Künstliche Intelligenz kann nicht nur Produktionsprozesse effizienter und damit wirtschaftlicher machen, sondern auch deren Nachhaltigkeit verbessern. Das zeigt die Studie „Nachhaltigkeit durch KI – Potenziale und Handlungsleitfaden für produzierende Unternehmen“ des KI-Fortschrittszentrums in Stuttgart. Das Autorenteam kommt von den Fraunhofer-Instituten IAO und IPA.
„Am Thema Nachhaltigkeit führt heute kein Weg mehr vorbei“, so Studienautor David Koch: „Unternehmen müssen sich meist auf mehreren Ebenen damit auseinandersetzen: Da sind einmal die Kunden, die nachhaltige Produkte wünschen. Hinzu kommen politische Rahmenbedingungen. Und last but not least erzeugen steigende Preise für Energie und Materialien einen wirtschaftlichen Druck, der zu einem effizienten Umgang mit den Ressourcen zwingt.“ Der Wirtschaftsingenieur am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA ist davon überzeugt, dass KI helfen kann, die Nachhaltigkeit zu steigern. „Bisher haben Unternehmen KI vor allem genutzt, um möglichst effizient und wirtschaftlich zu produzieren. Unsere Studie stellt erstmals die Nachhaltigkeit in den Vordergrund.“
Für die Studie haben die Forschenden Veröffentlichungen ausgewertet und Interviews bei produzierenden Unternehmen geführt. Das Ergebnis ist ein umfangreicher Bericht über die theoretischen Möglichkeiten und den praktischen Nutzen von KI zur Steigerung der Nachhaltigkeit. Die Liste der möglichen Anwendungen reicht von der Entwicklung bioabbaubarer beziehungsweise recyclingfreundlicher Produkte über material- und energiesparende Fertigungsprozesse, Effizienzsteigerungen durch frühzeitiges Aufspüren und Aussortieren defekter Bauteile, eine optimierte Steuerung von Klimaanlagen bis hin zu einer ökologischen Logistik mit maximal ausgelasteten Lieferfahrzeugen oder neuen Recycling-Konzepten, die eine Weiterverwertung der Produkte ermöglichen.
Unternehmen, die KI zur Verbesserung der Nachhaltigkeit nutzen wollen, bietet die Studie außerdem einen Handlungsleitfaden für die Umsetzung in die Praxis. Dieser beschreibt, wie sich in sieben Schritten Ziele definieren sowie prozess- und IT-technische, personelle und strategische Voraussetzungen prüfen lassen. Berücksichtigt wird dabei auch der mitunter nicht unerhebliche Energiebedarf der KI.