Nachhaltigkeit und KI in Kombination für eine nachhaltige Zukunft

Klimaschutz, Nachhaltigkeit und Digitalisierung sind die großen Herausforderungen unserer Zeit. Während der Druck zur Reduktion von Treibhausgasen steigt, bieten digitale Technologien völlig neue Wege, Ressourcen effizienter zu nutzen und gleichzeitig die Wettbewerbsfähigkeit zu sichern. Vor allem für die Industrie ergibt sich eine einmalige Chance: Mit KI-gestützten Prozessen können Unternehmen nicht nur wirtschaftliche Vorteile erzielen, sondern auch ihren Beitrag zum Klimaschutz signifikant erhöhen.

Künstliche Intelligenz (KI) spielt dabei eine Schlüsselrolle. Sie wird bereits in vielen Unternehmen zur Optimierung von Fertigungsprozessen eingesetzt – von der Reduktion von Material- und Energieverbrauch bis hin zur Vermeidung von Abfällen und der Senkung von Treibhausgasemissionen. Doch das Potenzial von KI geht weit über Standardanwendungen hinaus. Viele Unternehmen wissen noch nicht, welche zusätzlichen Möglichkeiten ihnen KI bietet, um ihre Nachhaltigkeitsziele zu erreichen.

In diesem Artikel beleuchten wir, wie KI nicht nur zur Effizienzsteigerung beiträgt, sondern auch nachhaltige Innovationen vorantreiben kann. Wir zeigen auf, welche konkreten Anwendungsfälle es gibt und wie Unternehmen diese Potenziale identifizieren und umsetzen können.

Ein fundiertes Verständnis von Nachhaltigkeit und Künstlicher Intelligenz

Nachhaltigkeit

Nachhaltigkeit zielt darauf ab, die Bedürfnisse der heutigen Generation zu erfüllen, ohne die Möglichkeiten zukünftiger Generationen zu gefährden. Dabei stehen ökologische, ökonomische und soziale Aspekte im Fokus, die im Gleichgewicht gehalten werden müssen.

Künstliche Intelligenz (KI)

Künstliche Intelligenz beschreibt IT-Systeme, die in der Lage sind, menschenähnliche kognitive Aufgaben wie Lernen, Problemlösen oder Wahrnehmen zu übernehmen.

Die Verbindung dieser beiden Themen eröffnet völlig neue Perspektiven: KI kann dabei helfen, komplexe Daten aus verschiedensten Quellen zu analysieren, um nachhaltigere Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu optimieren. Gleichzeitig erfordert der Einsatz von KI selbst nachhaltige Strategien, da diese Technologie große Mengen an Energie verbrauchen kann. 

Synergien nutzen, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen

Die Kombination von Nachhaltigkeit und Künstlicher Intelligenz bietet enorme Potenziale, erfordert jedoch gleichzeitig verantwortungsbewusste Strategien. Ein fundiertes Verständnis beider Themen ist entscheidend für einen gewinnbringenden Einsatz. Indem Unternehmen ihre verfügbaren Daten mit KI-Methoden auswerten, können sie ökologische Vorteile, verbunden mit einer gleichzeitigen Verbesserung der Profitabilität, realisieren. Es gilt, das Potenzial zu erkennen und dieses wirtschaftlich nutzbar zu machen.

Künstliche Intelligenz ist eine der zentralen Technologien für die Zukunft. Ihre Einführung und der Einsatz fordern Unternehmen im besonderen Maß heraus. Um die Führungsrolle deutscher produzierender Unternehmen im weltweiten Wettbewerb zu erhalten, werden sie den Einsatz dieser modernen Technologien aktiv forcieren und vorantreiben müssen.

Künstliche Intelligenz wird heute in produzierenden Unternehmen vorrangig mit einer wirtschaftlichen Zielsetzung wie der Optimierung von Fertigungsprozessen eingesetzt. Laut einer Studie des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz konnten Unternehmen durch den Einsatz von KI im Produktionsumfeld ihren Energieverbrauch um bis zu 15 Prozent senken. Bei der Unternehmensführung rückt die ökologische Nachhaltigkeit auch aufgrund von Energiekosten und Klimawandel immer mehr in den Fokus. Richtig eingesetzt, kann KI einen ökologischen Mehrwert bieten.

Mit KI zu Nachhaltigkeit und Effizienz

Nachhaltigkeit spielt bei der Unternehmensführung eine immer größere Rolle. So muss die Industrie in Deutschland beispielsweise ihre Treibhausgase von 2020 bis 2030 um 37 Prozent senken, um die Ziele des Klimaschutzgesetzes zu erreichen. Neben dem Gesetzgeber fordern auch immer mehr Kundinnen und Kunden sowie Investoren eine Berücksichtigung von Nachhaltigkeitsaspekten und konkrete Nachhaltigkeitsziele von Unternehmen.

So geraten neue Technologien in den Fokus, die Nachhaltigkeitsverbesserungen versprechen. Unter anderem kommt hierbei KI mit ihren Möglichkeiten ins Spiel. Es ergeben sich also konkrete Fragen: Wie können die Nachhaltigkeitsziele von Unternehmen mit KI effektiv unterstützt werden? Und wie können Unternehmen diese Potenziale identifizieren und heben?

Datenmanagement als Grundlage für nachhaltige Innovationen

Im Hinblick auf die Verbesserung von Nachhaltigkeitsaspekten ist die Auswahl der richtigen Werkzeuge entscheidend. Dabei ist die intelligente Verknüpfung und Auswertung von bestehenden Unternehmensdaten von besonderer Bedeutung. Neben unternehmensinternen Daten werden auch Nachhaltigkeitsdaten aus der Lieferkette und der Energieversorgung sowie dem Lebenszyklus der Produkte bis hin zum Recycling immer wichtiger.

Sowohl Umfang als auch Komplexität stellen Unternehmen vor immer größere Herausforderungen. KI kann Unternehmen gerade bei der Beherrschung der komplexen Datenlage unterstützen. Dazu stehen verschiedene KI-Technologien zur Verfügung, die in Unternehmen zum Teil heute schon eingesetzt werden.

Anwendungsfälle zur Verbesserung der Nachhaltigkeit durch Künstliche Intelligenz

Eine Studie des KI-Fortschrittszentrum Fraunhofer-Institut untersucht Anwendungsfälle von KI zur Optimierung der Nachhaltigkeit von produzierenden Unternehmen. Die Ergebnisse der Untersuchung vermitteln einen eindrucksvollen Überblick über die vielfältigen Anwendungsfelder, in denen KI einen konkreten Beitrag zur Erreichung von Nachhaltigkeitszielen leisten kann.

  • Predictive Maintenance in der Halbleiterindustrie

    Ein zentraler Anwendungsfall für KI in der Industrie ist die vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance). Mithilfe lernender Modelle können Unternehmen den optimalen Zeitpunkt für Wartungen bestimmen, bevor es zu unerwarteten Ausfällen kommt. Ein Beispiel hierfür ist die Erkennung von Pumpenausfällen in der Halbleiterindustrie. Indem KI Anomalien frühzeitig erkennt, lässt sich der Verschleiß besser vorhersagen und unnötige Ausfälle vermeiden. Das Ergebnis: weniger Ressourcenverbrauch durch selteneren Austausch von Ersatzteilen und geringere Produktionsunterbrechungen, was gleichzeitig Energie und Material einspart. Um das Potenzial für Predictive Maintenance zu identifizieren, können Unternehmen ihre Maschinendaten analysieren und gezielt nach Mustern suchen, die auf bevorstehende Wartungsbedarfe hindeuten. Auch der Einsatz von IoT-Sensoren kann helfen, die Datengrundlage zu verbessern und KI-gestützte Wartungssysteme effektiver zu gestalten.

  • Optimierung der Produktionsprozesse mit Deep Learning

    In Produktionsanlagen kommen oft energieintensive Prozesse wie das Aufheizen von Öfen zum Einsatz. KI kann hier helfen, den Energieverbrauch durch optimierte Prozesssteuerung zu reduzieren. Durch Deep-Learning-Modelle können Produktionsreihenfolgen so geplant werden, dass Aufheizphasen verkürzt und Stillstandszeiten minimiert werden. Das führt zu einer effizienteren Nutzung von Energie und senkt gleichzeitig die Betriebskosten, ohne die Produktqualität zu beeinträchtigen.

  • KI in der Logistik zur Tourenplanung

    Ein weiterer Bereich, in dem KI nachhaltige Verbesserungen erzielen kann, ist die Logistik. Mithilfe von KI lassen sich Lieferketten und Routen effizienter planen. Dabei werden Faktoren wie Verkehrsaufkommen, Lieferzeiten und der Energieverbrauch von Fahrzeugen berücksichtigt. Die optimierte Tourenplanung reduziert nicht nur die CO₂-Emissionen, sondern verbessert auch die Ressourcennutzung durch kürzere Lieferwege und besser ausgelastete Fahrzeuge. Das Ergebnis ist eine nachhaltigere Logistik mit einem geringeren ökologischen Fußabdruck.

  • Qualitätsmanagement durch KI-gestützte Bildverarbeitung

    Im Qualitätsmanagement hilft KI dabei, Produktionsfehler frühzeitig zu erkennen. KI-basierte Bildverarbeitungssysteme können Oberflächendefekte und Anomalien in Echtzeit erkennen. Dies verringert die Anzahl fehlerhafter Produkte, die nachbearbeitet oder entsorgt werden müssten. Dadurch sinkt der Materialverbrauch, und es werden weniger energieintensive Nacharbeiten erforderlich. Unternehmen können so ihre Ressourceneffizienz steigern und gleichzeitig den Ausschuss reduzieren.

  • Einsatz von KI in der Energieinfrastruktur von Unternehmen

    Auch die Energieversorgung innerhalb von Unternehmen lässt sich durch KI nachhaltiger gestalten. KI-gestützte Systeme können beispielsweise den Energie- und Wasserverbrauch von Gebäuden analysieren und so Einsparpotenziale aufdecken. Durch die intelligente Steuerung von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen lässt sich der Energieverbrauch deutlich reduzieren. Unternehmen können Potenziale identifizieren, indem sie bestehende Verbrauchsdaten analysieren und mit Benchmarks vergleichen. Eine umfassende Gebäudeautomatisierung und die Integration von KI-gestützten Energiemanagementsystemen ermöglichen zudem eine kontinuierliche Optimierung. Dies sorgt nicht nur für niedrigere Betriebskosten, sondern trägt auch zu einem geringeren CO₂-Ausstoß bei und verbessert die Nachhaltigkeitsbilanz eines Unternehmens.

  • KI im Marketing und Vertrieb

    In Marketing und Vertrieb können Ressourceneinsparungen realisiert werden, indem Kundenfeedback optimiert verarbeitet und ausgewertet wird. Wenn Kundenerwartungen und Kundenrückmeldungen besser verstanden werden, können auch die Marketing- und Vertriebsaktivitäten zielgerichteter und treffsicherer geplant und umgesetzt werden. Dadurch werden Ressourcen geschont, indem Ineffizienzen vermieden werden. Ein Beispiel hierfür ist die automatisierte Auswertung und Klassifizierung von unstrukturiertem schriftlichem Kundenfeedback mithilfe von Transformers wie ChatGPT. Das Ergebnis: gezieltere Marketing- und Vertriebsmaßnahmen, die weniger Ressourcen verbrauchen.

  • Optimierung der Unternehmensinfrastruktur

    Deutschlands Energieversorgung besteht zu großen Teilen noch aus treibhausgasintensiven Energieträgern. KI kann zur Optimierung der Energieeffizienz in Unternehmensinfrastrukturen beitragen, z. B. durch die Automatisierung der Gebäudesteuerung. Ein Anwendungsbeispiel ist die Vorhersage von Stromnetzauslastungen und Gebäudenutzungen, was zur Steigerung der Gebäudeeffizienz und zur Senkung der Emissionen führt. Auch die Erfassung und KI-basierte Analyse von Energie- und Wasserverbräuchen in Werken und Maschinen trägt zur Identifizierung von Nachhaltigkeitspotenzialen bei. Die Steuerung von Heizungs-, Lüftungs- und Klimatisierungssystemen mittels verstärkenden Lernens kann den Energieverbrauch weiter senken und eine komfortoptimierte Regelung ermöglichen.

Steigerung Pumpenwirkungsgrade: Machine Learning

Steigerung von Pumpenwirkungsgraden

Durch den Einsatz von Machine Learning konnten Energieeinsparpotenziale in Pumpstationen entlang der Ölförderpipeline aufgedeckt werden. Sensoren entlang der Pipeline sammeln die Daten für die Betriebsüberwachung, wodurch ineffiziente Betriebspunkte der einzelnen Pumpstationen identifiziert und deren Ursachen mithilfe von Machine Learning analysiert und vermieden werden.

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Mit KI in eine nachhaltige Zukunft

Die Kombination von Künstlicher Intelligenz und Nachhaltigkeit bietet Unternehmen eine doppelte Chance: Sie können ihren ökologischen Fußabdruck verringern und gleichzeitig wirtschaftliche Vorteile realisieren. Entscheidend ist, dass Unternehmen das Potenzial von KI gezielt nutzen, um nachhaltige Innovationen voranzutreiben. Dabei spielt die Analyse und intelligente Verknüpfung von Daten eine zentrale Rolle.

Der Einsatz von KI-Technologien ermöglicht es Unternehmen, ressourcenintensive Prozesse zu optimieren, Abfall und Emissionen zu reduzieren und gleichzeitig ihre Effizienz zu steigern. Die Herausforderung besteht darin, diese Technologien verantwortungsvoll einzuführen und deren Potenziale voll auszuschöpfen.

Unternehmen, die diesen Weg frühzeitig einschlagen, sichern sich nicht nur Wettbewerbsvorteile, sondern leisten auch einen wichtigen Beitrag zum Klimaschutz und zu einer nachhaltigen Zukunft.

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