Erneuerbare schlagen Kohle: KI senkt Energiekosten im Handel

2025 ist ein Jahr, das man sich im Handel rot im Kalender markieren sollte: Weltweit haben Wind- und Solarstrom erstmals mehr Strom geliefert als Kohle. Ein Wissenschaftsmagazin hat diesen Boom sogar zum „Durchbruch des Jahres“ erklärt. Das ist nicht nur Klimapolitik für Sonntagsreden – das ist knallharte Realität für jede Kostenstelle, die bei Einzelhändlern und E-Commerce-Unternehmen weh tut: Energie, Logistik, IT-Betrieb und Kühlung/Heizung von Flächen.

Und hier kommt mein klarer Standpunkt: Viele Händler behandeln Energie immer noch wie eine fixe Nebenkostenposition. Das ist 2025 schlicht zu kurz gedacht. Denn je mehr Strom aus erneuerbaren Quellen kommt, desto stärker schwankt die Erzeugung im Tages- und Wochenverlauf – und desto wichtiger wird die Fähigkeit, Verbrauch flexibel zu steuern. Genau dafür ist KI im Einzelhandel und E-Commerce prädestiniert.

Dieser Beitrag ist Teil unserer Serie „KI in Energie und Nachhaltigkeit“. Wir verbinden den globalen Energie-Meilenstein mit der Frage, die gerade im Weihnachtsgeschäft und in der Retouren-Hochsaison im Dezember besonders relevant ist: Wie reduzieren Händler Energiekosten und CO₂, ohne Servicelevel, Lieferzeiten oder Marge zu opfern?

Warum der Erneuerbaren-Boom für Händler sofort relevant ist

Kurzantwort: Weil ein Stromsystem mit hohem Wind- und Solaranteil günstig sein kann – aber nur für Unternehmen, die ihren Verbrauch intelligent planen.

Wenn Wind und Sonne wachsen, verändert sich der Energiemarkt in drei Punkten, die Händler direkt treffen:

1. Preisvolatilität nimmt zu: Strom ist zu bestimmten Zeiten sehr günstig (viel Erzeugung), zu anderen Zeiten teuer (wenig Erzeugung, hohe Nachfrage).
2. Netzrestriktionen werden häufiger spürbar: Regionen, in denen Netze ausgebaut werden müssen, sehen eher Engpässe, lokale Preisunterschiede und strengere Vorgaben.
3. Energiesicherheit wird zum operativen KPI: Nicht nur „Haben wir Strom?“, sondern „Können wir Spitzen vermeiden und Prozesse verlässlich fahren?“

Für Filialisten bedeutet das: Beleuchtung, Klima, Kühlung, Backstationen, Ladeinfrastruktur – alles hängt am Strom. Für E-Commerce bedeutet das: Lagerautomation, Fördertechnik, Server/Cloud, Verpackungslinien und vor allem Versand- und Retourenprozesse.

Merksatz für 2026-Planungen: Erneuerbare machen Energie nicht automatisch billig – KI macht sie steuerbar.

China dominiert grüne Hardware – und das verändert Einkaufs- und Investitionslogik

Kurzantwort: Weil Skalierung und Fertigungstiefe die Preise für Solar, Wind und Batterien massiv gedrückt haben – und damit Business-Cases im Handel schneller positiv werden.

Im globalen Ausbau erneuerbarer Energien spielt die industrielle Fertigung eine Schlüsselrolle. Ein wesentlicher Treiber ist, dass China bei zentralen Komponenten enorme Marktanteile hält: Solarzellen, Windturbinen, Lithiumbatterien. Diese Produktionsmacht hat die Kostenstrukturen verändert – und zwar so stark, dass erneuerbare Technologien vielerorts die günstigste neue Energiequelle sind.

Was heißt das konkret für Händler?

Investitionen rechnen sich häufiger – aber nur mit sauberer Steuerung

Viele Unternehmen sind bei Photovoltaik, Batteriespeichern oder E-Flotten-Laden an einem Punkt, an dem nicht mehr „Ob“, sondern „Wie“ entscheidet:

• PV auf Dachflächen (Filiale, Zentrallager, Parkhaus)
• Speicher für Peak-Shaving und Eigenverbrauch
• Ladepunkte für Lieferflotten, Servicefahrzeuge oder Kunden

Die harte Wahrheit: Ohne Daten- und Prognosemodell bleibt Potenzial liegen. Dann wird die Batterie „gefühlt“ betrieben, PV-Erträge werden schlecht genutzt und Lastspitzen bleiben teuer.

Einkauf & Risikomanagement werden strategischer

Wenn Komponenten stark aus einem Markt kommen, steigen Fragen nach Lieferfähigkeit, Zoll/Handelshemmnissen und Preisrisiken. Das ist kein Grund, die Energiewende zu bremsen – aber ein Grund, Projekte professionell aufzusetzen:

• Alternativlieferanten prüfen
• Wartungs- und Ersatzteilkonzepte definieren
• Lebenszykluskosten statt nur CapEx vergleichen

KI hilft hier indirekt: durch bessere Business-Case-Rechnung (Lastprofile, Szenarien, Sensitivitäten) und durch Monitoring (Anomalien, Degradation, Performance).

KI im Handel: Die drei Hebel für Energieeffizienz, die wirklich zählen

Kurzantwort: Nachfrageprognosen, operative Steuerung und CO₂-/Kosten-Transparenz.

Viele KI-Projekte im Handel starten bei Personalisierung oder Marketing. Verständlich – aber Energie ist 2025/2026 der unterschätzte Hebel, weil er gleichzeitig Kosten senkt und Nachhaltigkeit messbar macht.

1) KI-gestützte Nachfrageprognosen reduzieren Energie- und Ressourcenverbrauch

Wenn Prognosen besser werden, sinkt nicht nur Abschrift – es sinkt auch Energie.

Beispiel (praxisnah): Ein Händler prognostiziert Absatz pro Filiale/Region präziser. Ergebnis:

• weniger Überproduktion (z. B. in Frische/Backwaren)
• weniger Expressnachlieferungen
• weniger energieintensive Retouren- und Nachbearbeitung
• stabilere Auslastung von Lager- und Kommissionierlinien

Gerade im Dezember (Peak, Aktionen, Wettereffekte, Geschenkekäufe) sind Prognosefehler teuer: Mehr Sicherheitsbestand bedeutet mehr Lagerfläche, mehr Kühlung/Heizung, mehr Handling.

Was funktioniert in der Praxis:

• Modelle, die Promotion-Kalender, Wetter, lokale Events und Lieferzeiten berücksichtigen
• getrennte Prognosen für „Normalabsatz“ vs. Aktionsabsatz
• Feedback-Schleifen aus Out-of-Stock- und Retourendaten

2) Energie-KI fürs Lager: Lastspitzen kappen, wenn es zählt

Ein modernes Lager ist ein Energieverbraucher mit klaren Mustern: Schichtbeginn, Wellenkommissionierung, Verpackungsspitzen, Sorter-Hochlauf. KI kann diese Muster vorhersagen und steuern.

Konkrete Anwendungsfälle:

• Lastspitzenmanagement (Peak Shaving): KI plant Maschinenstarts, Ladezeiten von Staplern/AMRs und Kompressorlaufzeiten so, dass teure Spitzen vermieden werden.
• HVAC-Optimierung: Temperatur- und Lüftungssteuerung orientiert sich an Belegung, Wetterprognose und Prozesswärme.
• Kühlketten-Optimierung: In Food/Pharma kann KI Abtauzyklen und Kompressorlaufzeiten so takten, dass Qualität hält – bei weniger Verbrauch.

Der Clou: In einem erneuerbaren Strommix lohnt es sich, Verbrauch zu verschieben, nicht nur zu reduzieren. KI macht genau das automatisch planbar.

3) CO₂-Tracking und Nachhaltigkeitsstrategie werden endlich belastbar

Viele Nachhaltigkeitsberichte sind 2025 noch Excel-getrieben. Das ist riskant, weil Anforderungen steigen und Kunden genauer hinsehen.

Eine solide KI-/Datenbasis ermöglicht:

• produkt- und auftragsbezogene Emissionsschätzung (z. B. pro Lieferung, pro Retourenfall)
• Lieferketten-Szenarien (Versandoptionen, Cut-off-Zeiten, Carrier-Mix)
• Zielsteuerung: CO₂-Reduktion als KPI neben Kosten und SLA

Snippet-Satz: Nachhaltigkeit ohne Messbarkeit ist Marketing – mit KI wird sie Steuerung.

Von Energiesicherheit bis Retouren: Wo Händler 2026 am meisten gewinnen

Kurzantwort: Dort, wo Energie, Logistik und Servicelevel miteinander verknüpft sind.

Der Boom erneuerbarer Energien wird weltweit auch durch Energiesicherheits-Interessen getrieben: weniger Abhängigkeit, stabilere Kosten, lokale Erzeugung. Diese Logik passt 1:1 auf den Handel – nur eben in Unternehmensdimensionen.

Energiesicherheit im Betrieb: Resilienz statt Bauchgefühl

Für Filialisten und Logistiker wird Resilienz praktischer:

• Notfallpläne für Netzstörungen
• intelligente Umschaltung zwischen PV, Speicher, Netz
• priorisierte Verbraucher (z. B. Kühlung vor Komfortklima)

KI kann hier als „Betriebssystem“ dienen: Sie erkennt Muster, warnt bei Abweichungen und empfiehlt konkrete Gegenmaßnahmen.

Retouren als Energieproblem behandeln (nicht nur als Kostenproblem)

Retouren sind im E-Commerce ein Dauerbrenner – und in der Geschenkzeit besonders. Jede Retoure bedeutet zusätzliche Transporte, Sortierung, Prüfung, ggf. Aufbereitung oder Entsorgung. Das ist Energie und CO₂.

KI-Ansätze mit schneller Wirkung:

• Retourenprognose pro Artikel/Größe/Region zur Kapazitäts- und Energieplanung
• Betrugs- und Anomalieerkennung (unplausible Rücksendemuster)
• Disposition von „Recommerce“/Refurbishment nach Energie- und Nachfragegesichtspunkten

Mein Blick darauf: Wer Retouren nur als „Marketing-Trade-off“ sieht, verschenkt Marge. Wer sie als operatives Systemproblem versteht, kann sie datengetrieben drücken.

Umsetzung: Ein 30-60-90-Tage-Plan für KI-gestütztes Energiekostenmanagement

Kurzantwort: Erst Transparenz, dann Prognosen, dann Automatisierung – in dieser Reihenfolge.

Damit es nicht beim guten Vorsatz bleibt, hier ein pragmatischer Ablauf, der sich in vielen Organisationen bewährt.

Erste 30 Tage: Datenbasis & schnelle Einsparungen

• Lastgänge (15-Minuten-Werte), Zählerstruktur, Filial-/Lagerprofile zusammenziehen
• größte Verbraucher identifizieren (Kühlung, HVAC, Fördertechnik, IT)
• „No-Regret“-Maßnahmen umsetzen (Betriebszeiten, Sollwerte, Wartungszustand)

Tag 31–60: Prognosen und Steuerlogik

• Modelle für Nachfrage, Auslastung und Energieverbrauch aufsetzen
• Stromtarife/Preisfenster einbeziehen (falls variabel oder verhandelbar)
• erste Use-Cases pilotieren: Peak-Shaving oder HVAC-Optimierung

Tag 61–90: Skalierung & Governance

• Rollout-Plan über Standorte/Anlagen
• KPI-Set definieren: kWh/Order, kWh/m², Peak-Kosten, CO₂/Sendung
• Verantwortlichkeiten klären (IT, Facility, Logistik, Nachhaltigkeit)

Wichtig: KI-Projekte scheitern selten am Modell. Sie scheitern an fehlender Datenqualität, unklaren Zuständigkeiten und dem Versuch, alles auf einmal zu machen.

Was dieser Energie-Meilenstein für 2026 bedeutet

Dass Wind- und Solarenergie Kohle beim Strom überholt haben, ist ein Signal: Die Kostenlogik dreht sich. Nicht „grün ist teurer“, sondern zunehmend „fossil ist das Risiko“. Gleichzeitig bleibt Gegenwind real: Netze, Politik, Emissionen – all das bremst. Für Unternehmen heißt das: nicht abwarten, sondern die eigenen Stellhebel nutzen.

Wenn ich einen Rat an Handelsverantwortliche geben müsste, wäre es dieser: Behandelt Energie wie Supply Chain – mit Forecast, Steuerung und kontinuierlicher Optimierung. Genau hier verbindet sich der Durchbruch der Erneuerbaren mit der Praxis von KI im Einzelhandel und E-Commerce.

Wer 2026 Energiekosten stabil halten und seine Nachhaltigkeitsziele glaubwürdig erreichen will, braucht weniger PowerPoint – und mehr laufende, datengestützte Entscheidungen.

Welche Prozessstelle in eurem Betrieb verursacht heute die teuersten Lastspitzen – und was würde es kosten, sie in den „günstigen“ Stromstunden laufen zu lassen?