Auf dem Zukunftstag Mittelstand des BMUV übergibt der Spezialist für klimafreundliche Hallenheizungen KÜBLER an Bundesumweltministerin Steffi Lemke die ersten Ergebnisse des gemeinsamen KI-Pilotprojektes im Rahmen des Green-AI Hub Mittelstand.

„Die Fusion von Künstlicher Intelligenz mit fortschrittlichen, dynamischen Infrarot-Hallenheizungssystemen markiert eine revolutionäre Ära der Energieeffizienz und individuell angepasster Raumklimata“, so Thomas Kübler, Gründer und geschäftsführender Gesellschafter der KÜBLER GmbH. Die schnelle Reaktionsfähigkeit der Infrarot-Heizung im Vergleich zu trägeren Systemen, wie eine Wärmepumpe in Kombination mit Hydraulik, stellt dabei einen entscheidenden Vorteil dar. Diese Dynamik wird durch die optimierte Einbindung von Künstlicher Intelligenz verstärkt, was einen effizienteren Komfort bei minimalen Energieverlusten gewährleistet. Die bedeutsame Rolle dieses entscheidenden Vorteils zeigt sich vor allem in intelligenten Regelungen, die unmittelbare und maßgeschneiderte Anpassung an individuelle Nutzerbedürfnisse wie unterschiedliche Temperaturzonen in einem Hallengebäude sogar ohne Trennwände ermöglichen. Das Pilotprojekt bei der KÜBLER GmbH optimiert durch einen KI-basierten Anlagen-Konfigurator den Bau von Heizungsanlagen für Hallen und Lager.

Das erfolgreiche Pilotprojekt wird auf der Website das Green-AI Hub unter dem Titel „KI-basierte Konfiguration von Heizungsanlagen“ präsentiert:

Bau von Hallenheizungen

KÜBLER fertigt Anlagen, mit denen Hallen besonders energieeffizient beheizt werden. Ergänzt wird das Portfolio durch Gerätevarianten mit Beleuchtungs-, Kühl- und Lüftungskonzepten sowie die Thermen gestützte Beheizung. Die entwickelten Infrarotheizungen der neuesten Generation (FUTURA und MAXIMA E-Hybrid) nutzen Biogas, Flüssiggas, Wasserstoff(-Anteile), Erdgas oder Strom. Zwischen diesen Energieträgern kann je nach Preis oder Verfügbarkeit variabel hin und her geschaltet werden.

Individuelle Konfiguration von Anlagen

Für den effizienten Einsatz der Heizungen werden zur Planung 3D-Modelle der Hallen herangezogen. Im Produktionsprozess werden Materialien aus Metallen, Kunststoffen, Kartonage, Glasfasern und Verbundwerkstoffen verbaut. Das Unternehmen hat verschiedene Einzellösungen zur Konfiguration, Planung und Angebotserstellung von Anlagen, wie beispielsweise Heizlastberechnung, Auswahl der Geräteart und -anzahl. Informationen zu den Anlagen wie z. B. CAD-Pläne und Betriebsdaten liegen in unterschiedlichen Formaten an verschiedenen Stellen vor.

Digitaler Zwilling mit visueller Simulation

Das Pilotprojekt des Green-AI Hub Mittelstand verknüpft daher die unterschiedlichen Informationen erstmals über einen Digitalen Zwilling. Dieser analysiert die Daten, was ein enormes Einsparpotential für künftige Anlagen ermöglicht, indem Überdimensionierungen aufgedeckt und die technische Abstimmung einzelner Anlagenkomponenten optimiert wird.

Der Digitale Zwilling wird ergänzt durch eine Mixed-Reality-Brille, die die Anlage visualisiert. Damit lassen sich bereits vor Ort, z. B. in einer Montagehalle, geplante Installationen im Voraus visuell überprüfen, um so die am besten geeignete Installation der Hallenheizungen basierend auf Erfahrungswerten und dem visuellen Feedback zu identifizieren. Später im Prozess kann diese bei Bedarf erneut angepasst werden. Mittels der visuellen Simulation lassen sich ggf. schon direkte Einsparpotenziale feststellen, wie bspw., dass weniger oder kleinere Anlagen benötigt werden als ursprünglich angenommen. Auch indirekte Einsparungspotentiale sind erkennbar. So besteht die Möglichkeit abzuleiten, ob ein weiteres Gerät benötigt wird. Dadurch könnten die Heizungsgeräte länger in ihrem effizienten Betriebsmodus laufen und ressourcenschonender, langlebiger und insgesamt nachhaltiger eingesetzt werden.

KI als Datenschnittstelle

Durch den Digitalen Zwilling lassen sich in verschiedenen Phasen Ressourceneinsparungen erzielen. Ein Digitaler Produktpass innerhalb des Digitalen Zwillings listet recyclingfähige Bestandteile auf, ein Schritt in Richtung Kreislaufwirtschaft. Im Betrieb sind ebenso Einsparungen erzielbar. Mittels Simulations- und Mixed-Reality-Visualisierungsszenarien kann die Zahl oder die Größe der eingesetzten Anlagen reduziert werden. Zusätzlich ist es möglich, über das digitale Abbild der Geräte im Digitalen Zwilling sowie mit dem Wissen über die Gerätenutzung einen Peak-Betrieb zu vermeiden. Das schont die Geräte und reduziert den Verbrauch von Energie in Form von Strom und Gas.

Das Pilotprojekt betrachtet die Hallenheizungen in einen Gesamtzusammenhang (Smart Living, Smart City, Industrie 4.0 etc.) und bezieht andere Sensoren und Informationsquellen (z. B. Hallenaktivität) in die Analyse mit ein (gemeinsamer Dataspace). Dadurch lassen sich genauere Einschätzungen über Nutzungsweise und -art und somit ganzheitliche Vorhersagen formulieren. Eine einheitliche Datenschnittstelle im Digitalen Zwilling bündelt alle Daten, die für den Betrieb wichtig sind.

Optimierte Anlagenkonfiguration spart Ressourcen

Der Einsatz von KI wirkt sich nicht nur auf die Ressourceneffizienz des Unternehmens, sondern auch auf die Ressourceneffizienz der Kunden aus, bei denen entsprechende Infrarotheizungen von KÜBLER installiert wurden bzw. werden. Das gilt rückwirkend auch für bereits installierte Infrarotheizungen. Beispielweise lässt sich die Wartung anpassen, um einen Ausfall der Anlage, kostenintensive, außerplanmäßige Reparaturen, die Verschwendung von Ressourcen für Anfahrten oder kostenintensive Folgeschäden zu vermeiden. Durch die verbesserte Planung und Dimensionierung neuer Hallen lassen sich Nutzungsdaten sammeln und so die Größe und Ausstattung ähnlicher Hallen zukünftig besser planen. Hinzu kommen die Entwicklung und stetige Verbesserung der KI und des Digitalen Zwillings der Heizungsanlagen. So werden im Pilotprojekt gleichermaßen Material, Energie und CO₂ eingespart.

Der Green-AI Hub Mittelstand des BMUV

Der Green-AI Hub Mittelstand (www.green-ai-hub.de) ist eine KI-Initiative des Bundesumweltministeriums (BMUV). Er unterstützt Unternehmen bei der Umsetzung eigener KI-Projekte mit dem Ziel, Ressourcen und Materialien einzusparen.

Quelle: Green-AI Hub Mittelstand (green-ai-hub.de)