Industrielle Kühlanlagen zählen in der pharmazeutischen Produktion zu den größten Energieverbrauchern. Vor diesem Hintergrund untersucht Merck am Stammsitz in Darmstadt neue Ansätze zur Effizienzsteigerung bestehender Infrastrukturen. Ein aktuelles Projekt, das in Zusammenarbeit mit Etalytics durchgeführt wurde, zeigt das Potenzial der softwarebasierten Optimierung von Kühlsystemen. Durch den Einsatz einer KI-gestützten Steuerungslösung konnte der Stromverbrauch für die Kühlung in einem Teilbereich des Standorts signifikant reduziert werden. Die Umsetzung erfolgte ohne Eingriffe in die bestehende Anlagentechnik und ohne Beeinträchtigung laufender Produktionsprozesse.
Merck-Standort Darmstadt mit hohem Kühlbedarf
Der Standort Darmstadt ist der größte Standort von Merck. Mehr als 12.000 Menschen sind dort in Forschung, Entwicklung und Produktion für die Unternehmensbereiche Healthcare, Life Science und Electronics tätig. Mit über 25.000 Produkten ist der Standort ein zentraler Bestandteil der globalen Wertschöpfungskette. Der Energiebedarf ist entsprechend hoch. Allein für Kühlzwecke werden jährlich mehr als 20 Millionen Kubikmeter Kühlwasser umgewälzt. Der Bedarf entsteht vor allem durch die Klimatisierung von Laboren, Bürogebäuden und Lagerflächen, die ganzjährig stabile Temperaturbedingungen erfordern.
Einsatz einer KI-gestützten Echtzeit-Steuerung
Zum Einsatz kommt die Software-Plattform „etaONE“ des Anbieters Etalytics. Die Lösung ist für die Echtzeit-Optimierung von industriellen Heizungs-, Lüftungs- und Kühlsystemen in kritischer Infrastruktur ausgelegt. Am Standort Darmstadt steuert das System das Zusammenspiel von Kältemaschinen, Kühltürmen und Pumpen.
Grundlage bildet ein druckbasiertes Modell, das das hydraulische Verhalten des Kühlsystems digital abbildet. Auf dieser Basis analysiert die KI kontinuierlich Betriebszustände und passt Druckniveaus dynamisch an. Ziel ist ein energieeffizienter Betrieb bei gleichbleibender Kälteleistung. Nach einem Testlauf im März wurde das System innerhalb von zwei Wochen in den autonomen Dauerbetrieb überführt. In den ersten drei Monaten konnte der strombezogene Energieverbrauch für die Kühlung im betrachteten Systembereich um durchschnittlich 21 Prozent gesenkt werden.
Merck realisiert Effizienzgewinn ohne bauliche Anpassungen oder Produktionsunterbrechungen
Die erzielten Einsparungen unterstützen die Klimastrategie von Merck. Das Unternehmen verfolgt das Ziel, die CO2-Emissionen bis 2030 im Vergleich zu 2020 zu halbieren und bis 2040 Klimaneutralität zu erreichen. Die Verbesserung bestehender Energiesysteme spielt dabei eine zentrale Rolle. Ein wesentlicher Aspekt des Projekts ist, dass die Effizienzgewinne rein softwarebasiert realisiert wurden. Weder bauliche Anpassungen noch Produktionsunterbrechungen waren erforderlich.
Ausweitung der KI-gestützte Optimierung und vorausschauende Wartung
Auf Basis der bisherigen Ergebnisse planen Merck und Etalytics, die KI-gestützte Optimierung auf weitere Kälteanlagen am Standort auszudehnen. Zusätzlich ist vorgesehen, die Plattform um Funktionen zur prädiktiven Wartung zu erweitern. Künftig sollen unter anderem automatisierte Empfehlungen zur Reinigung von Rückkühlturm-Filtern bereitgestellt werden. Ziel ist es, Effizienzverluste frühzeitig zu erkennen und den stabilen Betrieb der Kühlsysteme langfristig sicherzustellen.
Praxiserprobte KI-Ansätze für industrielle Kühlsysteme
Das Projekt ist in ein öffentlich gefördertes Forschungsvorhaben eingebettet. Im Rahmen von „EISKIG“, einem vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz unterstützten Projekt, arbeiten Forschungseinrichtungen und Industriepartner an skalierbaren, KI-basierten Lösungen für energieintensive Kühlsysteme in Industriegebäuden. Die wissenschaftliche Leitung liegt bei der ETA-Forschungsgruppe der Technischen Universität Darmstadt.
Merck und Etalytics setzen Kooperation über Projektlaufzeit hinaus fort
Merck bringt in diesem Kontext reale Betriebsumgebungen sowie umfangreiche Systemdaten ein. Etalytics übernimmt die Modellierung der Kühlsysteme und die Umsetzung der KI-gestützten Betriebsoptimierung. Ziel der Zusammenarbeit ist es, wissenschaftliche Methoden unter industriellen Bedingungen zu erproben und dauerhaft nutzbar zu machen. Die beteiligten Partner planen, die Kooperation auch über die Projektlaufzeit hinaus fortzuführen.
