Digital Thinking: Die Energiewirtschaft kann die Netzwerke der Zukunft verbinden

Wenn es um die Dekarbonisierung geht, sollen digitale Werkzeuge die Emissionen in emissionsintensiven Sektoren wie Strom, Energie und Verkehr bis 2050 um bis zu 30 % senken. Dazu gehört die Nutzung digitaler Konnektivität zur Optimierung der Energieerzeugung und -übertragung oder die Nutzung von Daten zur Verwaltung einer immer komplexeren Energielandschaft, um neue Technologien in Betrieb zu nehmen und gleichzeitig die kohlenwasserstoffintensiven Energiequellen zu reduzieren. Ebenso können digitale Lösungen die Integration erneuerbarer Energien in sich entwickelnde Stromnetze unterstützen und die Komplexität bewältigen, die mit der Einspeisung weiterer Energiequellen einhergeht.

Ein digitaler Ansatz kann auch bei der Verfolgung und Messbarkeit von Treibhausgasemissionen helfen und so zu einer transparenten Berichterstattung und zur Entwicklung umsetzbarer Standards und Ziele beitragen. Ein großartiges praktisches Beispiel ist, wie Stromerzeuger verschiedene Energiequellen mithilfe einer Kombination aus historischen Daten und Prozessmodellierung optimieren. So können sie die komplexe Aufgabe bewältigen, verschiedene erneuerbare Energien in Betrieb zu nehmen und in das globale Netz zu integrieren.

Aber wie können Sie in einer sich schnell verändernden Energielandschaft sicherstellen, dass Ihr Unternehmen die besten Vorteile daraus zieht?

Leistungsstarkes, datenzentriertes Denken sorgt für dreifache Innovation

High-Performance-Computing, 5G, das industrielle "Internet of Things", Robotik sowie Augmented und Virtual Reality basieren alle auf vollständigen Lebenszyklen und digitalen Zwillingen. Diese Innovationen verändern die Grundlagen der industriellen Automatisierung - es ist jetzt möglich, die Steuerung von Energieversorgung und -nachfrage innerhalb von Sekunden zu modellieren, vorherzusagen und zu optimieren. Mit Hochleistungscomputern können Unternehmen die schwankende Energieversorgung aus verschiedenen Quellen steuern und die Netzzuverlässigkeit verbessern, selbst wenn die Nachfrage komplex und gestört ist.

Damit ändern sich die Zielvorgaben für die gesamte Energiewirtschaft, und dies ist eine große Chance, die Nachhaltigkeit voranzutreiben. Durch die Kombination von Stromnetzmanagement und Energieeffizienz können nachhaltige Systeme zuverlässig und in großem Maßstab betrieben werden. Doch trotz dieser latenten Fähigkeit erfordert die Bewältigung eines sinnvollen Wandels eine intensive Zusammenarbeit zwischen Regierungen, Branchenführern, Technologieunternehmen und der Gesellschaft.

Ein wichtiger Handlungsbereich ist das Netz: Durch die Zusammenführung von Informationen über die Stromerzeugung im Zusammenhang mit Anwendungen und KI zur Förderung von Erkenntnissen können Teams beispielsweise Betriebsalgorithmen entwickeln, die eine konsistente Erzeugung aus erneuerbaren Ressourcen unterstützen. Wir sehen bereits führende Unternehmen, die diesen datenzentrierten, KI-gestützten Ansatz verfolgen. Einige gehen sogar noch einen Schritt weiter und teilen Leistungs- und Betriebsdaten mit ihrem gesamten Netzwerk von Zulieferern, Partnern und in einigen Fällen sogar Kunden, um Wachstumsmöglichkeiten zu erschließen. Wir nennen diese neue Denkweise die vernetzte Industriewirtschaft, und sie verändert die Art und Weise, wie die Energiebranche arbeitet. Aber wie können Sie dieses neue vernetzte Denken nutzen, um Ihre eigenen Teams zu unterstützen?

Was bedeutet vernetztes Arbeiten in der Praxis?

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie Unternehmen die Vorteile vernetzter Erkenntnisse nutzen, und ein schrittweiser Ansatz ist am besten geeignet, um systemische Veränderungen voranzutreiben.

So kann beispielsweise eine kurzfristige, modellgestützte Optimierung in Echtzeit dafür sorgen, dass die Treibhausgasemissionen kontinuierlich auf einem Mindestniveau bleiben und die Energieeinsparungen maximiert werden. KI-basierte Anwendungen helfen, einen sicheren Betrieb zu gewährleisten und das Austreten von Kohlenwasserstoffen zu minimieren. Die Optimierung der Lieferkette und der Rohstoffauswahl zur Reduzierung der Kohlenstoffemissionen ermöglicht es Unternehmen, die Option zu wählen, die zu einer geringeren Kohlenstoffintensität führt. Darüber hinaus können durch einen Ansatz des Erfahrungslernens Emissionen und Energieverbrauch gesenkt werden, wie wir bei führenden Unternehmen wie BASF und TotalEnergies beobachten können.

Mittelfristig verbessern diese Innovationen die Effizienzstandards und die Emissionsreduzierung bei Infrastruktureinrichtungen auf Brachflächen sowie bei neuen Energietechnologien. Dies zeigt sich in der kontinuierlichen Festlegung neuer Emissionsminderungsstandards und der Entwicklung neuer Technologien auf nahezu kontinuierlicher Basis. Akteure wie Orsted in Dänemark, Equinor in Norwegen und AGL in Australien gehen mit gutem Beispiel voran, indem sie sich ehrgeizige Dekarbonisierungsziele setzen und digitale Werkzeuge nutzen, um diese zu erreichen.

Die Verbesserung der Messung und der Austausch von Innovationen eröffnet den Weg zu einem systemischen Wandel. Bestehende Marktführer und neue Akteure investieren in neue Prozesse und Anlagen auf der grünen Wiese, indem sie Spitzentechnologien wie Kohlenstoffabscheidung und -speicherung, grünen und blauen Wasserstoff sowie erneuerbare Energien nutzen. Es liegt auf der Hand, dass digitale Technologien die rasche Ausweitung der grünen Wirtschaft unterstützen können. Wir gehen davon aus, dass die Erleichterung des Wissensaustauschs, die Verbreitung bewährter Verfahren und die kontinuierlichen Zyklen der Effizienzsteigerung die Forschungs- und Entwicklungszyklen für grüne Technologien beschleunigen werden, so dass Unternehmen innovative Materialien schneller auf den Markt bringen können.

Das norwegische Unternehmen Equinor nutzt KI-gestützte Innovationen, um seine Vision der Dekarbonisierung mit digitaler Technik, Prozessmodellierung und Entwicklung des Windparks Dolwind in der norwegischen Nordsee zu verwirklichen. Die erste Phase besteht darin, die digitale Technik zu überprüfen, um die Effizienz zu steigern. In der zweiten Phase werden Daten von Hunderten von Turbinen gesammelt, um ganze Windkraftfelder zu optimieren und an die vorherrschenden Windverhältnisse anzupassen.

Das spanische Unternehmen Repsol geht noch einen Schritt weiter und setzt neben der Prozesssimulation auch Deep Reinforcement Learning ein, um ein KI-"Gehirn" zu entwickeln, das die Leistung optimiert und die Prozesszeiten in der gesamten Flotte der erneuerbaren Energien um 40 % beschleunigt.

Durch das Aufbrechen von Datensilos können Branchen Transparenz und umsetzbare Erkenntnisse gewinnen

Die Vorteile der vernetzten industriellen Wirtschaft liegen nicht nur darin, dass sie Einblick in die Leistungsdaten gewährt. Die Arbeit an gemeinsamen Informationen ermöglicht eine engere Zusammenarbeit in Teams und Netzwerken, die die gesamte Wertschöpfungskette umfassen. Diese Bewegung verbessert die Geschäftsintelligenz und trägt dazu bei, tiefere Gespräche zu eröffnen, die wiederum die Kreativität fördern und neue Wege zur Nachhaltigkeit einschlagen. Dies ist die Zukunft der vernetzten Teams, und wir sehen, dass die Energiebranche sie bereits nutzt.