung über dem tatsächlichen Auftragsvolumen liegt.
Data Science als Lösung
Werden große Datenmengen erhoben, konsolidiert und mittels KI und ML-Methoden analysiert, lassen sich Muster erkennen und präzise Vorhersagen treffen. Während es bei der Produktionsplanung um Daten etwa aus ERP-Systemen oder Data Warehouses geht, sind es bei Maschinen Messwerte wie Druck, Viskosität oder Energieverbrauch. Mit der so erzeugten Transparenz gelingt es mit den Optalio-Lösungen unter anderem, Auswirkungen in der Prozessplanung in Echtzeit anzeigen zu lassen und so eine optimale Allokation von Ressourcen zu erreichen. Nicht nur ideale Betriebszustände von Maschinen und Anlagen können erkannt werden. Auch lässt sich so bei größeren Abweichungen eine vorausschauende Wartung etablieren. Der Einsatz von Data Science macht es insgesamt möglich, Ressourcen und Energie optimal einzusetzen und deutliche Einsparungen zu erreichen.
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