Egal ob Lichtbogenofen, Wärmebehandlungsanlage oder Standort-Energiemanagement, überall entstehen Anwendungen, die Prozessdaten in Echtzeit auswerten und Regelungen automatisieren, die früher auf Erfahrungs- und starren Sollwerten beruhten. Gleichzeitig gerät zunehmend in den Blick, dass KI selbst Energie kostet, teils in erheblichem Umfang.

Für die Thermoprozess- und Metallindustrie, die zu den energieintensivsten Branchen überhaupt zählt, lohnt sich deshalb ein Blick auf beide Seiten dieser Entwicklung.

Prozessebene: Wo KI direkt am Ofen ansetzt

Ein anschauliches Beispiel liefert die Stahlindustrie, die weltweit für einen erheblichen Anteil der CO₂-Emissionen verantwortlich ist. Ein Großteil davon entsteht im klassischen Hochofenprozess durch den Einsatz von Koks als Reduktionsmittel. Der Elektrolichtbogenofen (EAF) gilt als deutlich emissionsärmere Alternative, da er überwiegend mit Strom statt mit Kohle arbeitet und flexibel Schrott, Eisenschwamm oder Flüssigroheisen verarbeiten kann.

Ein entscheidender Faktor für die Energieeffizienz eines Lichtbogenofens ist die Temperaturführung: Je präziser die Schmelzetemperatur bekannt ist, desto weniger Energie wird für den Prozess benötigt. Klassischerweise wird dafür ein sogenannter Opfersensor in die Schmelze eingebracht, der aber zerstört wird und dessen Einsatz das Abschalten der Elektroden erfordert. Dies sorgt für einen Effizienzverlust bei jeder Messung. ABB hat hier ein KI-Modell entwickelt, das die Schmelzetemperatur nicht-invasiv vorhersagt: Auf Basis der Erwärmung des Kühlwassers berechnet das trainierte Modell die Temperatur im Ofeninneren kontinuierlich, ohne den Schmelzprozess zu unterbrechen. Der Ansatz spart nicht nur den Sensorverbrauch, sondern ermöglicht auch eine engmaschigere Prozesssteuerung, was sich direkt auf Energieverbrauch und Emissionen auswirkt. ABB arbeitet laut eigenen Angaben daran, dieses Verfahren als Option in die eigene Leittechnikplattform zu integrieren.

Auf einer ähnlichen Linie bewegt sich das Fraunhofer-Zentrum für Hochtemperatur-Leichtbau (HTL): Dort werden digitale Ofenzwillinge entwickelt, die das Zusammenspiel von Erwärmungsgut und Ofen abbilden. Auf dieser Basis lassen sich Prozessparameter und Ofenauslegung wechselseitig mit dem Doppeleffekt, dass gleichzeitig die Energieeffizienz steigt und Ausschussquoten sinken, optimieren. Regelungskonzepte, die auch KI-Algorithmen einbeziehen, werden dabei zunächst virtuell am digitalen Zwilling entwickelt und getestet, bevor sie in der realen Anlage zum Einsatz kommen. Aus begleitenden Energiestromanalysen leitet das HTL zudem Konzepte für die Wärmerückgewinnung ab.

Anlagenebene: Digitale Zwillinge und vorausschauende Instandhaltung

Bei Neuanlagen im Großmaßstab ist der digitale Zwilling inzwischen praktisch Standard. Die SMS group hat für den neuen 190-Tonnen-Elektrolichtbogenofen von SSAB am Standort Oxelösund einen digitalen Zwilling auf Basis der eigenen Systeme Genius CM und DataXpert bereitgestellt, der als zentrale Schnittstelle für die vorausschauende Instandhaltung dient. Der Ofen selbst verarbeitet fossilfreies direktreduziertes Eisen (DRI) oder Heißbrikett-Eisen (HBI) neben Schrott und ist Teil von SSABs Strategie, bis rund 2030 nahezu fossilfrei zu produzieren.

Auch bei Modernisierungsprojekten bestehender Anlagen rückt die Prozessüberwachung stärker in den Fokus. Tenova hat im Juni 2026 den Auftrag für das Revamp eines Elektrolichtbogenofens im Werk von Tenaris in Koppel, Pennsylvania, erhalten. Kernstück ist dort ein neues System zur präzisen Überwachung des Kühlwasserdurchflusses am oberen Ofenmantel, das für mehr Stabilität und optimierte Prozessbedingungen sorgen soll. Dies bildet ein Beispiel dafür, dass fortschrittliche Sensorik und Datenauswertung heute auch bei reinen Effizienz- und Zuverlässigkeitsprojekten mitgedacht werden, ohne dass jedes Vorhaben explizit als „KI-Projekt“ vermarktet wird.

Systemebene: Vom Ofen zum Standort

Die dritte Ebene, auf der KI ansetzt, ist nicht der einzelne Prozess, sondern das Zusammenspiel ganzer Standorte. Das Forschungsunternehmen etalytics etwa verbindet im Projekt ENIPRO, getestet in der ETA-Fabrik der TU Darmstadt, Versorgungstechnik, Produktionsplanung und Energieprognosen, um Kosten und Emissionen standortübergreifend zu senken. Ein weiteres Projekt des Unternehmens zielt auf die Minimierung der Power Usage Effectiveness in Kühlsystemen mittels Echtzeitdaten und digitaler Zwillinge und verspricht dabei Energieeinsparungen von bis zu 50 %.

Eine aktuelle Bestandsaufnahme von Industrieunternehmen zu ihren Effizienzschwerpunkten 2026 zeigt, dass dieser systemische Blick zunehmend zum Standard wird: Anbieter wie Copa-Data setzen auf die durchgängige Erfassung und Zusammenführung von Produktions-, Energie- und Gebäudedaten von der Feldebene bis zur Managementebene, um Verbräuche sichtbar zu machen, Lasten intelligent zu steuern und Abwärmenutzung systematisch zu identifizieren. Auch Emerson erweitert seine Automatisierungsplattform um eine GenAI-fähige Komponente. Der gemeinsame Nenner: Energieeffizienz wird weniger als Summe von Einzelmaßnahmen verstanden, sondern als Ergebnis durchgängiger Transparenz über alle Energie- und Prozessdaten hinweg.

Der Kontrapunkt: Künstliche Intelligenz kostet selbst Energie

Was in vielen Effizienzberichten zu kurz kommt: KI-Anwendungen selbst sind energiehungrig. Nach Zahlen des Borderstep-Instituts könnte sich der Energieverbrauch von Rechenzentren in Deutschland bis 2030 mehr als verdoppeln, wobei KI-Workloads im Vergleich zu klassischen IT-Anwendungen einen bis zu zehnfach höheren Energiebedarf aufweisen können. Für produzierende Unternehmen, die KI-gestützte Automatisierung einführen wollen, wird die IT-Infrastruktur damit selbst zur Herausforderung: zusätzliche Kühlkapazitäten und Rechenzentrumsflächen müssen mitgeplant werden, was Implementierungen verzögern kann, wenn die bestehende Infrastruktur nicht ausreichend dimensioniert ist.

Eine aktuelle PwC-Marktstudie zur KI in der Energiewirtschaft ordnet die Entwicklung ein: 2026 habe KI in diesem Sektor die Schwelle vom Experiment zum produktiven Werttreiber überschritten, wobei für gut ein Drittel der befragten Unternehmen der größte Nutzen in Effizienzsteigerungen durch automatisierte Prozesse und sinkende Betriebskosten liege. Fast 60 % der Unternehmen erwarten, dass KI innerhalb der kommenden fünf bis zehn Jahre zu einem strategischen oder gar transformatorischen Element wird. Die Richtung geht dabei weg von punktuellen Automatisierungen hin zu einer intelligenten, prozessübergreifenden Orchestrierung.

Fazit

Für die Thermoprozess- und Metallindustrie zeichnet sich damit ein differenziertes Bild: KI liefert auf Prozessebene messbare Effizienzgewinne, etwa bei der nicht-invasiven Temperaturmessung im Lichtbogenofen oder bei digitalen Ofenzwillingen, die Ofenauslegung und Energieeffizienz gemeinsam optimieren. Auf Anlagenebene sind digitale Zwillinge für vorausschauende Instandhaltung bei Neubauten inzwischen Standard, während Modernisierungsprojekte zunehmend auf präzisere Sensorik und Datenauswertung setzen. Und auf Systemebene verspricht die Verknüpfung von Produktions-, Energie- und Gebäudedaten Einsparpotenziale, die einzelne Maßnahmen allein nicht heben können. Der eigene Energiehunger der KI-Infrastruktur relativiert diesen Optimismus jedoch.

Quellen

• ABB / Destination Zukunft: „Stahlschmelze im Elektro-Lichtbogenofen: Dank ABB-KI noch effizienter!“

• PwC: „KI in der Energiewirtschaft 2026“

• Deutsche Rechenzentren GmbH: „Energie-Herausforderungen im KI-Zeitalter“

• industr.com: „Wo liegen 2026 die größten Effizienzpotenziale in der Industrie?“

• etalytics: „KI Forschung und Innovation“

• Oekologisch Erfolgreich: „Thermische Prozessoptimierung 2026“

• Fraunhofer-HTL: „Thermoprozessanlagen“

• SMS group: „SMS group baut für SSAB einen neuen Elektrolichtbogenofen“

• Tenova: „Tenova to Supply Electric Arc Furnace Revamp for Tenaris’ Koppel Steel Mill“