Nachhaltigkeits-Reporting optimieren durch Integration von KI-Tools

Nachhaltigkeits-Reporting optimieren: Steigende Energiepreise sind für viele Unternehmen derzeit der wichtigste Grund, bisherige Versorgungs- und Verbrauchskonzepte zu überdenken. Doch neben diesen pragmatischen Überlegungen geht es in den nächsten Jahren gerade auch für kleine und mittelständische Unternehmen darum, überhaupt erst einmal mehr Transparenz über Energieverbräuche zu schaffen: Ohne verlässliche Messgrößen fehlt schlicht die die Grundlage für Optimierungsinitiativen. Transparenz ist auch deshalb nötig, weil die Nachhaltigkeitsbemühungen in den nächsten Jahren einen ganz neuen Stellenwert erhalten.

Nachhaltigkeits-Reporting wird verpflichtend

Mit neuen Regularien wie der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) der EU werden von 2026 an Unternehmen mit über 250 Mitarbeitenden verpflichtet, einen jährlichen Nachhaltigkeitsbericht zu erstellen. Schon jetzt zeichnet sich mit dem Lieferkettengesetz beispielsweise in der Automobilindustrie ab, dass OEMs die Einhaltung dieser Standards zügig in ihre Systeme zur Lieferantenbewertung aufnehmen. Nachhaltigkeits-Compliance wird damit zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor. Auch für andere Branchen gilt, dass Auftraggeber und Kunden ein hohes Maß an Nachhaltigkeitszertifizierung erwarten werden – schließlich müssen sie selbst ihre CO2-Bilanz optimieren. Auf diese Herausforderungen sollten sich Unternehmen bereits jetzt vorbereiten.

KI und ERP zusammenbringen

Erhebliche Einsparungspotenziale lassen sich beispielsweise aus Sensoren ableiten, mit denen die Informationen zu prozessbedingten Betriebsmitteln wie Wasser oder Energie nachgehalten, analysiert und getrackt werden. Hier kommen IoT-Technologie und künstliche Intelligenz ins Spiel. Aus IT-Sicht werden Cloud-Plattformen künftig als zentrale Datendrehscheibe noch wichtiger. Dort werden die bestehenden Systeme angedockt und deren Daten in die Plattform geliefert. Der zentrale Daten-Hub wird dabei zur „Single Source of Truth“, der alle Systeme mit korrekten Daten versorgt und abteilungsübergreifend einheitliche Kennzahlen ermöglicht.

Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure IoT, die einfach adaptierbare Cognitive Services bereitstellen, eignen sich zugleich auch zur Anbindung von KI-Technologien an die ERP-Prozesse und das Nachhaltigkeits-Reporting. Ein Dienst wie Azure Synapse hilft beim Managen und Verbinden von Datenquellen und -infrastrukturen. In der Regel werden Messaufgaben über IoT-Sensorik erledigt, die Sensordaten müssen dann gemäß Messzyklen und Zeitstempeln weiterverarbeitet, aggregiert und an die passende Stelle im Prozess geliefert werden. So lassen sich etwa Daten zu den Füllständen von Speichern oder der erzeugten Energie aus Photovoltaik erheben und für andere Applikationen verfügbar machen.

Energiekosten als Teil der Produktionsplanung

Auf dieser Basis können mit intelligenten Algorithmen, die beispielsweise Wetterdaten einbeziehen, Vorhersagen getroffen und Empfehlungen für das ERP abgeleitet werden, wie sich die Produktionsplanung energieseitig optimieren lässt. Besonders energieintensive Prozesse könnten zum Beispiel dann durchgeführt werden, wenn ausreichend Solarenergie verfügbar ist. Zwar sind hier viele andere Faktoren wie die Beschaffungsplanung, Materialbereitstellung und Liefertermintreue relevant, dennoch gibt es meist noch Potenzial für eine angepasste Feinplanung. In Simulationsmodellen könnten Einsparpotenziale oder Veränderungen im Energiemix erkundet werden. Grundlage dafür ist jedoch ein gut gefüllter Pool mit (historischen) Daten, die konsequent gesammelt werden müssen. Denn ohne Daten lassen sich auch keine Prognosen erstellen.

In der Produktion spielt unter anderem auch die energieintensive Druckluft eine wichtige Rolle. Einige Anbieter von Kompressoren setzen mittlerweile auf neue Geschäftsmodelle, bei denen die Geräte nur gemietet werden. In einem Kundenprojekt hat Cosmo Consult einen Hersteller bei seiner Transition begleitet, der mittlerweile die benötigte Druckluft nach Kubikmeter als Service verkauft. So können Anwender den Verbrauch besser nachvollziehen. Und darüber hinaus anhand von Sensorik identifizieren, wie sich das Verbrauchsverhalten weiter optimieren lassen könnte, um Energiekosten zu senken.

Nachhaltigkeitspotenziale in der Fabrik

Es gibt eine Vielzahl weiterer Ansatzpunkte, beispielsweise beim Einsparen von Papier und Verpackungsmaterial oder dem Vermeiden von Materialverschwendung und Ausschuss. In der Praxis zeigt sich immer wieder, dass immer noch viel auf Papier ausgedruckt und weitergereicht wird. Hier kann die Digitalisierung nicht nur einen Beitrag gegen Papierverschwendung leisten, sondern auch zur Fehlervermeidung beitragen. Viele Prozesse können mit kleinen Apps verschlankt werden, um die manuelle Mehrfacherfassung von Informationen zu vermeiden. Mit Low-Code/No-Code-Entwicklungswerkzeugen wie der Microsoft Power Platform lassen sich mit wenig Aufwand und Kosten Prozesslücken schließen und Apps entwickeln.

Weniger Materialverschwendung und Minimierung von Ausschuss leisten ebenfalls einen wichtigen Beitrag zu mehr Nachhaltigkeit. KI-Algorithmen können zum Beispiel in Zuschnittsprozessen immer den Plan mit dem geringsten Verschnitt vorschlagen. Sie helfen aber auch dabei, Maschinen und Anlagen in den optimalen Leitplanken zu fahren und frühzeitig Anomalien zu erkennen, die Fehlern vorausgehen. So kann rechtzeitig entgegengesteuert werden, bevor Ausschuss entsteht. Dabei wird aus den Erfahrungswerten von Praxisexperten gelernt und diese in Algorithmik gegossen. Das gilt auch für Themen wie KI-basierte Qualitätskontrolle auf Basis von Bilderkennung und Predictive Quality.

Nachhaltigkeits-Reporting: Lieferketten in neuem Licht sehen

Auch im Logistikbereich gibt es oft Spielraum für Verbesserungen. Hier können etwa Fahrten optimiert oder zusammengelegt werden. Nachhaltigkeitskriterien sollten auch in die Bewertung der eigenen Lieferanten einfließen, beispielsweise indem Regionalität einen höheren Stellenwert erhält. Bei der Wareneingangskontrolle kann das Erscheinungsbild der LKW von Lieferanten dokumentiert werden, etwa ob sie Öl verlieren.

Bisher lag der Fokus meist auf der Optimierung der Lagerbestände. Weil in den letzten Jahren die Lieferketten jedoch massiv unter Druck geraten sind, haben viele Unternehmen ihre Strategien bereits angepasst, vom Global Sourcing hin zum lokalen Einkauf. KI-basierte Beschaffungsoptimierung hilft dabei, viele verschiedene Notwendigkeiten abzuwägen – also zugleich das nötige Minimum zu guten Preisen bei möglichst optimierten Transportwegen und -kosten zu bestellen. Ziel sollte sein, die Flexibilität für kurzfristige Anpassungen in der Produktion zu erhöhen.

Eine ganze Reihe von Daten sollte für das Nachhaltigkeits-Reporting und die unternehmensweite Erfassung des CO2-Fußabdrucks in das ERP-System einfließen, um die Compliance mit strengeren Regularien nachweisen und den steigenden Kundenerwartungen begegnen zu können. Das betrifft auch das Thema Kreislaufwirtschaft, für das künftig mehr Informationen zum Lebenszyklus von Produkten vorgehalten werden müssen.

Der Autor Michael Hering ist Industry Manager Discrete bei der Cosmo Consult Group.

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