Energieverbrauch effizient planen: KI-Prognosen für Schweizer KMU

Viele Schweizer KMU kämpfen mit stark schwankenden Energiekosten und der Herausforderung, den eigenen Verbrauch präzise zu prognostizieren. Mit einer KI-gestützten Analyse auf Basis offener Schweizer Modelle wie Apertus 1.5 kann der Strombedarf deutlich besser vorhergesagt, Kosten gesenkt und Nachhaltigkeitsziele gezielt unterstützt werden – wie der Praxisfall eines Produktionsbetriebs im Aargau zeigt.

Ausgangslage: Unklare Energiekosten belasten Produktion und Planung

Ein mittelständischer Hersteller von Präzisionsbauteilen im Kanton Aargau steht vor einem bekannten Problem: Die Energiekosten schwanken mit der Nutzung der Produktionsanlagen, saisonalen Schwankungen und dynamischen Strompreisen. In Spitzenzeiten kommt es regelmässig zu unerwartet hohen Verbrauchsspitzen, die zu teuren Lastspitzen führen. Gleichzeitig wächst der Druck, nachhaltiger zu wirtschaften und CO₂-Emissionen zu senken.

Kernprobleme:

• Fehlende Transparenz über Verbrauchsmuster und Einflussfaktoren
• Hohe Lastspitzen und damit verbundene Zusatzkosten
• Schwierigkeiten bei der Planung von Wartung und Produktion in Bezug auf Energieeffizienz
• Mangelnde Datenintegration: Verbrauchsdaten sind oft unzureichend oder unstrukturiert erfasst

Ziel: Besser prognostizieren und steuern

Das Unternehmen sucht einen pragmatischen Ansatz, um:

• Den Energiebedarf für die nächsten Tage möglichst genau vorherzusagen
• Lastspitzen frühzeitig zu erkennen und energetische Engpässe zu vermeiden
• Potenziale für nachhaltigere Betriebsabläufe zu identifizieren
• Alle Analysen datenschutzkonform und unter Kontrolle im eigenen Haus durchzuführen

Lösung: KI-basierte Verbrauchsprognosen mit Apertus 1.5

Nach Prüfung verschiedener Anbieter entscheidet sich das Unternehmen für ein KI-Prognosesystem, das auf Apertus 1.5, dem offenen Schweizer Sprachmodell, basiert. Dank Open-Source-Architektur und Standort Schweiz bleiben sämtliche Daten im Unternehmen – ein entscheidender Vorteil beim Thema Datenschutz und Souveränität.

Das System verknüpft:

• Historische Stromzählerdaten aus der eigenen Produktion
• Produktionspläne (z. B. geplante Sonderschichten, Wartungsfenster)
• Wetterprognosen, etwa für Klima- und Kühlanlagen
• Tarifinformationen des Energieversorgers

Mit diesen Daten trainiert die Apertus-basierte KI fortlaufend Prognosemodelle, erkennt Verbrauchsmuster und kalkuliert für die kommenden 1–7 Tage den voraussichtlichen Strombedarf stundenaktuell.

Umsetzungsschritte im Überblick

1. Dateninventur und Bereinigung:
   • Stromzählungsergebnisse, Produktionsdaten und externe Quellen werden zusammengeführt und aufbereitet.
2. KI-Modell-Integration:
   • Ein lokal gehostetes Apertus-Modell wird für zeitreihenbasierte Prognosen konfiguriert – mit Fokus auf Verbrauchsdaten.
3. Modelltraining:
   • Die KI analysiert historische Daten, erkennt Muster (z. B. typische Spitzen oder Saisoneffekte) und lernt, externe Faktoren wie Wetter zu berücksichtigen.
4. Pilotbetrieb und Verifikation:
   • Prognosen werden zunächst parallel zu bisherigen Planungsprozessen getestet und mit realen Werten abgeglichen. So lassen sich Anpassungen vornehmen, bevor die KI-Prognose produktiv genutzt wird.
5. Integration in das Energiemanagement:
   • Die Prognosen fliessen direkt in die Produktionsplanung ein: So können energieintensive Prozesse zeitlich verschoben oder präzise Lastverschiebungen abgestimmt werden.
6. Kontinuierliche Verbesserung:
   • Das System lernt laufend dazu, etwa wenn neue Produktionslinien eingeführt oder Gebäude modernisiert werden.

Praxisnutzen: Messbare Verbesserungen binnen weniger Wochen

Schon nach wenigen Wochen Pilotbetrieb zeigt sich:

• Prognosegenauigkeit steigt: Die Abweichung zwischen vorhergesagtem und realem Verbrauch sinkt im Schnitt auf unter 7 % – bisher lag sie oft bei 20–25 %.
• Lastspitzen werden vermieden: Durch die Vorhersage können Spitzen produktionstechnisch geglättet oder auf günstigere Tarifzeiten verschoben werden, was die Kosten deutlich reduziert.
• Transparenz und Steuerung: Die Verantwortlichen erhalten erstmals verständliche Visualisierungen, wann und warum Verbräuche steigen – und können gezielte Sofortmassnahmen ergreifen.
• Nachhaltigkeit: Das Unternehmen kann seinen CO₂-Fussabdruck besser steuern und gezielt nachhaltige Investitionen planen, da die Effekte direkt sichtbar und messbar werden.
• Datenschutz und Kontrolle: Da alle Daten im Haus bleiben und die KI auf Schweizer Infrastruktur läuft, erfüllen Betrieb und IT höchste Datenschutzanforderungen.

Warum offene Schweizer KI-Modelle den Unterschied machen

Gerade für KMU mit sensiblen Betriebsdaten ist die Nutzung von Open-Source-Modellen wie Apertus 1.5 ein Vorteil:

• Volle Kontrolle über die eigenen Daten (keine Cloud-Abhängigkeit)
• Einfache Weiterentwicklung und Anpassung auf den eigenen Use-Case
• Schweizer Datenschutzstandards von Beginn an integriert
• Keine Vendor-Lock-in-Problematik – die Lösung bleibt flexibel

Fazit: KI-Prognosen schaffen Klarheit und neue Freiräume

Der Einsatz offener KI-Modelle zur Energieprognose ist längst kein Zukunfts- oder Grosskonzern-Thema mehr: Schon kleine und mittlere Unternehmen profitieren – besonders, wenn sie Wert auf Datenschutz, flexible Integration und nachhaltige Planung legen. Die gewonnene Planungssicherheit, gesenkte Kosten und bessere Steuerungsmöglichkeiten machen den Unterschied – und stärken die Wettbewerbsfähigkeit im Schweizer Markt.