Die Easy Health Lebensmitteltechnologie AG wird in Hagenow/Mecklenburg-Vorpommern eine Produktionsanlage zur umweltschonenden Herstellung cholesterinarmer Eiprodukte errichten. Zu diesem Zweck hat das Unternehmen ein Verfahren zur weitgehenden Substitution der cholesterinhaltigen, gesättigten Fette durch verwandte, ungesättigte Pflanzenöle entwickelt. Der Vorgang erfolgt in einem rein physikalischen, rückstandsfreien Prozess unter Vermeidung jeglichen Chemikalieneinsatzes. Möglich wird dies durch den Einsatz besonderer Filterpressen. Diese Filterpressen bestehen aus Kammerfilterplatten mit formstabilen Filtermembranen und gewährleisten die Bildung eines homogenen Filterkuchens, wodurch die gleichmäßige Auswaschung des Eigelbpulvers durch Verdrängung bei nur geringem Pflanzenöleinsatz und niedrigem Energieverbrauch ermöglicht wird. Bei dem Easy Health Verfahren entstehen keine Abwässer, Abfälle oder anderweitige Emissionen. Belästigungen durch Geruch oder Lärm sind nicht relevant. Als einziges Nebenprodukt aus dem Verfahren fällt ein Gemisch aus Ei- und Pflanzenöl an, das problemlos verwertet werden kann. Im Vergleich zu herkömmlichen Verfahren (Zentrifugieren) beträgt die Einsparung an Strom bei Einsatz der neuartigen Filterpressen rund 83 Prozent.1.830 t CO2 pro Jahr werden hierdurch eingespart. Darüber hinaus kann die benötigte Waschmittelmenge um bis zu 80 Prozent gegenüber anderen Filterpressen verringert werden. Die Reduzierung der Umweltbelastungen führt zu beträchtlichen Kosteneinsparungen. Daher ist davon auszugehen, dass auch andere Branchen, in denen Extraktionsprozesse anfallen, (z.B. Nahrungs-, chemische und Pharmaindustrie) den Einsatz dieses Verfahrens prüfen werden.
'Die Industrie steht vor wachsenden Herausforderungen im Energiemanagement: steigende Komplexität der Energiesysteme, ungenutzte Datenmengen, Fachkräftemangel, hohe Energiekosten und zunehmende regulatorische Anforderungen. Effizienzpotenziale bleiben oftmals ungenutzt, da notwendige Analysen zu spät oder nur mit hohem Aufwand durchgeführt werden. Das Projekt etaGPT setzt hier an und nutzt KI-basierte Assistenzsysteme, insbesondere Large Language Models (LLMs), um die Analyse und Optimierung von Energiesystemen zu beschleunigen. Ziel ist es, Energiemanager durch schnellere, präzisere Auswertungen zu unterstützen und die Umsetzung von Energieeffizienzmaßnahmen zu vereinfachen. Die Anwendung fokussiert dabei die drei Hauptbereiche: 1. Identifikation von Effizienzmaßnahmen 2. Umsetzung von Maßnahmen 3. Visualisierung und Reporting Durch praxisnahe Lösungen und die Einbindung von Industriepartnern wird die Umsetzungsgeschwindigkeit gesteigert, ohne die Umsetzungsqualität zu beeinträchtigen. Innovationspunkte wie Offline-Fähigkeit, energieeffizienter Betrieb, modellagnostische Lösungen sowie ein hybrider Ansatz sorgen für flexible, skalierbare und datensichere Anwendungen, die die Energiewende unterstützen und die Wettbewerbsfähigkeit der Industrie stärken.'