24.07.2017

Klimawandel und Elektroschrott – die andere Seite der Digitalisierung

Dank Videokonferenzen müssten Firmenangestellte viel weniger reisen – seit Jahren wird so argumentiert, um die positiven Auswirkungen der Digitalisierung auf die Umwelt zu illustrieren. Ganz so einfach ist es aber nicht, denn die Innovation hat eine schmutzige Seite.
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(c) fotolia.com - vladimircaribb

Vegetarische Wurst aus Soja, Rad fahren bei Kälte und Schneeregen, biologisch abbaubare Babywindeln – die Erde ist unser Lieblingsplanet, und um ihn zu schützen, haben wir uns so einiges einfallen lassen. Es schläft sich dann besser. Mit dem guten Gefühl, sich für den Umweltschutz eingesetzt zu haben, können wir gemütlich den Laptop zur Hand nehmen und eine Doku über Klimaschutz oder Atommüll streamen. Wir können uns mit unseren Freunden über soziale Netzwerke dazu verabreden, uns an Bäume zu ketten, oder auf Amazon nach Biokokosöl suchen.

Dass wir bei all diesen Aktivitäten den Natur- und Umweltschutz dann doch vernachlässigen, daran haben wir bisher kaum gedacht. Den Preis der Digitalisierung haben wir nicht auf Klimawandel und Naturschutz umgerechnet. Und die Vorstellung ist auch irgendwie abstrakt: Die enorme Menge an Daten, die täglich durch das Web geschickt wird, muss irgendwo verarbeitet und gespeichert werden – das ist für die Umwelt in vielerlei Hinsicht eine Herausforderung.

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Datenzentren als Stromfresser

Da ist zunächst einmal die Frage der Stromversorgung. Bis zu zwölf Prozent der weltweit erzeugten Elektrizität sollen laut Studien vom IT-Sektor verbraucht werden. Das liegt zum einen daran, dass Technologiekonzerne zur Fertigung der Endgeräte immer mehr Energie benötigen. Auf der anderen Seite produzieren digitale Innovationen wie Streamingdienste, Cloud-Computing oder das Internet of Things riesige Mengen an Daten. Im Jahr 2003 existierten weltweit fünf Exabyte an digitalen Inhalten, das entspricht fünf Trilliarden Gigabyte. Bis 2019 sollen jährlich 10,475 Exabyte dazukommen. Um dieses Datenaufkommen stemmen zu können, bleibt IT-Konzernen nichts anderes übrig, als immer neue Datenzentren zu errichten. Dort müssen unzählige Servertürme betrieben und gekühlt werden. Man könnte auch sagen, diese Datenzentren sind sehr hungrig – hungrig nach Strom.

Schmutzige Energiequellen

Wie problematisch sich das massive Datenaufkommen auf Klima und Natur auswirkt, ist laut der Umweltschutzorganisation Greenpeace hauptsächlich davon abhängig, woher der benötigte Strom kommt. Seit 2009 kategorisiert Greenpeace in seinem Clicking-Clean-Report IT-Konzerne nach Schulnotensystem. Als „Klassenbeste“ schneiden dabei Apple, Facebook und Google ab. Alle drei beziehen den Großteil ihrer benötigten Elektrizität aus sogenannten „sauberen“ Quellen und haben es sich vor fünf Jahren zum Ziel gesetzt, ihren Strom zukünftig zu 100 Prozent aus erneuerbaren Quellen zu beziehen – allerdings ohne bindenden Zeitrahmen. Bei Apple und Google soll die Versorgung mit regenerativer Energie derzeit parallel zum Unternehmenswachstum ansteigen.

(c) Greenpeace

Ganz hinten im Ranking liegen die asiatischen IT-Riesen Tencent und Baidu. Beide decken ihren Energiebedarf zu 67 Prozent mit Strom aus Kohlekraftwerken. Auch der Cloud-Computing-Marktführer Amazon Web Services (AWS) landete in den vergangenen Jahren nicht auf den Topplätzen des Rankings. Seit 2016 soll er laut Greenpeace nun aber entscheidende Schritte in Richtung grüne Energieversorgung unternommen haben. Allerdings kritisiert die Umweltorganisation nach wie vor die mangelnde Transparenz des Unternehmens hinsichtlich seiner Energiepolitik. Unter allen Cloud-Providern ist AWS der einzige, der sich weigert, detaillierte Informationen über seinen ökologischen Fußabdruck zu veröffentlichen.

Redaktionstipps

Streaming als Herausforderung

Sehr schlecht schneiden laut Greenpeace Streaming- Plattformen ab, wenn es um die Energieversorgung geht. Und das, obwohl Videostreaming einer der größten Treiber der Datennachfrage ist. 2015 machte es 63 Prozent des weltweiten Internetverkehrs aus. Bis 2020 soll es die 80-Prozent-Marke erreichen. In Nordamerika ist alleine Netflix für mehr als ein Drittel des gesamten Internetverkehrs verantwortlich. Unter den neun von Greenpeace untersuchten Plattformen erhielten vier die Bewertung „Nicht genügend“. Weitere drei, darunter auch Vimeo, bekamen einen Vierer. Einzig die Google-Tochter Youtube wurde mit 56 Prozent sauberer Energieversorgung mit „Sehr gut“ bewertet.

Eine Frage der Politik

Nicht zuletzt ist auch ein politischer Faktor mit einzuberechnen, wenn es um die Energieversorgung der großen Technologiekonzerne geht. Vor allem im asiatischen Raum behindern Monopolstellungen am Elektrizitätsmarkt den Zugang zu erneuerbaren Energieformen. „Wenn es hier zu keiner politischen Veränderung kommt, wird das schnelle Wachstum des Internets in Ostasien vor allem durch Energie aus Kohle und anderen ’schmutzigen‘ Quellen vorangetrieben werden“, heißt es seitens Greenpeace. Aber auch in den USA könnte es unter Donald Trump zu energiepolitisch fragwürdigen Entscheidungen kommen. Der US-Präsident hat schließlich mehrfach angekündigt, die Klimapolitik einzuschränken und die Elektrizität wieder vermehrt aus Kohlekraftwerken beziehen zu wollen. Das ist das genaue Gegenteil von dem, was Obama zuvor mit seinem Clean Power Plan erreichen wollte. Umweltschützer sehen bei der Wiederbelebung der Kohleindustrie vor allem deshalb eine große Bedrohung, da im Raum Virginia derzeit besonders viele neue Datenzentren entstehen, die oft keine erneuerbaren Energien nutzen.

Entsorgungsprobleme bei Elektroschrott

Der hohe Energiebedarf der Datenzentren ist aber nicht der einzige negative Effekt der Digitalisierung auf die Umwelt. Bisher nur unzureichend geklärt ist nämlich auch die Frage der Entsorgung von Elektroschrott. Die Maschinen und Apparate, die ein Rechenzentrum benötigt, haben nur eine begrenzte Lebensdauer. So muss ein Server beispielsweise alle drei bis fünf Jahre ausgetauscht werden. Auch im Privatgebrauch fällt immer mehr schwer recycelbarer Elektromüll an. Das liegt nicht nur daran, dass wir mehr und mehr Geräte besitzen, sondern auch daran, dass wir sie austauschen, lang bevor sie nicht mehr funktionieren – einfach, weil sie aus der Mode gekommen sind.

Ein großer Teil dieser Abfälle wird aus den USA und Europa nach Afrika gebracht und dort auf Feldern verbrannt. Bei diesem Prozess werden chemische Bestandteile der Geräte freigesetzt. Diese sind nicht nur für die verantwortlichen Arbeiter, sondern auch für die Umwelt extrem schädlich. Die giftige Asche wird durch den Wind verteilt und gerät so beispielsweise in das Trinkwasser von Tieren. Die Digitalisierung an sich ist deshalb nicht böse. Das Argument „Wir haben jetzt Videokonferenzen und müssen daher nicht mehr so viel reisen“ hat durchaus seine Berechtigung. Trotzdem, man sagt: „Es ist nicht alles Gold, was glänzt.“ Und so ist es – denn manchmal glänzt nur der Elektroschrott in der afrikanischen Sonne.

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Frank Möbius (links) | (c) BMW Group

Knapp 30 Jahre war Frank Möbius bei BMW. Zuletzt leitete er in der Konzernforschung den Bereich Technologiemanagement und -prognose und koordinierte das weltweite Netzwerk der BMW Technology Offices vom Silicon Valley bis Tokio. Seit 2023 gibt er seine Erfahrung als Senior Innovation Advisor bei der UnternehmerTUM GmbH in München, Europas größtem Gründerzentrum, weiter. Im Interview erklärt er, wie systematische Technologie-Früherkennung funktioniert, warum die meisten Unternehmen am Transfer der daraus gewonnenen Erkenntnisse scheitern und wie KI die Tech-Trenderkennung vereinfacht hat.


brutkasten: Sie waren fast 30 Jahre bei BMW. Wie sind Sie dort zum Thema Innovation gekommen?

Frank Möbius: Ich habe an der Uni Stuttgart Maschinenbau, Fachrichtung Fahrzeugtechnik studiert und nach dem Diplom Anfang 1990 meinen ersten Job bei der Lufthansa Technik in Frankfurt gefunden. Dort durfte ich die damals neuartigen stangenlosen Flugzeugschlepper mitentwickeln und 1992 den neuen Flughafen München damit ausrüsten – meine erste Berührung mit Innovationen und ihrer Einführung im Massengeschäft. Ich verließ die Lufthansa nach ein paar Jahren, um an der Uni Kaiserslautern über Robotik zu promovieren. Nach der Promotion kam ich 1996 zu BMW, meiner Wunschfirma in meiner Wunschstadt. Dort konnte ich viele unterschiedliche Funktionen übernehmen: erst arbeitete ich vier Jahre im Versuchsfahrzeugbau, dann vier Jahre im Personalwesen, ein lehrreicher “Side Step” für einen Ingenieur!

(c) BMW Group

Mitte 2004 durfte ich eine Abteilung für Vorentwicklung und Innovationsmanagement im Bereich Antriebsproduktion übernehmen. Daraus entstand meine Rolle im damals neuen elektrifizierten Antrieb für BMW – von der strategischen Inhouse-Entscheidung und fachlichen Befähigung der Firma bis zur Großserie: über zehn Jahre lang war ich für die Industrialisierung und später Entwicklung von Hochvoltbatterien verantwortlich, vom ersten A-Muster mit einem sehr kleinen Team bis zu 100 Mitarbeitenden. 2017 bin ich schließlich in die Forschung gewechselt und habe dort das Team “Technologiemanagement und -prognose” übernommen, das später in die Einheit “Open Innovation” integriert wurde.

Was macht so eine Open-Innovation-Einheit in einem Konzern konkret?

Mit Open Innovation Methoden erkennt und verwertet man frühzeitig innovative Signale und Trends, die außerhalb der eigenen Unternehmensgrenzen stattfinden. Wir schauen bewusst in Branchen jenseits des Automobilbaus: Consumer Electronics, Luft- und Raumfahrt, Medizin, Computing, Biomaterialien, etc. Immer mit der Frage im Hinterkopf: Was können wir davon für das eigene Kerngeschäft nutzen? Konkret: Technologische Trends aus der Cross-Industrie frühzeitig erkennen, verstehen, bewerten, ein Proof-of-Concept-Projekt durchführen, z. B. mit einem Startup, einer Uni, einem Fraunhofer-Institut, etc. und diese Ergebnisse dann in die Firma für die eigenen Produkte, Services und Prozesse transferieren.

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BMW hat dafür eine eigene Abteilung aufgebaut. Wie hängen die einzelnen Bausteine zusammen?

2015 wurde die Technologie-Früherkennung mit dem Technologie-Trendradar ins Leben gerufen, fast gleichzeitig wurde die BMW Startup Garage gegründet. Das Radar ist zunächst ein Visualisierungs- und Kommunikationstool: wir platzieren die erkannten Technologien nach Kategorien und Reifegraden, um frühzeitig aufzeigen zu können, was sich technologisch weltweit tut. Aber diese Erkenntnisse stehen erstmal nur auf dem Papier. Entscheidend ist nach Bewertung und Priorisierung die Verwertung dieser Erkenntnisse, der sogenannte Transfer. Dieser erfolgt dann oft mit Startups.

Hier kommt die BMW Startup Garage zum Einsatz. Sie betreibt Venture Clienting, d. h. sie investiert nicht, sondern scoutet im Netzwerk der internationalen BMW Tech Offices die besten Startups und koordiniert Innovationsprojekte mit den betroffenen BMW-Fachbereichen, die meist das Budget dafür stellen. Diese Startups müssen schon reifer sein, also ein stabiles Team, eine robuste Finanzierung, ein fertiges Produkt – ggf in anderen Branchen – und am besten schon erste Kunden haben. Das Ziel dabei ist immer, dass das Startup ein regulärer Lieferant für BMW werden kann, wir nennen das  “startup as a supplier”. Erst wenn die Lösung des Startups wirklich bei BMW zum Einsatz kommt – in Produkt, Service oder Prozess -, entsteht Impact!

Daneben gibt es das Team BMW iVentures als klassischer Risikokapital-Investor, der ebenfalls über das BMW Tech Office Netzwerk auch in ganz frühphasige Startups investiert. Außerdem gehört dazu ein BMW-interner Incubator und eine Crowd Innovation Plattform.

Wie läuft systematische Tech-Trenderkennung bzw. Tech-Scouting im Alltag ab?

Es gibt vier Prozessschritte: Scouten und Strukturieren, Diskutieren und Bewerten, Visualisieren und Vorbereiten und dann der Transfer in die passenden BMW-Fachbereiche und die dortige Umsetzung. Den ersten Schritt haben früher Mitarbeitende und Werkstudierende gemacht, heute erledigen das maßgeschneiderte KI-Agenten. Für den zweiten Schritt braucht man die Experten: Fachleute von intern und extern. Ggf wird zu einem bestimmten Tech-Trend eine Studie erstellt. Für den dritten Schritt sitzt man in Workshops zusammen und erarbeitet einen Vorschlag für das nächste Trendradar und mögliche Scouting- oder Prototypen-Projekte. Von einer Liste mit über hundert Themen bleiben dann vielleicht vierzig übrig, die auf das Trendradar kommen und fünf, die dann tiefergelegt werden.

(c) BMW Group

Und dann kommt der Teil, an dem viele scheitern.

So ist es! Die ganzen modernen Technologien und Trends kann man heute recht einfach im Netz recherchieren, Generative AI hilft dabei. Das Entscheidende aber ist am Ende: Was leitet das Unternehmen daraus ab? Nur neues Wissen, eine Produktverbesserung oder gleich ein neues Geschäftsmodell? Einfacher gesagt: was mache ich damit morgen besser als heute? Das ist das Schwierige, der Transferprozess. Dieser hat inhaltliche, strukturelle, finanzielle aber auch menschliche Aspekte. Der Transfer einer neuen, erstmal riskanten Technologie aus einer anderen Branche in die eigene Firma ist oft schwierig. Auch bei BMW hat es ein paar Jahre gedauert, bis erste Erfolge kamen und das Vorgehen akzeptiert war.

Was ist das Rezept, damit es funktioniert?

Man holt die Personen, die später die Erkenntnisse umsetzen sollen, frühzeitig in den Prozess mit hinein. Sie dürfen die Startups mit bewerten, sie erfahren sofort, wenn eine neue Technologie für ihren Fachbereich tiefergelegt werden soll, diese wird dann gemeinsam bewertet. Dafür gibt es in der BMW Startup Garage für jedes Ressort einen konkreten Schnittstellenpartner. Dann geht man gemeinsam in den betroffenen Fachbereich, organisiert die Ressourcen und plant das Projekt, damit das Startup den Prototypen bauen kann. Wichtig: für das Startup-Projekt wird oft das Geld des späteren Fachbereichs verwendet. Das erzeugt zusätzliches Commitment! Und das Zweite ist die Hierarchie: Wenn Du einen Bereichsleiter oder Geschäftsführer hast, der voll hinter Open Innovation steht und auch mal in oberen Etagen politisch unterstützt, dann funktioniert es deutlich besser, auch in Krisenzeiten mit Budgetknappheit.

(c) BMW Group

Was raten Sie einem Unternehmen, das ohne viel Budget mit Technologiemanagement starten will?

Man muss nicht gleich zehn Leute einstellen. Oft genügt erstmal eine Person mit den nötigen Ressourcen und Befugnissen, dazu evtl. einen Studierenden und ein paar Teilkapazitäten in den relevanten Fachbereichen als Unterstützung. Ggf hilft am Anfang auch eine externe Trendagentur oder ein passender Toolanbieter. KI-Kenntnisse sind wichtig, um einen KI-Agenten nutzen oder einen eigenen aufbauen zu können. Ein gutes, internationales Netzwerk in alle relevanten Industrien ist ebenso wichtig, denn inzwischen betreiben die meisten großen Firmen Technologie-Früherkennung im Rahmen von Corporate Foresight, man kann von ihnen lernen und Best Practices übernehmen. Ich habe aus meinen über 6 Jahren in dieser Rolle eine Liste mit den zehn wichtigsten Lessons Learned zusammengeschrieben. Da steht alles drin, was man braucht, man muss es halt nur noch machen.

Was machen Sie heute bei UnternehmerTUM?

UnternehmerTUM hat drei Zielgruppen: Talente, Startups und Unternehmen – vom großen  Corporate und Mittelstand bis zum Familienunternehmen. Meine Hauptarbeit liegt in der Innovationsberatung, wo ich meine BMW-Erfahrung einbringen kann. Daneben bin ich Startup-Mentor, halte Vorlesungen, unterstütze die Internationalisierung der UnternehmerTUM und betreue Delegationen. Und ich baue gerade einen KI-gestützten Technologie-Trendradar-Prozess für die UnternehmerTUM, die TUM Venture Labs und ihre Partner und Kunden auf. Der ist nochmal deutlich umfangreicher als ein Radar für die Automobilindustrie. Wir haben dafür einen KI-Agenten gebaut, der weltweit schwache Tech-Signale erkennt, also Technologien, die noch kein messbarer Trend sind. Diesen KI-Agenten trainiere ich täglich. Gerade für Mittelständler und Familienunternehmen ist das sehr hilfreich, weil sie in der Regel nicht das Netzwerk und die Möglichkeiten großer Firmen haben.

(c) BMW Group

Gibt es ein Beispiel aus Ihrer BMW-Zeit, das zeigt, was Open Innovation bewirken kann?

Aus der Tech-Trenderkennung und der Startup-Arbeit wurden in den letzten Jahren schon viele Projekte zu Quantum Computing, Fahrzeug-Satelliten-Kommunikation, Gesundheitsdaten-Monitoring im Fahrzeug, Panorama-Displays, In-Car-Gaming u.v.m. erfolgreich transferiert. Einiges davon ist schon im Auto zu erleben, manches wird noch kommen. Mein Lieblingsbeispiel ist das farbwechselnde Auto: keine klassische Trenderkennung, aber ein erfolgreicher Cross-Industry-Transfer und vielleicht sogar ein Trendsetter! Eine Mitarbeiterin von mir hatte vor vielen Jahren die mutige Idee, die Display-Funktionen eines E-Readers aufs Auto zu übertragen. Sie hat sich die E-Ink-Panels besorgt, einen Prototypen entwickelt und damit nach vielen Experimenten mit einigen Helfern den BMW iX Flow aufgebaut – übrigens anfangs im MakerSpace der UnternehmerTUM. Mit diesem Auto war sie mit BMW 2022 in der Schwarz-Weiß-Version und ein Jahr später mit dem BMW i VISION Dee in der Farbversion mit großem Erfolg auf der CES in Las Vegas: The Color-Changing Car! Das ist für mich der perfekte Cross-Industry-Transfer: Ich übertrage eine erfolgreiche Technologie aus einer Industrie in eine völlig andere und habe einen Nutzen daraus. Ob das in irgendeiner Form mal in Serie kommt? Wer weiß …

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