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Wissenschaft und Wirtschaft kooperieren bei Energieeffizienzstrategien
Die Technische Hochschule Würzburg-Schweinfurt (THWS) hat in der StudyFab Schweinfurt, einer innerstädtischen Begegnungsstätte, mit ihrem Forschungsprojekt „enefit“ einen Auftaktworkshop veranstaltet, bei dem sich 20 Teilnehmende aus mehr als zehn Unternehmen der Region Mainfranken zu aktuellen Themen ausgetauscht haben. Ziel des Projekts ist es, kleine und mittlere Unternehmen (KMUs) sowie das produzierende Gewerbe bei der Umsetzung von Energieeffizienz- und Dekarbonisierungsmaßnahmen zu unterstützen.
Praktische Einblicke und Fachvorträge
Im Mittelpunkt des ersten Präsenzworkshops standen Fachvorträge sowie der Austausch von Unternehmenseinblicken und Schwierigkeiten. Oliver Antoni, Projektleiter Stiftung Umweltenergierecht, präsentierte einen Überblick zu Unternehmenspflichten beim Energieeffizienzgesetz. Anna-Maria Schmitt vom Institut für Sustainable Energy Systems (INSYS) der THWS stellte die „Interviewergebnisse zur Umsetzung des Energieeffizienzgesetzes in KMUs“ vor. „Die Interviews zeigen, dass Unternehmen Energieeffizienzmaßnahmen bereits umsetzen, jedoch mit bürokratischen, wirtschaftlichen und technischen Herausforderungen kämpfen. Bessere Informationsangebote, Netzwerke und praxisnahe Unterstützung sind dabei zentrale Erfolgsfaktoren“, so Anna-Maria Schmitt.
Ergänzt wurde das Programm durch den Vortrag „KI – Large Language Models und deren Anwendung“ von Prof. Dr.-Ing. Andreas Schiffler, Leiter des Instituts für Digital Engineering an der THWS und Geschäftsführer der plan.bee GmbH, der auf die Möglichkeiten moderner Technologien künstlicher Intelligenz (KI) einging. Anhand des praktischen Beispiels „Sushi – Japan + Deutschland = Bratwurst“ erklärte Prof. Dr.-Ing. Schiffler, wie sogenannte „Embedding“-Modelle die Ähnlichkeit zwischen Textelementen ermitteln. Diese werden vom Large Language Model genutzt, um für Nutzende relevante Informationen zu finden.
Interaktive Tools und individuelle Unterstützung
Das THWS-Projekt „enefit“ setzt auf enge Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und regionalen KMUs. Unter der Leitung von Prof. Dr.-Ing. Fabian Scheller, Prof. Dr.-Ing. Miguel Gonzales-Salazar und Prof. Dr. Jürgen Hartmann, INSYS, entwickelten die wissenschaftlichen Mitarbeitenden Eddi Miller, Anna-Maria Schmitt, Maria Celia Briones Espinoza und Matthias Zipf digitale Leitfäden und Werkzeuge zur Unterstützung von Energieeffizienz und Dekarbonisierung in Unternehmen. „Unser Ziel ist es, die Vernetzung und strategische Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Akteuren in der Region Mainfranken zu fördern“, erklärt Prof. Dr.-Ing. Scheller.
Chatbot gegen Bürokratie und CO2-Fußabdruck
Zentraler Bestandteil von „enefit“ ist die Entwicklung eines Chatbots, der Unternehmen beim Verständnis und der Umsetzung gesetzlicher Vorgaben unterstützt und somit hilft, bürokratische Hürden zu überwinden. Durch die Kombination von Unternehmensinformationen und Expertendaten entstehen unternehmensspezifische, personalisierte Technologie-Roadmaps, die sowohl interne als auch externe Anforderungen berücksichtigen, um nachhaltige Entscheidungsfindungen zu erleichtern. Zusätzlich wird ein interaktives Tool zur Berechnung des CO2-Fußabdruckes entwickelt, das den Unternehmen helfen soll, ihre Umweltbilanz transparent darzustellen und zu verbessern. Das Projekt „enefit“ beweise, dass innovative Lösungen in enger Kooperation mit der Praxis möglich seien, und biete einen potenziellen Modellcharakter für andere Regionen, so Prof. Dr.-Ing. Scheller.
Zukunftsperspektiven und Mitmachmöglichkeiten
Das Projekt wird im Rahmen des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) des Bayerischen Staatsministeriums für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie gefördert und von der EU kofinanziert. Interessierte Unternehmen können sich hier informieren und zu Veranstaltungen anmelden.
Prof. Dr.-Ing. Fabian Scheller
fabian.scheller@thws.de
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten, Wirtschaftsvertreter, Wissenschaftler
Elektrotechnik, Energie, Umwelt / Ökologie, Wirtschaft
überregional
Forschungs- / Wissenstransfer, Forschungsprojekte
Deutsch
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