Fallstudie | 10 February 2026
Wie die steigende Nachfrage nach Echtzeit-Energieoptimierung die Investitionen in intelligente Energiesysteme verdoppelte
Verfasst von : Akshay Pardeshi
Angesichts steigender Energiekosten und immer strengerer CO₂-Vorschriften ist die Nachfrage nach intelligenten Echtzeit-Energieoptimierungslösungen sprunghaft angestiegen. Hersteller, Logistikdienstleister und Energieversorger stehen unter hohem Druck, Energieverschwendung zu reduzieren, die Effizienz zu steigern und Nachhaltigkeitsziele zu erreichen – und das alles ohne Produktivitätseinbußen. Um diesem dringenden Marktbedarf gerecht zu werden, strebte unser Kunde, ein weltweit führendes Unternehmen im Bereich industrieller Automatisierung und Steuerungstechnik, danach, seine Geschäftsprozesse und Angebote zukunftssicher zu gestalten. Um diese Lücke zu schließen, unterstützten wir den Kunden bei der Umstellung auf IoT-fähige Smart Energy Management Systems (SEMS).
Überblick:
Unser Kunde, ein weltweit führendes Unternehmen im Bereich industrieller Automatisierung und Steuerungstechnik, ist in über 70 Ländern tätig und bietet skalierbare Energie- und Fertigungslösungen für Branchen wie Öl und Gas, Fertigung, Logistik und Energieversorgung. Im Jahr 2023 sah sich der Kunde mit einer steigenden Nachfrage nach intelligenten Energieoptimierungslösungen konfrontiert, da die Energiekosten weltweit rasant anstiegen und die Regulierungsbehörden ihre CO₂-Vorschriften verschärften. Durch zeitnahe, datengestützte Erkenntnisse und die strategische Umstellung auf IoT-fähige SEMS unterstützten wir den Kunden dabei, sein Angebot an die neuen Anforderungen anzupassen, was zu einer Verdopplung der Investitionen innerhalb von 24 Monaten führte.
Die Geschichte
Als die Energiepreise Rekordhöhen erreichten und der Druck zur Einhaltung von Klimaschutzstandards zunahm, suchten Unternehmen verstärkt nach intelligenteren Wegen, ihren Energieverbrauch zu optimieren, ohne die Produktion zu unterbrechen. Echtzeit-Energiemonitoring und vorausschauende Optimierung erwiesen sich dabei als entscheidender Wettbewerbsvorteil. Trotz der steigenden Nachfrage fehlte vielen Unternehmen jedoch die digitale Infrastruktur, um den Energieverbrauch einzelner Anlagen zu erfassen, geschweige denn in Echtzeit darauf zu reagieren.
Unser Mandant, ein Unternehmen für industrielle Automatisierung mit einem Umsatz von 6,2 Milliarden US-Dollar, war ein solcher Fall. Die Firma hatte sich traditionell auf speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS), SCADA-Systeme und Industrieroboter konzentriert. Obwohl ihre Hardware erstklassige Automatisierungsfunktionen bot, blieben ihre Energieanalysen größtenteils veraltet und reaktiv. Ihre Kunden erkannten häufig weder übermäßigen Energieverbrauch noch Ineffizienzen, was zu Schäden und hohen Rechnungen führte. In einigen Ländern stiegen die Strafen für die Überschreitung von CO₂-Grenzwerten um 20–30 %, was die Gewinnmargen der Kunden erheblich schmälerte.
Diese mangelnde Reaktionsfähigkeit im Energiebereich erwies sich als zentrales Hindernis bei der Neukundengewinnung, insbesondere bei Herstellern, die auf umweltfreundlichere Produktionsprozesse umstellten. Ältere Systeme verbrauchten mehr Energie als nötig, was die Rentabilität im Laufe der Zeit verringerte. Zudem litten interne Systeme unter einer inkonsistenten Erfassung von Energiedaten, was zu überhöhten Betriebskosten, Ausfallzeiten und übermäßigen Emissionen führte. Um diese Diskrepanz zu beheben, erwog das Unternehmen die Integration eines intelligenten Energiemanagements als Kernleistung, verfügte jedoch nicht über die notwendige Marktkenntnis und den entsprechenden Investitionsrahmen, um dies effektiv umzusetzen.
Unsere Lösung:
Um eine strukturierte und risikobewusste Transformation zu ermöglichen, haben wir unser eigens entwickeltes ENERCON-Modell eingesetzt, das für Evaluieren, Normalisieren, Einbetten, Neuzuordnen, Verbinden, Optimieren und Navigieren steht und für eine reibungslose Skalierung über alle komplexen operativen Bereiche hinweg ausgelegt ist.
- Analyse der Marktreife und der kundenbezogenen Herausforderungen: Durch detaillierte Wettbewerbsanalysen, Modellierung des Kundenverhaltens und makroökonomische Analysen ermittelten wir einen jährlichen Wachstumstrend von 41 % bei den Ausgaben für intelligente Energielösungen in der industriellen Automatisierung. Wir unterteilten die energiebezogenen Herausforderungen nach Region, Branche und Anlagengröße, um unserem Kunden zu helfen, vielversprechende Investitionsbereiche zu identifizieren.
- Interne Daten für die Energiediagnostik standardisieren: Wir haben das Unternehmen bei der Zusammenführung seiner Energiedaten aus über 80 Standorten unterstützt. Durch die grafische Darstellung von Kennzahlen auf Maschinenebene in Verbindung mit Produktionsplänen, Spitzenlasten und Ausfallzeiten konnten wir die verstreuten Daten standardisieren und so eine solide Grundlage für die Optimierung schaffen.
- Integration von IoT-Sensornetzwerken mit KI-basierten Prognosemodellen: In enger Zusammenarbeit mit dem Entwicklungsteam des Kunden entwickelten und implementierten wir IoT-Sensornetzwerke in drei großen Produktionszentren. Diese Sensoren erfassten hochfrequente Daten zu Stromverbrauch, Maschinentemperaturen und Leerlaufzuständen und speisten KI-Modelle, die Nutzungssteigerungen prognostizierten und Echtzeit-Anpassungen vorschlugen.
- Kapitalumschichtung von Altsystemen zu SEMS: Eine detaillierte Kosten-Nutzen-Analyse ergab, dass 28 % der jährlichen Ausgaben in die Wartung veralteter Steuerungssysteme flossen. Wir empfahlen eine schrittweise Kapitalumschichtungsstrategie, d. h. die Stilllegung nicht rentabler Energieanlagen und die Reinvestition in die SEMS-Infrastruktur. Innerhalb von zwei Jahren konnte unser Kunde so seine SEMS-Ausgaben verdoppeln, ohne das Gesamtbudget zu erhöhen.
- Vernetzung funktionsübergreifender Teams für Energieentscheidungen: Wir halfen, die Silos zwischen den IT-, Betriebs- und Nachhaltigkeitsabteilungen des Kunden aufzubrechen. Mithilfe zentralisierter Dashboards und gemeinsamer KPIs konnten funktionsübergreifende Teams die Energieeffizienz mit finanziellen, betrieblichen und ESG-Zielen in Einklang bringen.
- Optimierung durch kontinuierliche Rückkopplungsschleifen: Echtzeitdaten wurden in adaptive Modelle des maschinellen Lernens eingespeist. Diese Modelle prognostizierten Verbrauchstrends, erkannten Ineffizienzen und automatisierten Energiesparmaßnahmen wie das Abschalten ungenutzter Leitungen, die Verlagerung von Lasten in Schwachlastzeiten oder die Anpassung der Motordrehzahlen.
- Optimierung des Förder- und Anreizumfelds: Unsere Politikberater arbeiteten eng mit dem Kunden zusammen, um regionale Förderprogramme für saubere Energie, CO₂-Kompensationsprogramme und Zuschüsse für digitale Infrastruktur zu ermitteln und zu beantragen. Dadurch verkürzten sich die Amortisationszeiten in den Pilotprojekten um 20–25 %.
Ergebnisse
Bis Mitte 2025 hatte der Kunde SEMS in seinen zwölf größten Produktionsstätten vollständig implementiert und gleichzeitig eine neue Dienstleistungssparte zur Energieoptimierung für externe Kunden eingeführt. Zu den Ergebnissen zählten:
Auswirkungen auf die Leistung
- Energieeinsparungen: Reduzierung der Stromkosten um durchschnittlich 18 % pro Anlage im ersten Jahr.
- Reduzierung von Ausfallzeiten: Unerwartete Abschaltungen aufgrund von Energieüberlastungen gingen um 22 % zurück.
- Anlageneffizienz: Ältere Maschinen erzielten nach Optimierungsmaßnahmen eine Produktivitätssteigerung von 15 %.
- Vorhersagegenauigkeit: KI-Modelle sagten Ereignisse mit hohem Verbrauch mit einer Genauigkeit von 94 % voraus und ermöglichten so präventive Maßnahmen.
Wirtschaftliche Auswirkungen
- Verdopplung der Investitionen in intelligente Energielösungen: Der Kunde hat seine Finanzierung von SEMS-Lösungen von 45 Millionen US-Dollar im Jahr 2022 auf 91 Millionen US-Dollar bis Anfang 2025 erhöht.
- 30% Umsatzsteigerung durch SEMS-integrierte Angebote, insbesondere in energieintensiven Sektoren wie Stahl und Automobil.
- Der ROI der Pilotanlagen überstieg das 2,4-Fache, sodass die Investitionen in weniger als 16 Monaten amortisiert wurden.
Umwelt- und Compliance-Gewinne
- Reduzierung der Kohlenstoffemissionen: Insgesamt sanken die Treibhausgasemissionen um 11 %, was dazu beitrug, die Reduktionsziele für Scope 1 und Scope 2 zu erreichen.
- ESG-Ranking: Verbesserung der ESG-Ratings um 10 Punkte, was das Vertrauen der Anleger stärkt und den Zugang zu grünen Anleihen erleichtert.
Großflächige Implementierung
- Mehr als 7.000 Industriemaschinen sind mit Echtzeit-Energiesensoren ausgestattet.
- 14 Millionen Datenpunkte/Tag werden mithilfe von KI-Optimierungs-Engines analysiert.
- 19 Millionen Dollar wurden durch vermiedene Strafen und Energieübernutzung eingespart.
- Globale Expansion: Die SEMS-Einführung wurde auf Kundenstandorte in Brasilien, Deutschland, Südkorea und den USA ausgeweitet.
Abschluss
Der weltweite Trend zur Dekarbonisierung ist längst keine Frage der Compliance mehr, sondern ein entscheidender Wettbewerbsfaktor. Die Erfolgsgeschichte unseres Kunden zeigt, wie Echtzeit-Energieinformationen, unterstützt durch KI und IoT, operative Agilität, Rentabilität und Nachhaltigkeit modernisieren können. Durch die Optimierung intelligenter Energiesysteme erfüllte das Unternehmen nicht nur die Markterwartungen, sondern positionierte sich auch als zukunftsorientierter Branchenführer im Bereich Energieeffizienz.
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