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Energiekennzahlen

Warum Energiekennzahlen energetisch neu bewertet werden müssen 

| Autor/ Redakteur: Stefan Authier* / Anke Geipel-Kern

Die neue Energiemanagement-Norm ISO 50001:2018 hat vieles verbessert, klarer definiert und einheitlicher geregelt. Dass sie dennoch derzeit bei so manchen Mittelständlern kalten Schweiß auf die Stirn treten lässt, ist der Neuregelung rund um die energetische Bewertung der geforderten Energiekennzahlen geschuldet. Welche Tücken der verschärfte Nachweis zur energetischen Leistung parat hält, erklärt der Autor hier und auf dem Energy Excellence Forum in Frankfurt.

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Wie definiert man Energiekennzahlen neu?
Wie definiert man Energiekennzahlen neu?
(Bild: ©Andrei Merkulov - stock.adobe.com)

Die ISO 50001 gilt quasi als die Zehn Gebote der Energiemanager – entsprechend mit Spannung wurde die turnusmäßige Überprüfung der Norm sowie die Neuregelung der bisher gültigen Fassung gerade von diesem Personenkreis erwartet. Immerhin müssen sich nun innerhalb von drei Jahren alle bestehende Zertifizierungen auf die neue Norm umgestellt werden, während neue Zertifizierungen ohnehin nach der Neufassung durchzuführen sind.

Als Sicht eines Projektmanagers für Energieeffizienz und Prozessoptimierung birgt die Neuregelung viele Vorteile: Die Umstellung auf die neue High-Level-Structure (HLS) erleichtert die Zusammenführung mit anderen Managementsystemstandards erheblich, da nun die Anforderungen zu bestimmten Themen in allen Normen konsistent mit gemeinsamen Begriffen und Definitionen geregelt wurden. Zudem wurde die Verantwortlichkeit des oberen Managements stärker betont, indem sich die Energiepolitik und Energieziele nun stärker an den strategischen Managementprozess angliedern und aus den Bedingungen der Unternehmensstrategie ableiten.

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Event-Tipp der Redaktion Das von PROCESS organisierte Energy Excellence Forum am 15./16. Mai 2019 in Frankfurt am Main zeigt eine Vielzahl von technischen Konzepten und Lösungen zur Steigerung der Energieeffizienz. Welche Themen beim letzten Energy Excellence Forum diskutiert wurden, lesen Sie in unserem Beitrag „Energy Excellence Forum 2018 – Strategien für mehr Energieeffizienz“.

Warum werden Kennzahlen schlechter?

Doch nicht alle Änderungen der Neufassung der ISO 50001 lösen Begeisterungsstürme aus. Manche führen auch zu Fragezeichen bei Energiemanagern aus Industrie und Mittelstand. So berichtete ein Energiemanager eines mittelständischen Unternehmens der chemischen Industrie vom kürzlich durchgeführten Überwachungsaudit: Der Auditor hatte den bisher praktizierten und anerkannten Nachweis der energetischen Leistung in der vorliegenden Form nicht mehr akzeptiert und Nachbesserungen verlangt.

Bei gemeinsamer Betrachtung der Energiekennzahlen für die größten Energieeinsätze während eines Energieeffizienz-Workshops war Folgendes festzustellen: In den vergangenen Jahren wurden viele Potenziale entdeckt und umgesetzt, praktisch alle Kennzahlen entwickelten sich „nach unten“, zeigten also verbesserte Energieeffizienz an.

Die Kennzahlen Energieverbrauch pro Tonne Produkt zeigten, dass die damit ausgedrückte Effizienz voranschritt und mittlerweile allerdings auch, dass die großen Potenziale, also die low hanging fruits, ausgeschöpft waren. Die Verbesserungen wurden folglich sehr klein im Vergleich mit den betrachteten Energieeinsätzen – und plötzlich werden Kennzahlen zum Teil sogar „wie von allein“ schlechter.

Der Energiemanager argumentiert mit diversen, nicht beeinflussbaren Faktoren, von denen man ja wisse, dass sie die Kennzahlen negativ beeinflussen können. Da man sonst keine negativen Einwirkungen sehe, müssten wohl diese Einflüsse schuld sein. Vor allem hatte man stärkere Absatzreduzierungen hinzunehmen – und geringere Produktion wirke sich negativ auf die Kennzahlen aus. Und genau hier greifen wesentliche Änderung in der neuen ISO 50001: Solche Einflüsse sind nämlich künftig quantitativ zu erfassen und Methoden zu entwickeln, sie aus der Kennzahl „herauszurechnen“.

Nichts Anderes ist mit der Anforderung zur Normalisierung der Energieleistungskennzahlen (EnPI) gemeint. Liegen der Organisation also Daten vor, aus denen hervorgeht, dass sich relevante Variablen erheblich auf die energetische Leistung auswirken, muss die Organisation eine Normalisierung der EnPI(s) und der entsprechenden energetischen Ausgangsbasis vornehmen, um Änderungen der energetischen Leistung zu vergleichen.

Bisherige Energiekennzahlen stoßen an Grenzen

Um das geschilderte „Problem“ zu verstehen, ist es sinnvoll sich noch einmal mit der gängigsten Energieleistungskennzahl zu beschäftigen. Die weit verbreitete und intuitiv Energieeffizienz verkörpernde Kennzahl „Energieverbrauch pro Einheit Output (oft: Tonne Produkt)“ ist ja schon normalisiert, nämlich auf den Einflussfaktor Produktionsmenge: Mehr Produkt, mehr Energie. Der absolute Energieverbrauch wäre nämlich eine schlechte Kennzahl, da sie bei gleicher technischer Effizienz mit der Produktion schwanken würde. Die Produktionsmenge P ist eine Variable, die den Energieverbrauch signifikant beeinflusst, aber von äußeren Einflüssen wie Marktlage, Vertriebsaktivitäten, Renditezielen etc. bestimmt wird. Daher also der intuitive Ansatz, den spezifischen Energieverbrauch zu verwenden. Was so einfach und klar erscheint, hat aber einen immanenten Fehler: Die angestrebte Normalisierung bezüglich der Produktionsmenge ist meist nicht vollständig.

Die allermeisten Produktionen haben sprungfixe Grundverbräuche, die über weite Bereiche nicht mit der Produktionsmenge variieren. Diese Grundverbräuche werden dann von steigender Produktion „verdünnt“, die Kennzahl wird scheinbar kleiner. Der umgekehrte Effekt, wie oben im Fallbeispiel beschrieben, tritt bei fallender Produktion ein. Wieder sagt die Kennzahl allein ohne zusätzliche Verrechnung über die Produktionsmenge, auf die sie sich bezieht, nichts aus.

Der Weg zur vollständigen Normalisierung

Eine vollständige Normalisierung stellt einen direkten Vergleich zwischen Energieverbrauch der energetischen Basis und Energieverbrauch im Beurteilungszeitraum her – und zwar unabhängig von dem jeweils konkreten Wert relevanter Variablen, wie z.B. der Produktionsmenge. Für den einfachen Fall des hier besprochenen Beispiels kann das erreicht werden, indem man aus betrieblichen Daten den konkreten Zusammenhang zwischen Produktionsmenge und Energieverbrauch in der Form E = mP + K ermittelt. Das heißt: Aus einer gewissen Anzahl von Wertepaaren E und P, die aus der Produktionshistorie vorliegen, ermittelt man per Regressionsrechnung die Größen m und K. m und K bilden dann die operationale und technische Energieeffizienz des betrachteten Produktionsprozesses ab, die nach Normanforderung zu verbessern ist. Eine vollständige Normalisierung muss also einen Vergleich des gemessenen Energieverbrauches mit dem leisten, der bei den m- und K-Werten aus der energetischen Basis zu erwarten wäre. Dies ist in der Abbildung im Kasten dargestellt.

Die obigen Überlegungen zeigen an einem einfachen Beispiel die grundsätzlichen Hintergrundüberlegungen. In der Praxis muss dann zumindest noch der Umgang mit den statistischen Unsicherheiten einer Regression berücksichtigt werden. Darüber hinaus werden in vielen Fällen mehrere Variablen eine Rolle spielen. Dies macht die rechnerische Aufarbeitung komplizierter. Die oben beschriebenen grundsätzlichen Überlegungen bleiben aber gültig. Allerdings wird man in jedem Einzelfall entscheiden müssen, welche Konkretisierungen dieser Überlegungen angemessen und zielführend sind, beginnend mit der Frage: „Physikalische Modellierung oder statistisches Modell“?

Der „One-fits-all“-Ansatz, der über das einfache Verhältnis Energie pro Tonne nun lange mehrheitlich gelebt wurde, dürfte bald der Vergangenheit angehören. Eine konsequente Normalisierung, wie in der neuen Norm explizit gefordert, hebt die Ansprüche an Datenhaltung und Auswertung deutlich an.

* * Der Autor ist Leiter Business Development bei Infraserv Gendorf Engineering, Burgkirchen. Kontakt: Tel. +49-8679-7-5383

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