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Die zentrale Frage lautete: Wie steuert man ein industrielles Energiesystem so, dass Eigenverbrauch, Energiepreis und Netzdienlichkeit gleichzeitig optimiert werden – und das unter schwankenden Rahmenbedingungen der Fertigung? Klassische Regelwerke stießen an Grenzen; gebraucht wurde ein System, das dynamisch lernt, Prognosen nutzt und Prioritäten intelligent ausbalanciert.
Die Lösung: Energieflüsse vorausschauend steuern
Was aber tun, wenn es keine passende Lösung gibt? Man entwickelt sie selbst! Aus einer internen Innovationsinitiative – flankiert von Hochschul- und Partnerkooperationen – entstand der Entschluss, ein eigenes EMS aufzusetzen. Das Ergebnis: Ein KI-gestütztes System, das kontinuierlich tausende Datenpunkte verarbeitet, Wetter- und Produktionsprognosen nutzt und so Energieflüsse vorausschauend optimieren kann.
Im Rahmen der Planung der Energieversorgung wurden die Anforderungen an das Energiemanagement vollständig definiert. Dabei wurden die Anforderungen von Logistik, Produktion, Gebäudemanagement und den Prüfbereichen berücksichtigt und ein widerspruchsarmes generisches Konzept erstellt. Das System läuft größtenteils in der Cloud, spart Hardware und Energie, und ist so konzipiert, dass es flexibel auf neue Anforderungen reagieren kann. Für die Energiemanager bedeutet das: weniger manuelle Regeln, mehr Zeit für strategische Aufgaben.
Zukunftsperspektive: So soll es weitergehen
Langfristig soll die Anwendung einen Beitrag zu Energieeffizienz und Nachhaltigkeit in industriellen Umgebungen leisten. Durch die koordinierte Steuerung von Erzeugung, Speicherung und Verbrauch lässt sich der Energieeinsatz besser an Bedarf und Preise anpassen; das kann Kosten senken und CO₂-Emissionen reduzieren. Das Projekt zeigt zudem, wie KI im Energiemanagement praktisch eingesetzt werden kann und eröffnet Anknüpfungspunkte für weitere Entwicklungen. Perspektivisch ist vorgesehen, die Lösung branchenübergreifend nutzbar zu machen und so den Übergang zu ressourcenschonender, digital unterstützter Produktion zu unterstützen.
Hintergrund
Bei FREDDIE – Der Industrial AI Award 2025 – wurden am 16. Oktober 2025 in München bahnbrechende KI-Anwendungen aus der produzierenden Industrie prämiert, die erfolgreich umgesetzt sind und messbaren Impact erzielen. Bei dem von publish-industry und UnternehmerTUM initiierten Award wurden mehr als 50 AI-Use-Cases eingereicht und von der unabhängigen und interdisziplinären Fach-Jury aus u.a. aus Fraunhofer IAIS, Uni St. Gallen und KI Bundesverband bewertet. Die FREDDIE-Awards wurden in 5 Kategorien vergeben: Customer Experience, Process Excellence, Transformation Mindset, Sustainability und Game Changer. Wir gratulieren allen Siegern!
