KI und Dekarbonisierung: Wann lohnt sich der Einsatz?

Wo KI in der Dekarbonisierung hilft: Vier Beispiele aus der Produktion

Wenn Sie sich in den beschriebenen Herausforderungen im vorherigen Abschnitt wiedererkannt haben, fragen Sie sich nun möglicherweise, wie Sie die Herausforderung angehen können und wie KI Ihnen dabei behilflich sein kann. Wichtig zu verstehen ist, dass KI kein Allzweckwerkzeug ist. In den richtigen Feldern angewandt, kann sie aber einen spürbaren Unterschied machen, wenn Daten, Verantwortlichkeiten und Zielbild zusammenpassen.

Wer mit KI startet, findet heute eine Vielzahl an Tools, die Basisprozesse wie Bilanzerstellung, Monitoring und Maßnahmenableitung bereits zuverlässig unterstützen, oft mit überschaubarem Aufwand und schnellen ersten Ergebnissen. Für Unternehmen, die diese Grundlage bereits haben oder mehr aus ihren Daten herausholen wollen, gibt es darüber hinaus fortgeschrittenere Anwendungen, die tiefer in operative Prozesse eingreifen und messbar größere Hebel bewegen.

Im Folgenden zeigen wir anhand konkreter Beispiele aus der Produktion, wie solche KI-Anwendungen in der Praxis eingesetzt werden und welchen Beitrag sie zur Dekarbonisierung leisten können.

1. Energie und Prozesse optimieren: vom Bauchgefühl zur Regelung

In energieintensiven Prozessen entstehen Emissionen oft durch scheinbar kleine Ursachen, etwa falsche Sollwerte, Leerlauf, unnötige Anfahrverluste oder instabile Parameter. KI kann hier Zusammenhänge sichtbar machen, die in klassischen Auswertungen untergehen, und daraus konkrete Empfehlungen ableiten. Wenn z. B. eine Linie bei gleicher Ausbringung stark schwankenden Energieverbrauch zeigt, kann ein Modell die Treiber identifizieren, etwa Temperaturfenster, Taktzeiten oder Materialchargen. Daraus entstehen Maßnahmen, die dauerhaft wirken, zum Beispiel optimierte Setpoints, bessere Schichtübergaben oder frühere Warnsignale bei Abweichungen.

2. Vorausschauende Instandhaltung senkt CO₂e über weniger Ausschuss und Stillstand

Vorausschauende Instandhaltung, häufig Predictive Maintenance genannt, nutzt Daten wie Vibration, Temperatur oder Stromaufnahme, um Ausfälle früh zu erkennen. Der CO₂e-Effekt entsteht zum einen durch weniger Ersatzteile oder weniger Serviceeinsätze. Zum anderen dadurch, dass Prozesse stabil bleiben, Ausschuss sinkt und ungeplante Stillstände vermieden werden, die oft mit hohem Energieverbrauch beim Wiederanlauf und mit Expresslogistik verbunden sind. Dadurch entstehen neben der CO₂e-Reduktion auch direkte Kosteneinsparungen.

3. Digitale Zwillinge machen Investitionen entscheidungsfähig

Ein digitaler Zwilling ist ein virtuelles Abbild eines Systems, das mit realen Daten gespeist wird. Damit können Sie Szenarien durchspielen, bevor Sie investieren. Besonders relevant wird das, wenn Elektrifizierung, Abwärmenutzung, neue Anlagen oder eine veränderte Auslastung diskutiert werden. Statt einzelner Annahmen erhalten Sie eine konsistente Sicht auf CO₂e-Wirkung, Kosten und Risiken, und damit eine bessere Grundlage für Entscheidungen im Management.

4. Scope 3 schneller strukturieren, ohne Primärdaten zu ersetzen

Scope 3 ist für die meisten produzierenden Unternehmen die größte und gleichzeitig am schwersten greifbare Emissionsquelle. Zwei KI-Ansätze können hier unterschiedliche, aber sich ergänzende Rollen übernehmen.

LLMs für Struktur und Priorisierung

Hier kommen Large Language Models, wie ChatGPT, Gemini und co., ins Spiel. Sie können Texte aus Einkaufspositionen, Lieferantenerklärungen, Spezifikationen oder Rechnungsdaten strukturieren und dadurch eine bessere Zuordnung zu Warengruppen und Emissionsfaktoren ermöglichen. Das ist besonders hilfreich, wenn Sie nicht bei null starten, sondern Prioritäten setzen wollen, also herausfinden, welche Lieferanten oder Warengruppen den größten Emissionsanteil verantworten und wo sich der Aufwand für tiefere Datenerhebung lohnt.

Predictive AI für belastbarere Schätzwerte

Wo Primärdaten fehlen – und das ist bei Scope 3 die Regel, nicht die Ausnahme – kann Predictive AI einen Schritt weitergehen als klassische Durchschnittswerte aus Emissionsdatenbanken. Konkret bedeutet das: Modelle, die auf Basis verfügbarer Merkmale wie Warengruppe, Herkunftsland, Fertigungstiefe oder Materialzusammensetzung lieferantenspezifische Emissionsschätzungen ableiten. Wenn ein Lieferant keine PCF-Daten liefert, kann ein solches Modell auf Basis vergleichbarer Lieferanten und bekannter Produktionsparameter eine plausiblere Schätzung erzeugen als ein generischer Branchendurchschnitt. Darüber hinaus kann Predictive AI Muster in Lieferantendaten erkennen, die auf Emissionsrisiken hinweisen. Etwa wenn bestimmte Herkunftsregionen, Materialien oder Produktionsverfahren historisch mit höheren Emissionsintensitäten korrelieren. Das erlaubt eine risikobasierte Priorisierung: Welche Lieferantenbeziehungen verdienen sofortige Aufmerksamkeit, und wo reicht eine jährliche Überprüfung?

Wichtig ist die Grenze

KI kann Scope 3 plausibilisieren, den Fokus schärfen und Schätzwerte verbessern. Sie kann fehlende Lieferantendaten jedoch nicht ersetzen und sollte das auch nicht vortäuschen. Wer Scope 3 wirklich senken will, braucht mittelfristig belastbare Datenflüsse mit Lieferanten, klare Standards und vertragliche Anreize. KI ist dabei kein Ersatz für diese Grundlagenarbeit, aber ein wirksames Werkzeug, um den Weg dorthin zu strukturieren und Prioritäten zu setzen, solange die Datenbasis noch wächst.

Warum KI-Projekte oft nicht die erhoffte Wirkung entfalten

Der IPEC-Bericht (2024) zum Einsatz von KI in der Dekarbonisierung zeigt, wie breit das Feld der KI-Möglichkeiten inzwischen ist, von Ressourceneffizienz über Qualitätsmanagement bis zur Kreislaufwirtschaft. Das ist eine gute Nachricht, weil es viele Ansatzpunkte gibt. Es ist aber auch ein Risiko, dass KI eingesetzt wird, wo einfache Regeln, saubere Stammdaten oder ein gutes Messkonzept deutlich wirksamer wären.

Die Ursachen dafür liegen selten im Tool selbst, sondern an zwei Faktoren:

Extern: Der Markt überwältigt. Die Flut an KI-Tools, die alle Schnelligkeit, Skalierbarkeit, Genauigkeit und Transparenz versprechen, macht eine fundierte Entscheidung schwer. Das Ergebnis ist oft eines von zwei Extremen: zu viele Tools, die sich gegenseitig behindern, oder kompletter Verzicht aus Überforderung.

Intern: Die eigene Organisation ist nicht bereit. In unseren Projekten sind die größten Bremsen selten die Tools. Es sind organisatorische und datenbezogene Themen:

• Kompetenzen und Rollen: Wer übersetzt Nachhaltigkeitsziele in Datenanforderungen, und wer verantwortet die Umsetzung im Betrieb?
• Transparenz und Nachvollziehbarkeit: Besonders in der Produktion müssen Empfehlungen erklärbar sein, sonst werden sie im Alltag umgangen.
• Fehlende Prozessverankerung: KI-Empfehlungen bleiben wirkungslos, wenn sie nicht in bestehende Entscheidungs- und Steuerungsprozesse eingebettet sind – weder im Energiemanagement noch im Einkauf.
• Unrealistische Erwartungen an den Reifegrad: Viele Projekte starten mit dem Tool, bevor Messkonzepte, Systemgrenzen und Verantwortlichkeiten geklärt sind – und scheitern dann nicht an der KI, sondern an der fehlenden Grundlage.

Wer diese Punkte nicht berücksichtigt, wird schnell feststellen, dass selbst das beste Tool wenig bewegt.

Entscheidungshilfe, wofür KI eingesetzt werden sollte, und wofür nicht

Wenn Sie KI einsetzen wollen, sollte die Tool-Auswahl nicht am Anfang stehen. Denn Demos zeigen meist idealisierte Anwendungsfälle, sagen aber wenig über Integrationsaufwand, Datenanforderungen und den tatsächlichen Nutzen im Betrieb aus.

Entscheidend ist daher, zunächst die folgenden Fragen zu klären, um herauszufinden, welches Tool zu Ihren Bedürfnissen passt:

• Welches konkrete Problem soll KI lösen?
• Sind die verfügbaren Daten dafür geeignet?
• Welche Tool-Strategie passt zur Organisation?

Schritt 1: Welches Problem soll KI konkret lösen?

Geht es um Bilanzierung und Datenerhebung? Um Monitoring? Um Maßnahmenpriorisierung? Oder um operative Steuerung im Energiemanagement? Je klarer die Antwort, desto gezielter die Tool-Auswahl.

Einen Schritt zurück: Der Rebound-Effekt

Bevor die Datenfrage und Tool-Strategie geklärt werden, lohnt ein kritischer Blick auf eine häufig übersehene Kehrseite: den Rebound-Effekt. Gemeint ist das Phänomen, dass Effizienzgewinne durch KI an anderer Stelle zu Mehremissionen führen können – und den ursprünglichen Einspareffekt teilweise oder vollständig aufheben.

Konkrete Beispiele aus der Praxis:

• KI optimiert den Energieverbrauch einer Anlage so effektiv, dass die Produktionskapazität erhöht wird – mit dem Ergebnis, dass der Gesamtenergieverbrauch steigt, nicht sinkt.
• Predictive Maintenance reduziert ungeplante Stillstände so deutlich, dass Linien länger laufen und die Auslastung steigt – was CO₂e-Einsparungen pro Einheit erzeugt, aber den absoluten Ausstoß erhöht.
• KI-gestützte Beschaffungsoptimierung senkt Kosten so stark, dass Einkaufsvolumen ausgeweitet wird – mit entsprechenden Scope-3-Konsequenzen.

Der Rebound-Effekt bedeutet nicht, dass KI-Einsatz falsch ist. Er bedeutet, dass Effizienzgewinne allein kein Klimaziel erfüllen. Wer KI zur Dekarbonisierung einsetzt, sollte deshalb von Anfang an absolute Emissionsziele definieren – nicht nur relative Verbesserungen – und sicherstellen, dass Effizienzgewinne nicht automatisch in Mengenwachstum fließen.

Schritt 2: Sind die Daten dafür geeignet?

Datenqualität, Granularität, Zugriff, Schnittstellen, Verantwortlichkeiten. Wenn diese Punkte ungeklärt sind, liefert KI oft beeindruckende Grafiken, aber keine belastbaren Entscheidungen. Dazu sei auch gesagt, die Ergebnisse eines KI-Tools sind nur so gut wie die Daten, die hineinfließen.

Zur Orientierung, ob Ihre Daten bereit sind für die Integration in ein KI-Tool, hilft eine einfache Einteilung:

• KI ist sinnvoll, wenn große Datenmengen regelmäßig ausgewertet werden müssen, wenn Entscheidungen wiederkehren und wenn der Hebel messbar ist, zum Beispiel Energieoptimierung, Anomalieerkennung, Prognosen, Szenarien.
• KI ist weniger sinnvoll, wenn Daten fehlen, Daten nicht harmonisiert oder nicht standardisiert sind oder die Fragestellung unklar ist, wofür KI eingesetzt werden soll und welche Daten dafür in welcher Form vorliegen müssen.

Schritt 3: Welche Tool-Strategie passt zur Organisation?

Mehrere spezialisierte Tools oder eine integrierte Plattform? Gibt es bereits ein Tool für Ihr Problem, oder braucht es eine maßgeschneiderte Lösung? In vielen mittelständischen Setups bewährt sich ein modularer Ansatz: Er ist schneller integrierbar und federt die rasante Entwicklung des KI-Markts besser ab. Wer heute ausschließlich wegen großer Marketingversprechen einkauft, stellt morgen fest, dass es bessere Alternativen gibt. Deshalb lohnt es sich, stärker in Datenfähigkeit und Prozessdesign zu investieren als in Produktversprechen.

Ein letzter Hinweis: Nicht jede Anwendung, die mit KI wirbt, enthält auch tatsächlich relevante KI. Es kommt darauf an, wie KI im Tool integriert ist und ob es sich nicht schlicht um eine kostenpflichtige Anbindung an ein Standard-LLM handelt, die Sie im Wesentlichen für eine zweite ChatGPT-Version bezahlen lässt.

Wie wir KI sinnvoll mit Dekarbonisierung verbinden

Ein KI-Projekt wird dann wirksam, wenn es nicht bei einer Demo bleibt, sondern in ein gesamtheitliches Konzept eingebettet ist. Deshalb starten wir typischerweise mit einer Status-quo-Analyse, die bisherige Arbeiten (Bilanzen, Ziele, Maßnahmen) bewertet und mit Datenlage, Prozessen und Toollandschaft zusammenführt. Darauf aufbauend priorisieren wir Use Cases nach CO₂e Wirkung, Umsetzbarkeit und Business-Nutzen, und wir schließen zuerst die Lücken, die KI nicht lösen kann, etwa Messkonzepte, Datenstandards oder Verantwortlichkeiten. Erst dann lohnt sich die Auswahl und Konfiguration von KI Tools, weil Sie danach nicht schneller im Kreis laufen, sondern schneller vorankommen.