Lastspitzen effizient vermeiden – kompakt erläutert.
Der effiziente Betrieb von Energiesystemen ist für Schweizer KMU von entscheidender Bedeutung, um Kosten zu minimieren und die Versorgungssicherheit zu gewährleisten. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) zur Vorhersage von Lastspitzen bietet hierfür vielversprechende Möglichkeiten. Die Kernaussage lautet: Durch die Implementierung von KI-gesteuerten Prognosetools können Lastspitzen präzise vorausgesagt und dadurch vermieden werden, was zu Einsparungen bei den Energiekosten führt.
Typische Fehler bei der Implementierung von KI zur Lastprognose
Unzureichende Datengrundlage: Einer der häufigsten Fehler besteht darin, dass Unternehmen versuchen, KI-Modelle mit unzureichenden oder fehlerhaften Daten zu implementieren. Eine fundierte Datenbasis ist für die Genauigkeit von Vorhersagemodellen unerlässlich. Korrektur: Erheben Sie umfassende historische Verbrauchsdaten und ergänzen Sie diese durch externe Datenquellen wie Wettervorhersagen oder betriebliche Arbeitspläne.
Überkomplexe Modelle: Oft neigen Unternehmen dazu, besonders komplexe KI-Modelle zu verwenden, die im spezifischen Kontext nicht benötigte Funktionalitäten umfassen. Diese Komplexität führt zu schwer verständlichen Ergebnissen und unerwünschtem Rechenaufwand. Korrektur: Wählen Sie ein KI-Modell, das auf die spezifischen Anforderungen und Datenmengen Ihres Unternehmens zugeschnitten ist. Ein gut ausbalanciertes Modell bietet ausreichende Präzision ohne unnötige Komplexität.
Unzureichende Integration in betriebliche Abläufe: Wird das KI-gestützte Werkzeug isoliert eingesetzt, ohne in die betriebliche Entscheidungsfindung eingebunden zu sein, bleibt sein Nutzen begrenzt. Korrektur: Integrieren Sie KI-Prognosen in Ihre bestehenden Prozesse und schulen Sie Mitarbeitende im Umgang mit den darauf basierenden Empfehlungen. So wird sichergestellt, dass die Vorhersagen in Echtzeit für betriebliche Entscheidungen genutzt werden.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
Datenanalyse und -verbesserung (0–7 Tage): Sammeln Sie zunächst alle verfügbaren Daten zu Ihrem Energieverbrauch in den letzten zwölf Monaten. Bereinigen Sie diese Daten von Ausreissern und Inkonsistenzen, die Vorhersagemodelle beeinträchtigen könnten.
Modellwahl und Training (7–14 Tage): Entscheiden Sie sich für ein KI-Modell, das auf Ihre Unternehmensgrösse und spezifische Anforderungen angepasst ist. Nutzen Sie Open-Source-Modelle als Grundlage, die Sie anpassen können. Trainieren Sie das Modell mit den gesammelten und bereinigten Daten.
Testphase und Anpassungen (14–21 Tage): Überprüfen Sie in einer Testphase die Vorhersagegenauigkeit des Modells. Analysieren Sie die Ergebnisse und nehmen Sie Anpassungen am Modell vor, um die Präzision zu erhöhen.
Integration und Schulung (21–30 Tage): Integrieren Sie das optimierte Modell in Ihre betriebliche Infrastruktur und sorgen Sie für eine nahtlose Verbindung mit Ihrer Energieverwaltung. Schulen Sie dabei alle relevanten Mitarbeitenden im Umgang mit der neuen Technologie, um deren Akzeptanz und effektive Nutzung zu fördern.
Durch diese strukturierte Herangehensweise können Schweizer KMU die Vorteile der KI zur Vorhersage von Lastspitzen gezielt nutzen. Dies trägt nicht nur zu einer besseren Ressourcenauslastung bei, sondern auch zur nachhaltigen Senkung der Betriebskosten.