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Lastmanagement in Unternehmen: Bereiche, Systeme, wichtige Tipps

Wenn Maschinen, Klimaanlagen, Computer und Elektrofahrzeuge gleichzeitig viel Strom brauchen, wird es teuer für Ihr Unternehmen. Doch mit dem richtigen Lastmanagement können auch Sie Geld sparen.

Lastmanagement ist ein wichtiger Baustein, um in Ihrem Unternehmen die Infrastruktur energieeffizient aufzustellen. Es geht es darum, den Energieverbrauch zu optimieren und Spitzenlasten zu vermeiden. Dafür steuert das Lastmanagement den Verbrauch der verschiedenen Geräte. So ziehen nicht alle Geräte gleichzeitig Strom. Wie das funktioniert, erfahren Sie hier.

Inhaltsverzeichnis

Was ist Lastmanagement?

Stellen Sie sich vor, Sie haben viele Geräte gleichzeitig an nur eine Steckdose angeschlossen. Das kann zu einer Überlastung und zu einem Kurzschluss führen. Ähnlich funktioniert das im größeren Maßstab in Unternehmen oder Gebäuden. Maschinen, Beleuchtung, Klimaanlagen, Computer und Ladestationen für Elektrofahrzeuge ziehen oft gleichzeitig Strom aus dem Netz. Lastmanagement soll helfen, diese teuren Spitzenlasten zu vermeiden.
Lastmanagement ist die intelligente Steuerung des Energieverbrauchs, indem das System den Verbrauch verschiedener Geräte und Anlagen dynamisch anpasst. Lastmanagement koordiniert den Stromverbrauch so, dass die verfügbare Energie effizient genutzt wird, Überlastungen vermieden und Energiekosten gesenkt werden. Es sorgt dafür, dass immer genug Energie für die wichtigsten Prozesse vorhanden ist, aber gleichzeitig keine unnötigen Kosten durch Spitzenlasten entstehen.
Abzugrenzen ist der Begriff Lastmanagement – in einem elektrischen und physischen Sinne – vom Workload-Management und der Verteilung von Rechenleistung. Hier können Kubernetes und Docker helfen.
Ingenieur bedient Roboterarme per Tablet

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Arten von Lastmanagement

Die Anforderungen an das Lastmanagement sind von Branche zu Branche unterschiedlich, denn auch die angeschlossenen Geräte variieren. Deswegen haben sich in der Praxis bereits unterschiedliche Arten von Lastmanagement durchgesetzt, die Sie auch miteinander kombinieren können. Hier ist ein Überblick:
Statisches Lastmanagement: Hierbei definieren Sie eine Obergrenze für den gesamten Energieverbrauch eines Standorts oder eines bestimmten Bereichs. Wird dieser Wert überschritten, schaltet das System automatisch weniger kritische Verbraucher ab oder reduziert deren Leistung – etwa Klimaanlagen in bestimmten Zonen oder einzelne Ladepunkte von Elektroautos.
Dynamisches Lastmanagement: Hierbei misst das System die verfügbare Leistung kontinuierlich und verteilt sie auf die verschiedenen Verbraucher. Das System passt die Leistung einzelner Anlagen oder Maschinen dynamisch an die verfügbare Kapazität an. Wenn beispielsweise viele Büros gleichzeitig die Klimaanlage auf voller Leistung laufen lassen und gleichzeitig eine große Maschine anspringt, kann das System die Klimaanlagenleistung leicht drosseln, um die Gesamtlast unter dem Limit zu halten.
Symmetrisches Lastmanagement: Die verfügbare Leistung wird gleichmäßig auf alle aktiv angeschlossenen Verbraucher verteilt, die derselben Kategorie angehören. Bei einer begrenzten Gesamtleistung werden alle Anschlüsse anteilig gedrosselt, wenn der Gesamtverbrauch steigt.
Asymmetrisches (Prioritäten-basiertes) Lastmanagement: Im Gegensatz zum symmetrischen Ansatz werden hier Verbraucher nach vorher definierten Prioritäten versorgt. Wichtige oder kritische Prozesse wie z.B. Produktionsmaschinen oder Serverräume erhalten zuerst die benötigte Energie. Weniger wichtige Verbraucher, etwa Werbebeleuchtung oder bestimmte Heizungen, werden bei Bedarf gedrosselt oder abgeschaltet.
Intelligentes Lastmanagement (KI-basiert): Hierbei handelt es sich um eine Weiterentwicklung des dynamischen Lastmanagements, die künstliche Intelligenz (KI) nutzt. Das System lernt aus historischen Verbrauchsdaten und prognostiziert Bedarfsspitzen basierend auf Schichtplänen, Produktionszyklen und sogar externen Faktoren wie Strompreisen. Dabei optimiert es den Energiefluss proaktiv, um Kosten zu minimieren. Es kann beispielsweise vorschlagen, energieintensive Prozesse in Zeiten günstigerer Strompreise zu verlagern
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So funktioniert Lastmanagement für Ladestationen

Eine neue, aber zunehmend bedeutende Rolle kommt dem Lastmanagement beim Aufladen von Elektroautos zu. Die Herausforderung ist, dass häufig zur gleichen Zeit enorm viel Energie abgerufen wird – etwa, wenn nach Feierabend alle Elektrofahrzeuge gleichzeitig angeschlossen werden. Auch für das Laden von elektrischen Lkw oder Gabelstaplern kommt eine der bereits erwähnten Arten von Lastmanagement zum Einsatz. Im Kern funktioniert das System so:
  • Erfassung der verfügbaren Leistung: Das System misst kontinuierlich, wie viel Strom dem gesamten Standort (Gebäudeanschluss) maximal zur Verfügung steht, ohne das Netz zu überlasten
  • Überwachung der Ladepunkte: Die angeschlossene Ladestation meldet dem Lastmanagementsystem den aktuellen Ladezustand des Fahrzeugs und dessen maximal benötigte Ladeleistung.
  • Dynamische Verteilung der Leistung: Anstatt allen Fahrzeugen volle Ladeleistung zu geben, teilt das System die verfügbare Restleistung dynamisch auf alle aktiven Ladepunkte auf.
  • Priorisierung (optional): Je nach System und Bedarf können auch Prioritäten festgelegt werden. So könnten z.B. Flottenfahrzeuge, die schnell wieder einsatzbereit sein müssen, eine höhere Ladeleistung erhalten als private Mitarbeiterfahrzeuge, die über Nacht parken.
  • Integration von Prognosen (optional): Fortschrittliche Systeme können auch Fahrzeugdaten berücksichtigen, also zum Beispiel die geplante Abfahrtszeit und den gewünschten Ladestand. Das System lädt dann so, dass alle Fahrzeuge pünktlich zum gewünschten Zeitpunkt aufgeladen sind.
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IoT-Technologie für Lastmanagementsysteme

Das Internet of Things (IoT) ist für Lastmanagement eine entscheidende Technologie. Erst die so gesammelten Daten ermöglichen eine intelligente Energiesteuerung. Sie installieren IoT-Sensoren an den verschiedenen Stromverbrauchern, beispielsweise Maschinen, Beleuchtung, Klimaanlagen und Ladestationen. Diese Sensoren erfassen kontinuierlich präzise Daten über den aktuellen Energieverbrauch.
Die gesammelten Daten werden über verschiedene Kommunikationsprotokolle (z.B. WLAN, SD-Wan, Mobilfunk, Ethernet) an eine zentrale Steuerungseinheit oder eine Cloud-Plattform gesendet, etwa die IBM-Cloud. Diese Vernetzung ermöglicht eine umfassende Überwachung und Steuerung aus der Ferne. Die zentrale Steuerungseinheit analysiert die Echtzeitdaten. Dabei handelt es sich oft um eine Software mit integrierten Algorithmen, teilweise KI-gestützt. Sie vergleicht den aktuellen Verbrauch mit den verfügbaren Kapazitäten, identifiziert potenzielle Lastspitzen und trifft auf dieser Grundlage Entscheidungen darüber, wie die Lasten angepasst werden.
Basierend auf den Entscheidungen der Steuerungseinheit senden IoT-Aktoren wie Schalter, Relais, Leistungswandler die Befehle an die Verbraucher. Dies kann das Drosseln der Leistung einer Maschine, das Abschalten einer nicht kritischen Beleuchtung oder die Anpassung der Ladeleistung einer E-Auto-Ladestation sein.
Zentrale Technologien des IoT für das Lastmanagement sind daher intelligente Stromzähler (Smart Meter), vernetzte Sensoren, smarte Steckdosen und Schalter und Software-Plattformen. Die Standortvernetzung ist dann der nächste Schritt, um den Nutzen zu skalieren.
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Praxisbeispiele: IoT und Lastmanagement

Wie sich eine Verknüpfung des IoT mit Lastmanagement in der Praxis umsetzen lässt, zeigen unsere Praxisbeispiele.

Industrielle Produktion und Fertigungshallen

Bei energieintensiven Maschinen und variablen Schichtplänen unterstützt IoT eine optimierte Energienutzung. Sensoren an den Produktionslinien erfassen in Echtzeit deren Energiebedarf. Das System analysiert diese Daten, um drohende Lastspitzen zu erkennen, die beispielsweise durch den gleichzeitigen Start mehrerer Großmaschinen entstehen könnten. Es greift dann automatisch ein, indem es nicht kritische Lasten wie die Belüftung in ungenutzten Hallenbereichen drosselt oder den Start von weniger zeitkritischen Maschinen kurz verzögert.

Gewerbegebäude und Büros

Auch in Büros oder dem Einzelhandel kann IoT-Lastmanagement den Energieverbrauch an den tatsächlichen Bedarf anpassen. Über Anwesenheitssensoren und vernetzte Beleuchtungssysteme wird das Licht in Büros, Fluren und Konferenzräumen nur dann eingeschaltet, wenn sich tatsächlich Personen dort aufhalten. Ähnlich steuert das System die Klimaanlagen. Auch die IT-Infrastruktur wie Serverräume kann das Lastmanagement dynamisch managen.

Hotels und Parkhäuser

Gerade in Hotels und größeren Parkhäusern, wo eine wachsende Anzahl von Elektrofahrzeugen aufgeladen werden muss, ist Lastmanagement essenziell. Das System überwacht die gesamte verfügbare Stromkapazität des Gebäudes und die Auslastung der einzelnen Ladepunkte. Wenn viele Gäste gleichzeitig ihre E-Autos laden möchten, verteilt das Lastmanagement die verfügbare Ladeleistung dynamisch und intelligent. Es kann etwa Flottenfahrzeuge, die schnell wieder einsatzbereit sein müssen, priorisieren; und die Ladeleistung in der Nacht erhöhen, wenn der restliche Hotelbetrieb weniger Strom verbraucht.
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Das Wichtigste zu Lastmanagement in Kürze

  • Lastmanagement ist die intelligente Steuerung des Energieverbrauchs. Das System passt dabei den Verbrauch verschiedener Geräte und Anlagen dynamisch an.
  • Es gibt verschiedene Arten des Lastmanagements – statisches, dynamische, symmetrisches, asymmetrisches und intelligentes Lastmanagement.
  • Das Internet der Dinge (IoT) kann durch eine Vielzahl an Sensordaten das Lastmanagement optimieren und die Einsatzmöglichkeiten deutlich erweitern.
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Mehrere Quellcodes transparent überlagert mit eingeblendeten Lichtpunkten auf einem Display.

Beliebteste Programmiersprachen 2025: Python vor C++ auf dem Spitzenplatz

Um die Bedeutung von Programmiersprachen einzuschätzen, hat sich das TIOBE-Ranking als Bewertungsmaßstab etabliert. Das neue Ranking vom Januar 2025 sieht die Verbreitung von Python im Bereich der Softwareentwicklung weit vorn. Im Vergleich zum Vorjahr konnte Python den Vorsprung sogar noch ausbauen. Laut TIOBE-Ranking steigerte der Spitzenreiter die Verbreitung gegenüber anderen Programmiersprachen um über 9 Prozent. In regelmäßiger Abfolge stellt das niederländische Software-Beratungshaus TIOBE sein gleichnamiges Software-Beliebtheitsranking vor. Im Januar zeigt sich regelmäßig, wer die Gewinner und Verlierer des Vorjahres sind. Ein weiterer recht verbreiteter Index, der die Verbreitung von Programmiersprachen abbilden soll, ist der PYPL-Index (Popularity of Programming Language Index). Der Index bildet ab, wie oft Tutorials zu einer Programmiersprache bei Google nachgefragt werden. Je häufiger nach einer Anleitung zu einer Skriptsprache gesucht wird, desto höher ist die Platzierung im PYPL-Index. Der Index kommt zu etwas anderen Zahlen als TIOBE, sieht aber auch Python weit vorne. Im Januar 2025 liegt Python hier mit fast 30 Prozent auf Platz 1. Dahinter folgen mit 15 Prozent Java sowie JavaScript mit knapp 8 Prozent. C/C++ und C# landen mit rund 7 Prozent auf den Plätzen 4 und 5.

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