Autor: Maria Teresa Alvela Nieto

Durch die aktuell gestiegenen Energiekosten, sowie der zusätzlich von der Bundesregierung gesetzten Herausforderung, bis zum Jahr 2045 CO2-neutral zu werden, gewinnt die Energieeffizienz in nahezu allen Branchen des produzierenden Gewerbes immer mehr an Bedeutung. Mit Technologien aus dem Bereich des maschinellen Lernens (ML) können innovative Lösungen entwickelt werden, die eine energieeffizientere Produktherstellung ermöglichen, wodurch ML-gestützte Prozessführung einen entscheidenden Beitrag zur Steigerung der Nachhaltigkeit und Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens leisten kann. Entscheidend sind hierbei die prozess- und rohstoffabhängigen Parameter, die maßgeblich für die Qualität des zu produzierenden Produktes verantwortlich sind. Gegenstand dieses Beitrags ist ein Vorgehen zur Analyse der komplexen Zusammenhänge zwischen den verschiedenen Einflussparametern zur Steigerung der Energieeffizienz im produzierenden Gewerbe.