Nachhaltigkeit durch Künstliche Intelligenz: Potenziale und Handlungsleitfaden für Unternehmen

Eine aktuelle Studie des Fraunhofer-Instituts für Arbeitswirtschaft und Organisation (IAO) und des Instituts für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA) hebt das erhebliche Potenzial von KI zur Verbesserung der Nachhaltigkeit in Produktionsprozessen hervor. Die Studie zeigt, wie KI Treibhausgasemissionen reduzieren, den Ressourceneinsatz optimieren und die Energieeffizienz verbessern kann. Angesichts des zunehmenden Drucks von Verbrauchern, Regulierungsbehörden und wirtschaftlichen Faktoren, nachhaltige Praktiken zu übernehmen, bietet KI innovative Lösungen, um diesen Anforderungen gerecht zu werden.

Anwendungsfälle und Potenziale von KI 

Im Folgenden werden drei konkrete Beispiele vorgestellt, wie KI im Handwerk zur Verbesserung der Nachhaltigkeit eingesetzt werden kann. 

Energiemanagement 

Die KI kann helfen im Rahmen eines Energiemanagementsystems den Energieverbrauch zu überwachen und zu optimieren. Dabei analysiert die KI große Datenmengen und kann Empfehlungen ausarbeiten, um Energie einzusparen oder undichte Stellen sichtbar zu machen. Mit Hilfe der KI kann ein Unternehmen die CO2-Reduktion vorantreiben und die Energieeffizienz steigern 

Logistik & Lieferkette 

Im Rahmen der Logistik kann KI bei der Planung von Strecken und Lademengen helfen, um unnötige Fahrten zu vermeiden und den CO2-Ausstoß zu reduzieren. Wenn Sie im Unternehmen Elektrofahrzeuge nutzen, kann die KI dies in der Planung mitberücksichtigen. Des Weiteren kann eine KI Bedarfsprognosen für die Beschaffung von Materialien erstellen und potenzielle Risiken in der Lieferkette sichtbar machen. 

Optimierung der Produktionssystemplanung 

Bei der Planung von Produktionssystemen kann KI helfen, den Energiebedarf zu optimieren und Ressourcenverschwendung zu minimieren. Ein Beispiel ist die KI-gestützte Optimierung von Produktionsmaschinen mit wechselnden Materialen. Beim Materialwechsel muss die Maschine neu eingestellt werden. Durch die KI können die Einstellungen optimiert werden und somit Zeit, Strom und Material einzusparen. 

Qualitätsmanagement in der Produktion 

KI-basierte Bildverarbeitungssysteme können Produktionsanomalien erkennen und dadurch Ausschuss und Energieverbrauch reduzieren. Ein konkretes Beispiel ist die Erkennung von Oberflächendefekten an Stahlprodukten durch den Einsatz von faltenden neuronalen Netzwerken (Convolutional Neural Networks, CNN). Diese KI-Methoden ermöglichen eine schnellere und sicherere Erkennung von Oberflächenfehlern im Vergleich zu herkömmlichen Methoden. Dadurch wird die Ressourceneffizienz verbessert, da fehlerhafte Produkte frühzeitig erkannt und aussortiert werden, bevor sie weiterverarbeitet werden. 

Handlungsleitfaden für Unternehmen 

Eine Nachhaltigkeitsstrategie bildet die Grundlage für alle Nachhaltigkeitsaktivitäten eines Unternehmens. Sie legt langfristige Ziele fest und berücksichtigt die Bedürfnisse der Interessenvertreter. Unternehmen sollten eine Wesentlichkeitsmatrix verwenden, um die wichtigsten Nachhaltigkeitsthemen zu identifizieren. Konkrete Nachhaltigkeitsziele sollten aus der Strategie abgeleitet werden, um die Umsetzung zu erleichtern und die Identifikation von KI-Anwendungen zu unterstützen. Beispiele sind die Reduzierung von CO₂-Emissionen oder die Erhöhung der Energieeffizienz. 

Unternehmen sollten ihre Nachhaltigkeitsherausforderungen identifizieren und in konkrete technische Fragestellungen umformulieren. Ein Beispiel ist die Optimierung des Energieverbrauchs in der Produktion durch den Einsatz von KI. Es sollte geprüft werden, ob der Einsatz von KI für die jeweilige Problemstellung sinnvoll ist. Kriterien wie die Komplexität der Aufgabe, der gewünschte Automationsgrad und der potenzielle Nachhaltigkeitsnutzen spielen dabei eine wichtige Rolle. Unternehmen sollten sicherstellen, dass die notwendigen Voraussetzungen wie IT-Infrastruktur, Personal und Daten vorhanden sind. Eine stabile IT-Infrastruktur und qualifiziertes Personal sind entscheidend für den erfolgreichen Einsatz von KI. 

Die Projektierung der KI-Entwicklung sollte sorgfältig geplant werden. Unternehmen müssen entscheiden, ob sie die Anwendung selbst entwickeln oder eine Standardlösung zukaufen möchten. Die Auswahl geeigneter KI-Verfahren und -Tools ist ebenfalls wichtig. Unternehmen sollten Best Practices wie Change-Management, Pilotprojekte und Wissensmanagement berücksichtigen, um den Erfolg ihrer KI-Projekte zu gewährleisten. Eine frühzeitige Integration und Sensibilisierung der betroffenen Nutzer ist essenziell. 

Künstliche Intelligenz bietet vielfältige Möglichkeiten, die Nachhaltigkeit in Unternehmen zu verbessern. Durch die gezielte Anwendung von KI können Unternehmen ihre Umweltbelastung reduzieren, Ressourcen effizienter nutzen und langfristig wettbewerbsfähig bleiben. Der vorgestellte Handlungsleitfaden unterstützt Unternehmen dabei, KI erfolgreich zur Steigerung der Nachhaltigkeit einzusetzen.

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