KI als Innovationstreiber in der Solarbranche: Effizienzsteigerung und Marktchancen
Die Solarbranche hat in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht und etabliert sich zunehmend als Rückgrat der Energiewende. Der deutsche Markt für Photovoltaik (PV) wächst trotz zuletzt erschwerter Bedingungen, die durch politische und wirtschaftliche Unsicherheiten geprägt sind. Laut Angaben des Bundesverbandes Solarwirtschaft (BSW) wurden in Deutschland im Jahr 2023 rund 9 Gigawatt (GW) neue PV-Leistung installiert – ein Plus von über 20 Prozent im Vergleich zum Vorjahr. Dennoch sieht sich die Branche 2024 mit einem Rückgang der Nachfrage konfrontiert, was nicht zuletzt durch sinkende Förderungen und die allgemeine Wirtschaftslage bedingt ist. Um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben und die ehrgeizigen Ausbauziele zu erreichen, setzt die Branche zunehmend auf den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI). Durch Automatisierungen und maschinelles Lernen können Prozesse in Planung und Vertrieb signifikant beschleunigt und effizienter gestaltet werden, was Unternehmen wichtige Vorteile in einem schwierigen Marktumfeld verschafft.
Effizienzsteigerung durch KI in der PV-Planung
Noch vor Kurzem bedeuteten PV-Planungen großen händischen Aufwand. Faktoren wie Dachmaße, Sonneneinstrahlung oder Verschattungen mussten zum Teil manuell erhoben oder in vielen Fällen in der Planung angepasst werden. Das hat sich geändert. Heute können angebotsfertige PV-Planungen in Minuten nur mit einer Hausadresse erstellt werden. Diese Zeitersparnis ist besonders in einem stark umkämpften Markt entscheidend, da sie es Unternehmen ermöglicht, schneller und kosteneffizienter auf Kundenanfragen zu reagieren.
Moderne KI-Systeme nutzen dabei Daten wie Satellitenbilder oder LiDAR (Light Detection and Ranging), um exakte 3D-Modelle der Dachflächen und weiterer Objekte, wie etwa Bäume, zu erstellen. Diese Modelle bilden die Grundlage für die Dachflächennutzung und die optimale Platzierung der PV-Module. Zudem sind genaue 3D-Dachmodelle nötig, um später kostspielige Änderungen bei der technischen Planung zu vermeiden.
Führende KI-Anbieter nutzen hier zudem Machine-Learning-Algorithmen, um die Qualität der Modelle stetig zu verbessern und gleichzeitig sicherzustellen, dass lokale Gegebenheiten keine Qualitätseinbußen bedeuten. Im Fall von Aurora Deutschland etwa profitiert die KI von tausenden 3D-Dachmodellen, die jeden Monat durch ein Expertenteam erstellt werden. So hat die KI gelernt, mit den spezifischen Eigenheiten deutscher Dächer (steil und relativ klein), umzugehen und liefert genaue Dachmodelle.
Wirtschaftliche Relevanz durch präzisere Ertragsprognosen
Ein exaktes 3D-Dachmodell ermöglicht dann auch eine verlässliche Ertragsprognose – für PV-Anlagen, die meist 20 Jahre oder länger betrieben werden, ein gewichtiges Argument in der Kaufentscheidung. Hier ist eine hohe Prognosegenauigkeit gefragt, um Unsicherheiten zu entkräften und die Wahrscheinlichkeit, dass Investoren und private Eigentümer in PV-Anlagen investieren, zu erhöhen.
Bei einer KI-gestützten Planung können Solarbetriebe bei der Dachanalyse Verschattungen durch Bäume, Gebäude oder andere Hindernisse berücksichtigen, was besonders in stark besiedelten Regionen entscheidend ist. Fehlerhafte Prognosen oder unrealistische Ertragsversprechen werden vermieden. Die verbesserte Planungsgrundlage ist nicht nur ein Pluspunkt für die Wirtschaftlichkeit der Anlagen, sondern stärkt auch das Vertrauen der Kunden.
Schnelle und transparente Angebotslegung als Wettbewerbsvorteil
Bereitet der Vertrieb ein Angebot für den Kunden vor, so kann die KI maßgeblich zur Effizienzsteigerung beitragen. Üblicherweise beinhaltet der Prozess der Angebotserstellung Vor-Ort-Besuche und zahlreiche manuelle Arbeitsschritte, was sowohl zeitaufwendig als auch fehleranfällig ist. Die Einführung KI-gestützter Softwarelösungen hat hier eine grundlegende Veränderung bewirkt: Eine gute Datengrundlage ermöglicht exakte, verlässliche und KI-gestützte Initialplanungen aus der Ferne und in wesentlich kürzerer Zeit. Diese Initialplanung bietet die Grundlage für ein Angebot und im Falle einer Unterschrift auch für die technische Planung.
Für Kunden bedeutet dies: Sie profitieren direkt beim Erst-Termin von anschaulichen Visualisierungen wie dem 3D-Modell ihres Hauses, einer Illustration des Sonnenverlaufs, der Verschattung über das Jahr hinweg oder der Sonneneinstrahlung. Das schafft Vertrauen und macht den Nutzen der geplanten PV-Anlage sofort nachvollziehbar. Diese visuelle Unterstützung ist besonders wertvoll, wenn es um die Veranschaulichung des Dachpotenzials und der Ertragsmöglichkeiten geht, und klärt viele Fragen schon vorab. .
Automatische Modulbelegung und -verstringung
Versucht man als PV-Unternehmen sich wiederholende und fehleranfällige Arbeitsschritte zu automatisieren, so sind optimale Modulbelegung und Verstringung naheliegende Schritte. Hier nutzt die Software die verfügbaren Parameter – etwa Dachneigung, Sonneneinstrahlung im Jahresverlauf, gewünschte Anlagengröße oder die minimal gewünschte Sonneneinstrahlung -, um die optimale Modulbelegung und -verschaltung für maximalen Ertrag vorzuschlagen. Diese Vorschläge kann der Planer natürlich anpassen, etwa Module löschen, umlegen oder einen anderen Wechselrichter auswählen. In jedem Fall sinkt die Fehleranfälligkeit des Prozesses ebenso wie die benötigte Arbeitszeit.
Zukunft der Solarbranche: KI als Schlüssel zu Effizienz und Marktstabilität
Der Einsatz von KI wird die gesamte Energiebranche nicht nur effizienter, sondern auch stabiler gegenüber den Herausforderungen eines sich schnell wandelnden Marktes machen. Angesichts des derzeitigen Rückgangs bei den Solar-Installationen in Deutschland kann KI dazu beitragen, den Vertrieb und die Projektumsetzung signifikant zu optimieren und so die Resilienz der Unternehmen zu erhöhen. Durch KI-gesteuerte Prozesse können Unternehmen ihre Effizienz steigern, Planungs- und Durchführungszeiten verkürzen und gleichzeitig die Kundenerfahrung verbessern.
KI bietet Unternehmen die Möglichkeit, Kunden mit fundierten und anschaulichen Informationen zu überzeugen, die von detaillierten Prognosen bis hin zu realistischen Visualisierungen reichen. Diese Transparenz schafft Vertrauen und ermöglicht es Unternehmen, sich von der Konkurrenz abzuheben und auch in schwierigen Marktphasen erfolgreich zu sein.
Insgesamt ist die Integration von KI in die Solarbranche kein vorübergehender Trend, sondern eine grundlegende technologische Entwicklung, die die Branche langfristig verändern wird. Solarbetriebe, die diese Technologien frühzeitig adaptieren, können ihre Position in einem zunehmend anspruchsvollen Markt stärken und dabei helfen, die ambitionierten Ziele für erneuerbare Energien im deutschsprachigen Raum zu erreichen. KI hat das Potenzial, die Solarbranche effizienter, nachhaltiger und zukunftssicherer zu machen und so den Weg in eine grüne Zukunft zu ebnen.
Autor: Joachim Reiber, Lead Sales Engineer bei Aurora Solar
