Erfolgsgeschichte

    Wie Stora Enso dank KI-gestützter Prognosen dem volatilen Markt trotzt

    In Branchen, in denen nachhaltige Verpackungen, Biomaterialien und Holzprodukte eine große Rolle spielen, gilt Planung heute als Balanceakt.

    Services

    Daten und KI Technology and Engineering

    Branchen

    Industrie Manufacturing Energie und Ressourcen

    Schwankende Energiepreise, eine sich schnell verändernde Nachfrage und anspruchsvolle Produktionsentscheidungen erschweren die Planung für Unternehmen. Manuelle Prognosen stoßen dabei oft an ihre Grenzen. Die Folge sind Lücken zwischen Planung und tatsächlichem Kundenbedarf.

    Doch bedeuten unvorhersehbare Schwankungen wirklich zwangsläufig Unsicherheit? KI-gestützte Prognosen nutzen Echtzeitdaten und prädiktive Analysen, um Komplexität beherrschbar zu machen. Stora Enso kann so vorausschauender planen und schneller reagieren – statt nur zu reagieren.

    Stora Enso ist ein führender Anbieter erneuerbarer Produkte in den Bereichen Verpackung, Biomaterialien und Holzbau und zählt zu den größten privaten Waldbesitzern weltweit. Getrieben von seinem Anspruch, „Gutes für Mensch und Umwelt zu tun und veraltete Materialien durch erneuerbare Produkte zu ersetzen“, arbeitet das Unternehmen kontinuierlich daran, seine Effizienz zu steigern und den ökologischen Fußabdruck zu reduzieren.

    Präzise Prognosen sind gut fürs Business

    Vor einigen Jahren erkannte Stora Enso, dass genaue Vorhersagen des Energieverbrauchs entscheidend für eines der zentralen Themen des Unternehmens sind: die Wertschöpfung in einer Kreislauf-Biowirtschaft zu optimieren.

    „Die meisten Standorte von Stora Enso produzieren Verpackungen und Biomaterialien – dafür werden Strom und Dampf zum Trocknen benötigt“, erklärt Christopher Tonk, Digital Solution Advisor bei Stora Enso. Das Unternehmen deckt einen Teil seines Energiebedarfs selbst und bezieht den restlichen Anteil aus dem Markt. Dadurch entsteht ein kontinuierlicher Abstimmungsbedarf zwischen Nachfrage, Angebot und Preisen – insbesondere vor dem Hintergrund der stark gestiegenen Volatilität auf den Energiemärkten seit Beginn des Ukraine-Kriegs.

    Wie Tonk erläutert: „Wir möchten den Bedarf an Dampf und Strom möglichst genau prognostizieren – insbesondere für die nächsten 24 Stunden. Ohne Prognosen in nahezu Echtzeit könnten wir nicht unmittelbar auf geplante oder ungeplante Stillstände reagieren.“

    Gleichzeitig sollte die Nachhaltigkeitsstrategie des Unternehmens unterstützt werden, indem der Energieverbrauch pro produzierter Tonne reduziert wird. „Die Unterstützung unserer Nachhaltigkeitsziele ist für Stora Enso insgesamt von großer Bedeutung“, betont Tonk.

    Eine Zusammenarbeit, die Prozess, Tool und Nutzerfreundlichkeit vereint

    Stora Enso und Nortal haben gemeinsam eine Lösung zur Prognose des Energiebedarfs entwickelt. Sie wurde in einem der finnischen Werke von Stora Enso pilotiert und besteht aus drei Komponenten:

    Prozess: Der bestehende Workflow wurde durch die Integration von KI-basierten Prognosen gezielt verbessert und optimiert.

    Das Tool:  Ein KI-gestütztes Tool zur Prognose des Energiebedarfs (Energy Demand Prediction Tool, EDPT), das in der Azure-Cloud betrieben wird, ist in das Energie-Management von Stora Enso integriert. Die Prognosen werden zudem in Power BI visualisiert.

    Die Nutzerfreundlichkeit: Von Anfang an wurde die Lösung so konzipiert, dass sie sich an bestehende Prozesse anpasst und den Arbeitsalltag der Mitarbeiter*innen mit minimalen Eingriffen verbessert.

    Für das Training der KI-Modelle wird das System mit ein bis zwei Jahren historischer Prozessdaten versorgt. Der Trainingsdatensatz umfasst zudem Stillstands- und Produktionspläne sowie Daten zu Frischwassertemperaturen. Auch Wetterbedingungen und -prognosen spielen eine wichtige Rolle – insbesondere aufgrund der starken saisonalen Temperaturschwankungen in Finnland.

    Auf Basis dieser Daten ermittelt die Lösung automatisch, wie viel Strom und Dampf für die Produktion eines bestimmten Produkts benötigt werden.

    Eine unsichtbare Technolgie mit maximalem Impact

    „Unter normalen, stabilen Betriebsbedingungen haben wir hervorragende Ergebnisse erzielt“, erklärt Christopher Tonk und ergänzt: „Mit dieser Genauigkeit wird die Lösung ein wichtiger Hebel sein, um unsere Kraftwerks- und Energiemarktaktivitäten weiter zu optimieren.“

    Tonk sieht darüber hinaus weiteres Potenzial: „Jetzt, da uns diese Daten, Erkenntnisse und Prognosen zur Verfügung stehen, prüfen wir auch zusätzliche Einsatzmöglichkeiten. Vielleicht lassen sich daraus sogar ganz neue Einnahmequellen erschließen.“

    Nahtlos in bestehende Prozesse und Tools integriert, läuft die neue, präzisere Vorhersage im Hintergrund und greift kaum in den Arbeitsalltag der Mitarbeiter*innen vor Ort ein. Sie ist nahezu unsichtbar – so, wie es sich für die besten Technologien gehört.

    Christopher Tonk, Digital Solution Advisor bei Stora Enso:

    „Unter normalen, stabilen Betriebsbedingungen haben wir hervorragende Ergebnisse erzielt. Mit dieser Genauigkeit wird die Lösung ein wichtiger Hebel sein, um unsere Aktivitäten weiter zu optimieren.“

    Die Erfolgsgeschichte im Video

    Erfahren Sie mehr über dieses Projekt in der Keynote (Englisch) von Christopher Tonk und Ergin Tuganay (Head of Data and AI von Nortal Finnland), aufgezeichnet auf der Subcontracting Fair 2025 im finnischen Tampere.

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