Zusammenfassung
Mit Effizienz- und Konsistenzlösungen lässt sich sowohl der Energiebedarf vermindern, als auch mit einer besseren ökologischen und strukturellen Passung im Sinne der Bioökonomie versehen. Dieser Beitrag stellt die Möglichkeiten zur Steigerung der industriellen Energieeffizienz mittels lernenden Energieeffizienz-Netzwerken vor. Thematisiert werden Konzepte zur Überwindung von Hemmnissen durch Lernerfahrungen, insbesondere mittels des Synergiekonzeptes als innovativer Lernplattform sowie die systemischen Wechselwirkungen in diesem Kontext. Darüber hinaus werden hierzu korrespondierende innovationsorientierte Organisationsvarianten für das betriebliche Energiemanagement erläutert. Abschließend beleuchtet der Beitrag Konzepte von betrieblichen und überbetrieblichen Energieverbünden, insbesondere der gekoppelten Energieerzeugung und -nutzung, z. B. im Bereich der Wärmenutzung.
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Notes
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Zur kurzen Charakterisierung bzgl. der verschiedenen Ansätze und für eine genauere Erläuterung der systemisch-biokybernetisch orientierten Variante von Bioökonomie s. den Beitrag Göllinger und Harrer-Puchner in diesem Band (Kap. 4).
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Für einen generellen Überblick zu den Themen des betrieblichen Energiemanagements: z. B. Wohinz und Moor (1989); Göllinger (1997); Posch (2011); Matzen und Tesch (2017). Zu den Themen Energieumwandlungskette und Energiedienstleistungen sowie zu den prinzipiellen Effizienzpotenzialen: Göllinger (2001, S. 75 ff.).
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Für einen Überblick zu energetischen Querschnittstechnologien s. z. B. Wohinz und Moor (1989); Pehnt (2010); Petermann (2018). Beispiele für solche Querschnittstechnologien: Drucklufterzeugung und -nutzung, Kälteerzeugung und -nutzung, Motoren, Antriebs- und Pumpensysteme, Wärmeerzeugung, Wärmerückgewinnung und Abwärmenutzung, Beleuchtung, eigene Energieerzeugung (z. B. BHKW), Hallen- und Bürogebäudeheizung, Sanierung der Gebäudehülle.
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S. Genaueres zu den Hemmnissen z. B. in Göllinger (2001, S. 174 ff.).
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Vgl. hierzu die aufschlussreichen Fallstudien bei Birke und Schwarz (1994).
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Legt man auch volkswirtschaftliche Kriterien zugrunde, so ergeben sich aufgrund der externen Kosten der Energienutzung durchaus höhere Einsparpotenziale als bei einer betriebswirtschaftlichen Betrachtung (Göllinger, 2001, S. 179 ff.). Eine Internalisierung mittels Pigou-Steuer oder Zertifikate-Handel wirkt diesem Auseinanderfallen von einzel- und gesamtwirtschaftlicher Rationalität entgegen.
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Siehe zum Problem der Transaktionskosten allgemein z. B. Picot et al. (2012, S. 70 ff.), sowie generell zur Rolle von Wissen und Information für Unternehmen sowie zu Netzwerkorganisationen insbesondere Picot et al. (2020). Im Rahmen industrieökonomischer Analysen werden Transaktionskosten von Effizienzinvestitionen traditionell berücksichtigt; als Beispiel sei auf Erdmann und Zweifel (2008, S. 81) verwiesen. Allerdings thematisieren solche Analysen selten die Möglichkeiten zur signifikanten Senkung der Transaktionskosten durch lernende Netzwerke etc.
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Zur Problematik von Rebound-Effekten sowie des „grünen Paradoxons“ und anderer systemischer bzw. speziell ressourcenökonomischer Effekte s. Göllinger (2012a, S. 529 ff.).
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Letztlich geht es hierbei um die aktuellen Diskussionen im Kontext einer wirksamen Klimaschutzpolitik, bei der verschiedene Konzepte und Instrumente zur Limitierung der Klimagase eine Rolle spielen.
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Siehe generell zum organisationalen Lernen z. B. Schreyögg und Geiger (2016, S. 393 ff.).
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S. hierzu z. B. Jochem et al. (2007).
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Beispiele für Themen zum Energiecontrolling und -management: Energiebuchhaltung und Energiekennzahlen, Energiekostenerfassung und -verrechnung, Organisation des betrieblichen Energiemanagements, Energiemanagementsoftware, Optimierung der Bezugsverträge und Einkaufskooperationen, energiebezogenes Innovationsmanagement.
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Unter Prozesspromotor versteht man in Abwandlung bzw. Erweiterung des Promotorenmodells von Hauschildt und Witte (s. z. B. Hauschildt & Gemünden, 1998) die Erweiterung der fachlich-inhaltlichen Kompetenzen des Fachpromotors um die Kompetenzen des Beziehungs- bzw. Kooperationspromotors sowie die der Prozessbegleitung und Moderation (vgl. z. B. Hauschildt & Salomo, 2011, S. 134 ff.).
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Zur Bestimmung der indirekten Effekte, die auch die deutschen Warenimporte der energieexportierenden Länder berücksichtigen, und damit auch der Nettoeffekte für Deutschland bzw. für eine bestimmte Region, müssten aufwendige Input–Output-Analysen erstellt werden.
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Zur Anwendung kommt dabei i. d. R. die „Pinch-Analyse“, auch als „Wärmeintegrationsanalyse“ bezeichnet (z. B. Brunner & Krummenacher, 2017). Dabei handelt es sich um ein Verfahren zur Optimierung der Energienutzung in Wärmerückgewinnungssystemen. Dieses Verfahren strebt eine prozessübergreifende Netzwerkoptimierung von Wärmeprozessen an (Wärmeintegration) und damit eine Minimierung von Wärmeenergieverlusten durch das Schließen von Wärmekreisläufen; insofern ist es im weiteren Sinn auch ein Ansatz des integrierten Prozessdesigns. Gegenüber reinen Stoff- und Energieflussanalysen berücksichtigt die Pinch-Analyse auch thermodynamische und chemische Gesetzmäßigkeiten. Für die optimierte Konzipierung von Wärmerückgewinnungssystemen ist die Pinch-Analyse traditionellerweise insbesondere in der Chemieindustrie Stand des Wissens und setzt sich zunehmend auch in anderen Branchen durch.
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So wird in einschlägigen Fallstudien von Energieeinsparpotenzialen für einzelne Prozesse von über 90 % berichtet (Geldermann, 2006, S. 211).
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Mittlerweile werden insbesondere auch dezentrale Kontingente zur Stromerzeugung in verschieden großen Verbünden zu „virtuellen“ Kraftwerken vereint.
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S. hierzu z. B. die Vorschläge bei Malinsky (2002, S. 413 ff.).
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Wegen vielfältiger Pfadabhängigkeiten (kapitalintensive Infrastrukturen, verbreitete Technologien, institutionelle und organisatorische Routinen) lassen sich solche Lösungen jedoch nicht einfach realisieren. So eignen sich z. B. Nahwärmekonzepte zur energieeffizienten Wärmeversorgung von Gebäuden, für deren Umsetzung gibt es jedoch eine Reihe von Hemmnissen aufgrund von Pfadabhängigkeiten. Vgl. zur Pfadabhängigkeit im Energiesektor z. B. Göllinger (2012a).
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Göllinger, T. (2022). Lernende Energieeffizienz-Netzwerke. In: Jeschke, B.G., Heupel, T. (eds) Bioökonomie. FOM-Edition. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-34322-4_12
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