Den CO2-Fußabdruck per IoT-Plattform senken

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Produktionsunternehmen benötigen Energie in Form von Strom, Gas oder Druckluft, um ihre Produkte herzustellen – und zwar viel Energie: Etwa 29 Prozent des Endenergieverbrauchs in Deutschland entfällt laut Energieeffizienz-Bericht des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) auf die Industrie, davon etwa zwei Drittel auf die Prozesswärme. Hier schlummert großes Einsparpotenzial, das sich etwa durch zielgerichtetes Asset Management sowie Monitoring und Analysemethoden in der Produktion heben lässt.

Doch Energieeffizienz spielt nicht nur in Anbetracht steigender Energiekosten eine zentrale Rolle. Auch die Umstellung auf klimaneutrale Produktionsprozesse treibt Unternehmen an, ihre Energieeffizienz kontinuierlich zu verbessern. Energiemanagementsysteme unterstützen dabei. Sind diese Systeme nach ISO50001 förderfähig, können Unternehmen zusätzlich von Steuerersparnissen sowie anderer finanzieller Unterstützung profitieren. Betriebe mit einem durchschnittlichen Gesamtenergieverbrauch von mehr als 7,5 Gigawattstunden pro Jahr sind laut dem Energieeffizienzgesetz (EnEfG) sogar dazu verpflichtet ein kontinuierliches Energie- oder Umweltmanagementsystem einzurichten.

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Mehrere Strategien

Für Unternehmen bieten sich verschiedene Strategien, um die Energieeffizienz zu verbessern: Eine Möglichkeit ist, den Wirkungsgrad der eingesetzten Energie zu erhöhen, beispielweise durch effizientere Maschinen und Fertigungsverfahren. Eine weitere Option reduziert den Gesamtverbrauch, indem Unternehmen etwa Maschinen abschalten, die für aktuelle Fertigungsaufträge nicht benötigt werden. Und eine dritte Strategie zielt darauf ab, Lastspitzen zu vermeiden, die meist mit deutlich höheren Stromkosten oder Strafgebühren verbunden sind. Fertigungsaufträge müssen dann so aufeinander abgestimmt sein, dass nicht alle Maschinen gleichzeitig unter Volllast laufen.

Dr Nicole Goeckel
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Synergie aus Asset- und Energiemanagement

Die verschiedenen Ansatzpunkte zeigen, dass die Energieeffizienz eng mit der Produktionsplanung und -steuerung verbunden ist. In der Regel setzen Unternehmen hierfür Manufacturing Execution- beziehungsweise Manufacturing Operations Management-Systeme (MES/MOM) ein. Energiemanagement ergänzt diese Systeme. Und IoT-Plattformen unterstützen hier etwa mit integriertem Assetmanagement. Dadurch können Unternehmen neben der Overall Equipment Effectiveness auch den Energieverbrauch der Anlagen und Produktionsprozesse im Blick behalten und Optimierungspotenziale erkennen.

Über Dashboards können Unternehmen die Daten einzelnen Aufträgen, Maschinen oder Produktionsprozessen zuordnen und mit Sensordaten und Zuständen der Maschine kombinieren. So lassen sich etwa Stillstandzeiten bei der Berechnung der Energieeffizienz berücksichtigen. Alle Daten fließen in einer Plattform zusammen und sind idealerweise mit den digitalen Zwillingen der Assets verknüpft. Schwachstellen wie hohe Ausschussquoten oder eine ineffiziente Verteilung der Produktionsaufträge auf den Maschinenpark sind damit einfach zu identifizieren.

Je genauer die Verbrauchsdaten erfasst werden, desto besser lassen sich besonders energieintensive Teilprozesse erkennen und Verbesserungen anstoßen – bei sehr kurzen Erfassungsintervallen sogar bis auf ein einzelnes Produkt, um dessen CO2-Fußabdruck zu berechnen. Diese Energieinformationen können dann über die Verwaltungsschale (Asset Administration Shell, AAS) mit anderen Partnern entlang der Lieferkette ausgetauscht werden.

Dashboard mit Informationen zum Energieverbrauch von Fertigungsaufträgen
Dashboard mit Informationen zum Energieverbrauch von Fertigungsaufträgen – Bild: Contact Software GmbH

Den Energieverbrauch vorhersagen

Künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht es, den Energiebedarf einzelner Maschinen oder eines ganzen Maschinenparks zu prognostizieren. Eine solche Prognose zielt darauf ab, Anlagen zu identifizieren, die Strom verbrauchen, ohne dabei zur Wertschöpfung beizutragen. Zudem können Maschinen unter Berücksichtigung ihrer Hochlaufzeiten und anstehenden Produktionsaufträge herunter- und herauf gefahren werden, was zusätzlich Energie spart. Ein Beispiel hierfür ist etwa das Schalten einer Schleifmaschine in den Standby-Zustand, wenn prognostizierter und tatsächlicher gemessener Stromverbrauch voneinander abweichen und in einem gewissen Zeitraum kein Fertigungsauftrag oder Werkzeugwechsel ansteht. In diesem Fall sind die Einsparungen bei den Energiekosten höher als die Kosten für das Wiederanfahren der Maschine.

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