Sustainable Operations & Decarbonation

Die Aufgaben im Bereich Sustainable Operations & Dekarbonisierung in der Industrie beruhen auf einer engen Zusammenarbeit mit den Data- und KI-Teams. Denn die Reduzierung des CO₂-Fußabdrucks, die Optimierung von Ressourcen und der Übergang zu nachhaltigen Abläufen erfordern eine präzise Messung der industriellen Phänomene (Erhebung verlässlicher Daten, Echtzeitanalyse) und ein tiefgehendes Verständnis der Stellhebel (Erklärung der Auswirkungen, Vorhersage von Szenarien, Empfehlung operativer Lösungen). Das setzt den Einsatz fortgeschrittener Werkzeuge voraus: Data Science, Machine Learning, KI und numerische Simulation.

Hauptaufgaben

a. Governance und Erfassung der industriellen und Umweltdaten

  • Zentralisierung der Daten: Abruf, Bereinigung, Strukturierung und Governance von Daten aus industriellen Abläufen (IoT-Sensoren, SCADA, ERP, MES) und aus externen Quellen (CO₂-Datenbanken, Vorschriften, Energieversorger usw.).
  • Definition der Schlüsselkennzahlen: Identifizierung und Verfolgung von KPIs zur Dekarbonisierung (z. B. CO₂-Intensität pro produzierter Einheit, Energieeffizienz, Recyclingquote der Abfälle, Wasserverbrauch) und zu nachhaltigen Abläufen (z. B. OEE – Overall Equipment Effectiveness – angepasst an ESG-Kriterien).

b. Reporting und Visualisierung für die Entscheidungsfindung

  • Konzeption operativer Dashboards: Erstellung von Visualisierungstools (Power BI, Tableau, Grafana, Python), um Leistungsdaten zu Umwelt und Betrieb für Industrieteams und Geschäftsleitung zugänglich zu machen.
  • Automatisierung von Berichten: Einsatz von KI zur Erstellung von Dekarbonisierungsberichten, die den Branchenstandards (z. B. GHG Protocol, ISO 50001, lokale Vorschriften) und den Erwartungen der Stakeholder (Investoren, Regulierungsbehörden, Kunden) entsprechen.

c. Modellierung und Optimierung nachhaltiger Abläufe

  • Entwicklung von Modellen:
    • Erklärend: Zusammenhänge zwischen industriellen Prozessen und ihrer CO₂-Wirkung analysieren (z. B. Zusammenhang zwischen Produktionsgeschwindigkeit und Energieverbrauch).
    • Prädiktiv: Künftige Emissionen in Abhängigkeit von Produktionsszenarien, Energiemix oder regulatorischen Änderungen antizipieren.
    • Präskriptiv: Konkrete Maßnahmen zur Reduzierung des CO₂-Fußabdrucks vorschlagen (z. B. Optimierung der Produktionspläne, Substitution von Rohstoffen, Verbesserung der Energieeffizienz).
  • Simulation und digitale Zwillinge (Digital Twins): Modellierung von Produktionslinien oder ganzen Werken, um Dekarbonisierungsszenarien zu testen (z. B. Auswirkungen der Elektrifizierung von Prozessen, Integration erneuerbarer Energien).
  • Einsatz von KI und Machine Learning:
    • Erkennung von Anomalien bei Energieverbräuchen oder Emissionen (z. B. Gaslecks, übermäßiger Stromverbrauch).
    • Dynamische Optimierung der Produktionsparameter, um den CO₂-Fußabdruck zu minimieren, ohne die Produktivität zu beeinträchtigen.

d. Bereichsübergreifende Zusammenarbeit und operative Transformation

  • Schnittstelle zu den industriellen Fachbereichen: Gemeinsame Arbeit mit den Teams aus Produktion, Instandhaltung, Einkauf und Energie, um Nachhaltigkeitsdaten in die operativen Prozesse zu integrieren (z. B. Auswahl CO₂-armer Lieferanten, vorausschauende Wartung zur Vermeidung von Verschwendung).
  • Technologie- und Regulierungsmonitoring: Beobachtung von Innovationen in der Dekarbonisierung (z. B. grüner Wasserstoff, CO₂-Abscheidung) und regulatorischer Entwicklungen (z. B. EU-Taxonomie, CO₂-Grenzausgleichsmechanismus).
  • Begleitung des Wandels: Schulung der Industrieteams im Umgang mit Data-/KI-Tools und Sensibilisierung für die Herausforderungen der Dekarbonisierung.

Beispiele für Projekte

  • Energieoptimierung eines Werks: Einsatz von KI, um die Produktionsparameter (Temperatur, Druck, Geschwindigkeit) in Echtzeit anzupassen und den Energieverbrauch um 15 % zu senken, ohne den Ertrag zu beeinträchtigen.
  • Einführung eines digitalen Zwillings zur Dekarbonisierung: Modellierung einer Produktionslinie, um die Auswirkungen des Ersatzes von Erdgas durch grünen Wasserstoff zu simulieren und Engpässe zu identifizieren.
  • Automatisierte Erkennung von Verschwendung: Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen, um Quellen übermäßigen Energie- oder Rohstoffverbrauchs in einer Produktionskette zu identifizieren.
  • CO₂-armer Transitionsplan: Erarbeitung einer Roadmap, um bis 2030 30 % der thermischen Prozesse zu elektrifizieren, gestützt auf modellierte Kosten- und Emissionsszenarien.
  • Rückverfolgbarkeit der Scope-3-Emissionen: Entwicklung eines Tools, um die indirekten Emissionen der Supply Chain zu erfassen und gemeinsam mit den Lieferanten zu reduzieren.