Die Ausgangslage ist typisch für viele produzierende Unternehmen im deutschen Mittelstand: Ein metallverarbeitender Betrieb mit 50 Mitarbeitern sieht sich mit verdoppelten Energiekosten konfrontiert. Gleichzeitig fordern erste A-Kunden erste Daten zur CO2-Bilanz der gelieferten Bauteile. Die Sorge: Hohe Investitionen in neue Maschinen scheinen unumgänglich. Doch die Lösung lag nicht in neuer Hardware, sondern in der Optimierung der bestehenden Abläufe.
Die Bestandsaufnahme: Transparenz vor Investition Der erste Schritt war die Installation einfacher IoT-Sensoren an den Hauptverbrauchern der Produktion. Das Ziel war nicht die sofortige Ersparnis, sondern das Verständnis: Wann wird wo Energie verbraucht? Die Analyse lieferte ein überraschendes Bild: Fast 30 % des Energieverbrauchs fielen in Zeiten an, in denen gar nicht produziert wurde. Stand-by-Verluste und unentdeckte Leckagen im Druckluftsystem waren die größten Kostentreiber.
Drei Maßnahmen mit Sofortwirkung
- Konsequentes Abschalt-Management: Durch eine einfache Anpassung der Schicht-Checklisten wurden Anlagen am Wochenende und in Pausen konsequent in einen echten Tiefschlaf versetzt.
- Druckluft-Sanierung: Das Abdichten des Systems amortisierte sich innerhalb von vier Monaten allein durch den geringeren Stromverbrauch der Kompressoren.
- Intelligente Schichtplanung: Energieintensive Prozesse wurden – soweit möglich – in Zeitfenster gelegt, in denen die hauseigene Photovoltaikanlage den höchsten Ertrag lieferte.
Das Ergebnis: Mehr als nur CO2-Ersparnis Innerhalb von zwölf Monaten sank der Energieverbrauch des Betriebs um 18 %. Dies entspricht einer jährlichen CO2-Ersparnis von rund 45 Tonnen. Neben dem finanziellen Effekt verbesserte das Unternehmen sein Rating bei der Hausbank deutlich, da ein proaktives ESG-Management heute als Risikominimierung gewertet wird.
Checkliste für Geschäftsführer: Starten Sie die Analyse
- Kennen wir unsere energetische Grundlast (Verbrauch bei Stillstand)?
- Sind unsere Mitarbeiter für „Verschwendung“ sensibilisiert?
- Nutzen wir bereits Daten, um Spitzenlasten zu identifizieren?
