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Produzierende Unternehmen stehen aufgrund steigender Preise für elektrische Energie großen Herausforderungen gegenüber. Der durchschnittliche Strompreis für die Industrie stieg in Deutschland von 12,07 ct pro kWh im Jahr 2010 auf 21,38 ct pro kWh im Jahr 2021. Batteriespeicherlösungen bieten vielfältige Anwendungsfälle, um Industriebetriebe energiewirtschaftlich zu optimieren. Dazu gehören beispielsweise die intensive Netznutzung, oder eine Kombination aus der atypischen Netznutzung und der Primärregelleistungsvermarktung. Der vorliegende Beitrag beschreibt zunächst diese Anwendungsfälle und geht im Anschluss auf unterschiedliche Typen von Batteriespeichersystemen ein, die hierfür eingesetzt werden können. Es wird daraufhin ein exemplarisches Batteriespeichersystem bei einem Industrieunternehmen vorgestellt. Der Beitrag schließt mit der Beschreibung eines innovativen, auf künstlicher Intelligenz basierenden Ansatzes zur zuverlässigen Steuerung von Batteriespeichersystemen, um einer hohen Komplexität des Gesamtsystems zu begegnen.

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Die Produktionskomplexität in Unternehmen – getrieben durch externe und interne Faktoren – nimmt stetig zu. Gleichzeitig stoßen herkömmliche Ansätze der Datenverarbeitung bei der Analyse von großen Datenmengen in kurzer Zeit an ihre Grenzen. Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) bieten das Potenzial, diese Limitierung zu überwinden, die Prozesse in unterschiedlichen Ebenen der Produktion zu verbessern und gleichzeitig die Lebensmittelverschwendung zu reduzieren.   Production complexity in companies, driven by external and internal factors, is constantly increasing. Conventional data processing approaches quickly reach their limits due to large amounts of data. However, artificial intelligence (AI) technologies allow for improving processes at different production levels while reducing food waste.