Seit dem Jahr 2021 ist Klimaschutz und damit die Notwendigkeit zur Optimierung von Klimatisierungs-Technik das beherrschende Szenario für die Branche. Hintergrund ist das Klimaschutzgesetz (KSG) mit seinem engen Terminplan und seinen fordernden Zwischenzielen bis 2045. Expertenwissen und Technologien aus dem Bereich der technischen Gebäudeausrüstung werden eine wichtige Rolle übernehmen müssen, um wie gefordert den Anstieg der globalen Durchschnittstemperatur auf deutlich unter 2°C und möglichst auf 1,5°C gegenüber dem vorindustriellen Niveau zu begrenzen.
Wesentlich verschärft wurde die Situation durch die aktuelle Energiekrise ab der ersten Jahreshälfte 2022. Der akute Druck zur Optimierung von Klimatisierungs-Systemen und zur Verbesserung von deren Steuerungen zwang im Herbst 2022 zu zwei Energiesparverordnungen mit konkreten kurz- und mittelfristigen Maßnahmen.
Auf den Punkt gebracht: Es ist eine Situation eingetreten, in der jede eingesparte Kilowattstunde Energie hilft.
Nachhaltige Lösung mit „Digital Twins“ statt Notprogramm
In dieser Lage besteht die Gefahr, die Suche nach Lösungen auf Akutprogramme zu begrenzen und dabei langfristig nachhaltig wirkende Ansätze auszublenden, die dennoch schnell „in Stellung gebracht“ werden können - zum Beispiel die Verwendung von „Digital Twins“:
Seit Jahren weisen Fachleute darauf hin, dass die Nutzung der „Digital Twin“-Technologie eine wichtige Option zur Ressourcen-sparenden Steuerung von Klimatisierungstechnik darstellt. Der sogenannte „Digital Twin“ - der digitale Zwilling – eines Gebäudes wird vor allem im Rahmen der computergestützten, vernetzten Planung, Realisierung und Nutzung von Gebäuden – des BIM (Building Information Modeling) konstruiert. Er ist so etwas wie eine digitale Kopie eines Gebäudes mit seinen Klima-Installationen und physischen Bestandteilen wie Böden, Wänden, Fassaden usw. - Anhand des damit verfügbaren „virtuellen“ Gebäudes kann die Funktionsweise der Klimatisierungs-Technik und -Steuerung eines Gebäudes durchgespielt und als informationstechnische Grundlage der Optimierung der Anlagen-Leistung genutzt werden.