Der Umbau des Strommarktes schreitet voran. Mit einem Anteil von mehr als 30 Prozent ist die Windenergie die größte einzelne Stromquelle in Deutschland. Sie steht jedoch nicht jederzeit zur Verfügung. Eine Folge davon sind wetterabhängige Energiekosten: Während der sogenannten Dunkelflaute im November und Dezember 2024 schnellten die Strompreise auf bis zu 936 Euro pro Megawattstunde hoch – mehr als das Zehnfache des Jahresdurchschnitts. Gleichzeitig gibt es Zeitfenster mit negativen Preisen, in denen Energieversorger froh sind, wenn ihnen jemand den Strom abnimmt.
Strompreise im Stundentakt
Diese Marktdynamik deckt ein strukturelles Problem auf. Viele Betriebe steuern die Bereiche Energie, Produktion und Einkauf getrennt voneinander. Während der Einkauf Lieferverträge sichert und das Controlling die Budgets überwacht, arbeiten die Werke ihre Produktionspläne ab. Doch inzwischen schwanken die Energiepreise im Stundentakt. Der erste Reflex – grüne Stromverträge abschließen, Kontingente sichern, Lieferanten wechseln – ist zwar verständlich, greift für energieintensive Betriebe jedoch zu kurz. Stahlwerke, Chemieanlagen oder Kupferhütten lassen sich nicht beliebig hoch- und herunterfahren. Sie benötigen große Energiemengen, die verlässlich verfügbar sind und deren Kosten sich kalkulieren lassen. Wer Energie nur einkauft, statt sie aktiv in die Produktionssteuerung einzubinden, verschenkt genau die Flexibilität, die die Digitalisierung ermöglicht.
Dies wird umso deutlicher, je dynamischer die Strommärkte agieren. So ist das Day-Ahead-Volumen im Jahr 2024 um 24,6 Prozent gestiegen, obwohl der Verbrauch nahezu konstant blieb. Für Industrieunternehmen wird Flexibilität somit zur neuen Währung. Wer seine Produktionsprozesse verschieben, puffern oder modulieren kann, nutzt günstige Stromfenster und hilft gleichzeitig dabei, Abregelungen und Netzstress zu reduzieren.
Day-Ahead-Markt:
Day-Ahead-Preise werden täglich für jede Stunde des Folgetags gebildet. Durch Wind- und Solarvolatilität schwanken sie stark – bis hin zu negativen Preisen. Für Industrieunternehmen sind diese Preissignale der Hebel, um flexible Produktionsschritte in günstige Zeitfenster zu verlagern.
Diese Flexibilität setzt ein gemeinsames Datenmodell für Energie- und Produktionsentscheidungen voraus. Dabei müssen Produktionsdaten, Energiedaten, Marktpreise, Emissionen, Lieferverpflichtungen, Lagerstände und sogar Arbeitskosten wie Nacht- oder Wochenendzuschläge berücksichtigt werden. Der entscheidende Schritt ist nicht die Einführung eines neuen Tools, sondern die Entwicklung einer neuen Logik: Energie, Produktion und IT werden zu einem System zusammengeführt.
Datenqualität macht den Unterschied
Entscheidend ist die Granularität: Wer nur den Hauptzähler kennt, kann nicht steuern. Wer jedoch Einblick gewinnt in einzelne Prozessschritte, erhält die nötige Transparenz, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Künstliche Intelligenz kann dann versteckte Muster sichtbar machen, Anomalien erkennen und Szenarien simulieren. Aber: Zunächst müssen die Daten vorhanden sein.
Digitale Zwillinge können dabei unterstützen, Entscheidungen virtuell zu testen, bevor sie in der Realität umgesetzt werden. In die Simulationen fließen Parameter wie Energiepreise, Wetterdaten, Netzkapazitäten oder Produktionspläne ein. So lässt sich beispielsweise prüfen: Wann ist Strom günstig? Welche Anpassungen sind wirtschaftlich? Wie verändert sich der CO2-Fußabdruck bei unterschiedlichen Lastprofilen? Die Produktion wird dadurch nicht unterbrochen, sondern intelligenter gesteuert.
Chemieparks und Flughäfen als vernetzte Energieökosysteme
Große Industrieareale wie etwa Chemieparks oder auch Flughäfen fungieren immer häufiger als eigenständige Energieökosysteme. Sie benötigen nicht nur große Mengen an Energie, sondern erzeugen, speichern und nutzen diese zum Teil auch selbst. Darüber hinaus bauen sie Ladeinfrastrukturen auf oder „produzieren“ Abwärme die als Energieträger dient. Je mehr Infrastruktur und Systeme angeschlossen sind, desto größer ist die Komplexität, aber auch das Effizienzpotenzial einer integrierten Steuerung.
Der Nachteil der Integration: Mit der zunehmenden Verknüpfung von Energie, Daten und Produktion vergrößert sich auch die Angriffsfläche. Die Energie-Steuerung wird somit zu einem sicherheitskritischen Thema, denn Fehler, Manipulationen oder Fehlentscheidungen wirken sich dann nicht nur auf Daten, sondern auch direkt auf Maschinen, Lieferketten und die Versorgungssicherheit aus. Deshalb rücken Cybersicherheit, Resilienz und Governance ins Zentrum der Energiewende.
Der Regulator hat darauf reagiert: Mit NIS2 und KRITIS-Anforderungen wird Cybersicherheit zur Pflicht und zur Führungsaufgabe. Integration muss daher von Anfang an sicherheitsorientiert gedacht werden – technisch, organisatorisch und hinsichtlich der Governance. Sicherheit ist kein nachträgliches Add-on, sondern integraler Bestandteil der Steuerungsarchitektur.
Übersetzer zwischen Energieversorgern und Industrie
Die eigentliche Herausforderung der Energiewende liegt nicht in einzelnen Technologien, sondern in der Steuerung dieses hochkomplexen Gesamtsystems. Dafür braucht es Partner, die beide Welten verstehen. Energieerzeugung, Netze, Messwesen, Märkte und industrielle Verbraucher müssen in Echtzeit aufeinander abgestimmt werden. Dafür sind Datenplattformen erforderlich, die diese bislang getrennten Bereiche zusammenführen und in eine gemeinsame Entscheidungslogik übersetzen. Erst dann sind Prognosen, automatische Optimierungen und wirtschaftlich nutzbare Flexibilität möglich.
Industrieunternehmen sind dabei längst nicht mehr nur Energie-Konsumenten, sondern aktive Systemakteure. Mit ihren Produktionslogiken, Lastprofilen und Verschiebepotenzialen beeinflussen sie die Netzstabilität, die Preisbildung und die CO2-Bilanzen. Wer dieses Zusammenspiel steuern will, muss sowohl die Markt- und Netzlogik der Energieversorgung als auch die operative Realität industrieller Prozesse verstehen. Genau daraus ergibt sich die Rolle des Übersetzers: zwischen Versorgung und Verbrauch, zwischen Energie und Produktion sowie zwischen ökonomischer Mechanik und technischer Machbarkeit.
Künstliche Intelligenz kann dieses Zusammenspiel erheblich verstärken, beispielsweise durch Prognosen, Simulationen oder Anomalieerkennung. Doch ihr Wert entsteht nur dort, wo die Datenqualität und Governance stimmen. Ein Vorbild dafür ist die Luftfahrt: Seit Jahrzehnten werden dort hochkomplexe, sicherheitskritische Systeme betrieben, in denen Daten, Technik, Prozesse und Regulierung untrennbar miteinander verbunden sind. Klare Regeln, kontinuierliche Überwachung und eine gelebte Sicherheitskultur sind dort keine Zusatzfunktionen, sondern Teil des Systems. Genau diese Logik wird auch für die energieintensive Industrie zur Voraussetzung, um digitale Energie in ein verlässliches Steuerungsinstrument zu verwandeln.
