KI-gestützte Lichtsteuerung im Einzelhandel – wenn Beleuchtung lernt und vorausdenkt

Vom Lichtschalter zur lernenden Lichtregie

Kommerzielle Beleuchtung funktionierte lange entweder manuell oder auf Basis einfacher Regeln: anschalten, ausschalten, vielleicht noch dimmen – gesteuert nach Uhrzeit oder Bewegung. KI-gestützte Lichtsteuerung erlaubt eine wesentlich komplexere Funktionsweise: Statt starrer Regeln entsteht ein System, das Situationen erkennt, Daten kombiniert, Muster lernt und Beleuchtung so anpasst, dass Komfort, Produktivität und Energieeffizienz gleichzeitig steigen. Intelligente Lichtsteuerung betreibt Beleuchtung als datengetriebenen, adaptiven Prozess.

Im Kern besteht eine KI-gestützte Lichtsteuerung aus drei Bausteinen:

1. Sensorik & Datenaufnahme
   Präsenz, Tageslicht, ggf. Aktivitäts- oder Umgebungsdaten liefern kontinuierlich Messwerte.
2. KI-/Algorithmus-Schicht
   Machine-Learning-Modelle (z. B. Mustererkennung, prädiktive Modelle oder Reinforcement Learning) verarbeiten Datenströme und treffen Entscheidungen: Welche Beleuchtungsstärke ist jetzt sinnvoll? Welche Farbtemperatur passt zur Tageszeit und Nutzung?
3. Aktoren & Lichtregelung
   Treiber und Controller setzen die Vorgaben um – meist stufenlos über Dimmen und Farbkanalsteuerung (z. B. Tunable White).

Das System wird damit vom „Reagierer“ zum „Antizipierer“: Es schaltet nicht nur aufgrund eines Impulses, sondern leitet aus Kontext und Historie ab, was gleich passieren wird – und stellt Licht entsprechend bereit.

Praktisch arbeiten die Systeme mit einer Mischung aus Echtzeit- und Kontextdaten, typischerweise:

• Occupancy/Präsenz (Bewegung, Anwesenheit, teilweise Zonen- oder Dichteinformationen)
• Tageslicht / Photometrie (wie viel natürliches Licht ist im Raum verfügbar?)
• Zeit- und Kalenderdaten (Tageszeit, Wochentag, saisonale Muster)
• Historische Nutzungsdaten (wann werden Räume genutzt, wie werden Szenen eingestellt?)
• Wetter- bzw. Helligkeitsprognosen (vor allem für vorausschauendes Daylight Harvesting)
• User-Interaktionen (Apps, Schalter, Szenenwahl – als Feedbacksignal fürs Lernen)

Der Mehrwert entsteht nicht durch eine einzelne Quelle, sondern durch die Fusion: Wenn nur Tageslicht berücksichtigt wird, kann die Beleuchtung unnötig stark heruntergeregelt werden, obwohl sich Personen im Raum aufhalten; wird Präsenz erkannt, aber vorhandenes Tageslicht ignoriert, bleibt das Licht heller als nötig und es wird Einsparpotenzial verschenkt – erst die Kombination beider Daten sorgt dafür, dass Räume nur dann und nur so stark beleuchtet werden, wie es tatsächlich erforderlich ist.

Klassische Lichtsteuerungen folgen meist einfachen Regeln: Bewegung → Licht an; keine Bewegung → Licht aus; oder ein Zeitplan definiert eine bestimmte Helligkeit zu festgelegten Uhrzeiten. Das ist zuverlässig, aber relativ grob – besonders in Gebäuden mit unterschiedlich genutzten Bereichen.

KI-gestützte Lichtsteuerung arbeitet deutlich differenzierter, weil es Kontext, Nutzungsmuster und historische Daten einbezieht. Dadurch kann das System beispielsweise unterscheiden, ob sich Personen auf der Verkaufsfläche bewegen, Mitarbeitende im Backoffice arbeiten oder nur kurz jemand durch den Lagerbereich geht.

KI-gestütztes Smart Lighting wirkt deshalb präziser, weil es:

• Kontext erkennt (z. B. Kundenverkehr auf der Verkaufsfläche, Warenverräumung im Lager oder Büroarbeit im Backoffice),
• aus Historie lernt (typische Frequenzen zu bestimmten Tageszeiten, z. B. Stoßzeiten im Store oder ruhige Phasen am Abend),
• Bedarf vorhersagt statt nur reagiert (z. B. höhere Beleuchtungsniveaus kurz vor erwarteten Kundenströmen oder beim morgendlichen Store-Opening),
• kontinuierlich optimiert (sanfte Anpassungen statt abruptes Ein- und Ausschalten von Lichtzonen).

Gerade im Einzelhandel mit unterschiedlichen Nutzungszonen – Verkaufsfläche, Kassenbereich, Lager, Mitarbeiterbüros oder Umkleiden – kann diese feinere Steuerung helfen, Energie zu sparen und gleichzeitig die Beleuchtung gezielt an Kundenfrequenz, Arbeitsaufgaben und Tageszeit anzupassen.

Viele Smart-Lighting-Systeme nutzen Behavioral Pattern Recognition: Sie beobachten, wann Nutzerinnen und Nutzer in die Beleuchtung eingreifen und welche Einstellungen sie verändern. Wenn sich bestimmte Muster regelmäßig wiederholen, erkennt das System diese als Präferenz und kann entsprechende Lichtsettings künftig automatisch vorschlagen oder aktivieren.

Im Einzelhandel lässt sich das gut an typischen Betriebsabläufen erkennen. Wenn Store-Mitarbeitende beispielsweise jeden Morgen beim Store Opening die Beleuchtung auf der Verkaufsfläche heller stellen und bestimmte Akzentbeleuchtungen für Produktdisplays aktivieren, erkennt das System dieses wiederkehrende Muster. Die KI kann daraus lernen und diese Szene künftig automatisch zu ähnlichen Zeiten oder Betriebszuständen aktivieren. Ebenso kann das System feststellen, dass im Backoffice oder Lagerbereich während der Inventur oder Warenannahme regelmäßig eine höhere Beleuchtungsstärke benötigt wird.

Wichtig ist dabei, dass das System nur innerhalb definierter Parameter lernt. Dazu gehören beispielsweise normative Mindestbeleuchtungsstärken am Arbeitsplatz, maximale Dimmgrenzen oder Blendbegrenzungen. Auf diese Weise lassen sich Komfort und Atmosphäre optimieren, ohne Anforderungen an Sicherheit, Arbeitsstättenrichtlinien oder Visual-Merchandising-Konzepte zu verletzen.

Sensoren sind das „Nervensystem“ des KI-Lichts:

• Occupancy/Präsenz: Grundlage für bedarfsorientiertes Licht, Zonierung und Energiesparen.
• Photometrie/Illuminance: Liefert die reale Helligkeit im Raum – unverzichtbar für Daylight Harvesting.
• Daylight-Sensorik: Hilft, natürliches Licht von künstlichem zu unterscheiden und Blend-/Kontrastprobleme zu managen.

Strategisch platzierte Sensoren sind entscheidend für eine zuverlässige und wirtschaftliche Smart-Lighting-Steuerung. Werden zu wenige Sensoren installiert, kann das System Bewegungen oder Nutzungsänderungen nur ungenau erkennen – etwa wenn Kundinnen und Kunden sich in bestimmten Bereichen der Verkaufsfläche aufhalten, der Sensor dies aber nicht erfasst. Die Folge sind unpräzise Schaltvorgänge, etwa zu spät aktivierte Beleuchtung oder unnötig lange eingeschaltete Lichtzonen. Werden dagegen sehr viele Sensoren eingesetzt – etwa an jeder einzelnen Leuchte –, steigt die Datenmenge deutlich. Das erhöht den Aufwand für Parametrierung, Datenkonsolidierung und Wartung.

Eine durchdachte Sensorplanung ist deshalb zentral: Sensoren sollten so positioniert sein, dass sie die wichtigsten Nutzungszonen eines Stores zuverlässig abdecken – etwa Eingangsbereich, Hauptlaufwege, Produktzonen oder Lagerbereiche – ohne unnötige Systemkomplexität zu erzeugen.

Wie hoch die Energieeinsparungen ausfallen, hängt stark von der Nutzung eines Gebäudes und der bestehenden Beleuchtungsinfrastruktur ab. KI-gestützte Lichtsteuerungen können den Energieverbrauch typischerweise um etwa 8 bis 30 Prozent gegenüber einfacheren, regelbasierten Systemen reduzieren.

Im Einzelhandel entstehen Einsparpotenziale vor allem durch drei typische Situationen:

• variable Kundenfrequenz auf der Verkaufsfläche,
• unterschiedliche Nutzungszeiten von Bereichen wie Lager, Nebenflächen oder Büros,
• sowie Tageslichtanteile in Eingangsbereichen oder bei großflächigen Schaufenstern.

Ob sich KI-gestützte Lighting Controls wirtschaftlich lohnt, hängt vor allem von drei Faktoren ab:

1. Betriebszeiten und Flächengröße
   Je länger ein Store geöffnet ist und je größer die Verkaufsfläche oder das Filialnetz, desto größer ist das Einsparpotenzial.
2. Ausgangszustand der Beleuchtung
   Ein Wechsel von konventioneller Beleuchtung zu LED mit intelligenter Steuerung bringt deutlich mehr Einsparungen als die reine Optimierung bereits effizienter Systeme.
3. Komplexität der Umsetzung
   Faktoren wie Netzwerkstruktur, Integration in bestehende Systeme oder die Anzahl der Sensoren beeinflussen Installations- und Betriebskosten.

In der Praxis zeigt sich: In kleinen Einzelgeschäften mit begrenzten Öffnungszeiten kann eine hochkomplexe KI-Lösung wirtschaftlich schwerer zu rechtfertigen sein. In großen Filialen, Einkaufszentren oder Filialnetzen hingegen wird das Einsparpotenzial schnell relevant – insbesondere, wenn Beleuchtung zusätzlich mit Gebäudeautomation, Energiemanagement oder HVAC-Systemen integriert wird.

Quellen: Language of Lighting Artikel, Luminate Lighting Group Blogpost