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KI-gestützte Energiedatenanalyse bei Stamer Musikanlagen

Stamer Musikanlagen GmbH · Deutschland

Energie & Versorgung Fertigung & Industrie Facility Management & Instandhaltung Geschäftsführung & Strategie Predictive Analytics/Machine Learning Effizienz & Kostensenkung Pilotprojekt

Stamer Musikanlagen nutzt KI-gestützte Datenanalyse-Tools, um Energieverbraucher im Betrieb zu identifizieren und datenbasiert statt intuitiv über Investitionen zu entscheiden.

Vertiefung

Bei Stamer Musikanlagen GmbH (50–249 Mitarbeitende, St. Wendel), einem Handwerksbetrieb für Musikanlagen und Schreinerarbeiten, basierten Entscheidungen über den Austausch von Anlagen bislang auf Alter und Wartungsstatus statt auf Daten, während volatile Energiepreise die Kosten unkalkulierbar machten. Von Mai bis Oktober 2024 wurde gemeinsam mit dem Mittelstand-Digital Zentrum Saarbrücken eine strukturierte Energieanalyse mit hochauflösenden Messungen an mehreren Anlagenpunkten durchgeführt und mittels KI-gestützter Tools (u. a. IgnAIte, OpenAI) zu Lastprofilen und Prognosen ausgewertet. Die Analyse identifizierte die größten Energieverbraucher und lieferte konkrete Handlungsempfehlungen wie LED-Umrüstung, Heizungsoptimierung und Photovoltaik-Installation als Grundlage für messbare Effizienzgewinne.