KI-Zukunft für Stadtwerke

Künstliche Intelligenz und Large Language Models eröffnen für Stadtwerke vielversprechende Möglichkeiten zur Optimierung ihrer Energie- und Entsorgungsdienstleistungen. Von der Vorhersage von Anlagenausfällen durch Predictive Maintenance bis hin zum Schutz kritischer Infrastrukturen bietet KI das Potenzial, Prozesse effizienter zu gestalten und die Nachhaltigkeit in der Versorgungswirtschaft voranzutreiben.

Intelligente Abfallwirtschaft mit KI

Künstliche Intelligenz revolutioniert die Abfallwirtschaft durch intelligente Sortierung und Optimierung in Echtzeit. KI-gestützte Systeme mit Sensoren, Kameras und maschinellem Lernen ermöglichen eine präzisere und effizientere Trennung verschiedener Abfallarten wie Bioabfall, Bauschutt und Sperrmüll. Diese Technologie automatisiert nicht nur manuelle Prozesse, sondern erhöht auch die Recyclingquoten, reduziert den Energieverbrauch und minimiert Umweltbelastungen.

Innovative Projekte wie "Smart Recycling Up" zielen darauf ab, selbst großstückige Abfälle automatisch zu sortieren, während KI-basierte Systeme wie das von c-detect entwickelte automatisch Störstoffe in Biotonnen erkennen können. Diese Fortschritte tragen maßgeblich zu einer nachhaltigeren Kreislaufwirtschaft bei und unterstützen Entsorgungsunternehmen bei der Erreichung ihrer Umweltziele.

Einsatz von Drohnen zur Infrastrukturüberwachung

Der Einsatz von Drohnen zur Infrastrukturüberwachung revolutioniert die Inspektion und Instandhaltung kritischer Anlagen in verschiedenen Industriezweigen. Diese innovative Technologie bietet erhebliche Vorteile in Bezug auf Effizienz, Sicherheit und Kostenersparnis.

Ein Beispiel für den fortschrittlichen Einsatz von Drohnen ist das Projekt "Drones4Energy", an dem das Fraunhofer IMS maßgeblich beteiligt ist. Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung eines völlig autonomen Drohnensystems zur Inspektion von Stromnetzen, insbesondere Freileitungen. Das System zeichnet sich durch folgende Merkmale aus:

• Autonomer Betrieb und KI-basierte Steuerungssoftware
• Einsatz verschiedener Sensoren wie Kameras und Lidar
• Innovatives Ladekonzept: Drohnen laden sich über Freileitungskabel auf
• Kollaboratives System mit Schwarmfunktionalität
• Drahtlose Kommunikation über LoRaWAN-Technologie

Diese Technologie ermöglicht eine kostengünstige und effiziente Alternative zu aufwendigen Hubschrauberflügen für die Infrastrukturüberwachung. Die Drohnen können lange Flugzeiten erreichen und durch ihr induktives Harvesting-System an Hochspannungsleitungen aufladen, was eine deutliche Gewichtsreduktion und erhöhte Effizienz zur Folge hat.

In der Industrie finden Drohnen vielfältige Anwendungen:

• Inspektion und Instandhaltung von Anlagen
• Überwachung und Gefahrenerkennung
• Erstellung digitaler Zwillinge durch Airborne Lasercanning
• Predictive Maintenance ohne Produktionsstillstand
• Inspektion schwer zugänglicher Bereiche

Der Markt für drohnenbasierte Inspektionsdienste wächst rapide. Laut Prognosen von DroneLab wird der Marktanteil für Drohneninspektionen von Pipelines von geschätzten 336,1 Mio. US-$ im Jahr 2023 auf 1,16 Mrd. US-$ bis Ende 2033 ansteigen, was einer jährlichen Wachstumsrate von 14,2% entspricht.Trotz der vielen Vorteile gibt es auch Herausforderungen beim Einsatz von Drohnen:

• Strenge Regelungen für autonome Flüge, insbesondere außerhalb der Sichtweite des Piloten (BVLOS)
• Notwendigkeit von Echtzeitdatenauswertung und schnellem Eingreifen bei Risiken
• Potenzielle Sicherheitsrisiken durch böswilligen Einsatz von Drohnen

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, werden Anti-Drohnen-Lösungen entwickelt, um kritische Infrastrukturen vor möglichen Bedrohungen zu schützen. Diese Maßnahmen sind besonders wichtig für Einrichtungen wie Kraftwerke, Kommunikationsinfrastrukturen und Regierungsgebäude. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Einsatz von Drohnen zur Infrastrukturüberwachung ein vielversprechendes Feld mit großem Potenzial für Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen darstellt. Die kontinuierliche Weiterentwicklung der Technologie und die Anpassung rechtlicher Rahmenbedingungen werden in Zukunft noch umfassendere Einsatzmöglichkeiten eröffnen.

KI-gestützte Netzstabilität und Automatisierung

Künstliche Intelligenz spielt eine zunehmend wichtige Rolle bei der Stabilisierung und Optimierung von Stromnetzen. Innovative Unternehmen wie enliteAI entwickeln KI-Lösungen, die Netzbetreibern helfen, die Herausforderungen der Energiewende zu bewältigen. Die folgende Tabelle fasst einige Kernaspekte des KI-Einsatzes für Netzstabilität zusammen:

Der Einsatz von KI verspricht erhebliche Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen im Netzbetrieb. Allerdings müssen dabei auch Fragen des Datenschutzes und der gerechten Verteilung von Innovationskosten berücksichtigt werden, um eine breite Akzeptanz zu gewährleisten.

Vorhersagemodelle für Abfallmengen

Vorhersagemodelle für Abfallmengen spielen eine wichtige Rolle in der modernen Abfallwirtschaft. Sie ermöglichen eine effizientere Planung und Nutzung von Ressourcen. Die folgende Tabelle fasst einige Prognosen und Trends für Abfallmengen in Deutschland und der EU zusammen:

Diese Prognosen berücksichtigen verschiedene Faktoren wie Bevölkerungsentwicklung, Wirtschaftswachstum und gesetzliche Regelungen zur Abfallhierarchie. Trotz Bemühungen zur Abfallvermeidung bleibt das Siedlungsabfallaufkommen in Deutschland seit 2014 relativ konstant bei über 50 Millionen Tonnen pro Jahr. Der Einsatz von KI und maschinellem Lernen kann in Zukunft dazu beitragen, diese Vorhersagemodelle weiter zu verfeinern und die Abfallwirtschaft nachhaltiger zu gestalten.

Matthias Mut

Experte in KI und Automatiserung. Spaß an Entwicklung, Fortschritt & Rapid Prototyping.

m.mut@falktron.de

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