Die Nutzung existierender Systeme im Produktionsumfeld für ein automatisiertes Energiemanagement – T

Der folgende Blogpost ist Teil 1 unserer 3-teiligen Serie zur Nutzung existierender Systeme im Produktionsumfeld für ein automatisiertes Energiemanagement. Die Blogreihe selbst wird durch unser erstes kostenfreies Webinar am 02.06.2021 beschlossen. Der heutige Beitrag und die 2 folgenden Artikel beschreiben die aktuelle Lage, welche wir in den vergangenen 9 Monaten bei Kunden in Fabrik- und Prozessautomatisierung vorgefunden haben sowie die Lösungen und Mehrwerte die sich aus unserer Sicht für ein jedes Unternehmen daraus ableiten lassen. Denn das Energiemanagement hat sich als eines der vielversprechendsten Felder des Operational BI Bereichs herauskristallisiert. Heute werden wir die Grundlagen auf Automatisierungsseite beschreiben, gefolgt von der Weiterverwendung und Analyse der Daten nach Integration im Data Warehouse in der Folgewoche. Zum Abschluss werden wir im 3ten Teil einen Einblick in aktuelle Fördermöglichkeiten für Energiemanagement Lösungen allgemein sowie die Nachrüstung von Hardwarekomponenten in der Peripherie geben.

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Der Datenschatz der Produktionssysteme, dem keiner ausreichend Beachtung schenkt[/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.8.1″ header_2_font_size=”22px”]

Die Fuge an der Druckluftzuleitung zur Maschine begann um 17:30 Uhr undicht zu werden allerdings wurde die Leckage erst am Morgen darauf beim täglichen Routinerundgang festgestellt. Situationen wie diese treten regelmäßig auf, allerdings werden die Leckagen nicht zeitnah bemerkt und dadurch geht bares Geld verloren. Genauso wie im Fall der Druckluft kommt es auch im Fall von anderen Energietreibern wie Strom, Wasser oder Kälte wöchentlich zu größeren Effizienzverlusten. Selbst wenn BDE-, MES-, Prozessleit- und SCADA-Systeme vorhanden sind, die diese Werte mittels der Steuerungen und den zugrunde liegenden Sensoren und Aktoren vereinnahmen, bleiben sie häufig unbemerkt. Trotz der Tatsache, dass es ein oder mehrere existierende Systeme gibt, die diese Daten halten, egal ob Chargen-, kontinuierliche oder Prozessfertigung, der Nutzungsgrad der Daten ist nicht ihrer Wertigkeit entsprechend.

Hierbei sollte es der Anspruch eines jeden Mitarbeiters sein, dass man egal ob Controller, Einkäufer oder Techniker die hochgradige Automatisierung in der Produktion und die daraus folgenden digitalen Werte nicht mit analogen Auswertungen zunichtemacht. Denn Excel ist schön und auch vielseitig, dennoch sollte es nicht dafür herhalten, jede einzelne Maßnahme in ihrem Energie-Management unterjährig festzuhalten um dem Auditor am Ende des Geschäftsjahres eine neue „Tapete“ zu präsentieren.

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Von Sensoren und Aktoren bis in das Data Warehouse[/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.8.1″ header_2_font_size=”22px”]

Im Rahmen des Energiemanagements muss es das Ziel sein, die vorgehaltenen Produktionsdaten- und Verbräuche auch weiterführend und dauerhaft zu nutzen. Hierbei geht es darum, die vorhandenen Daten mittels ETL-Prozessen in ein Data Warehouse (DWH) zu integrieren oder dieses neu zu schaffen. Bevor man hier in den technischen Vorgang einsteigt mag man sich die generelle Frage stellen, warum ein Data Warehouse mit „meinen“ Produktionsdaten schaffen, nur um zukünftig das Energiemanagement automatisieren zu können. Der entscheidende Punkt ist dabei, dass ein solches DWH nicht nur die datentechnische Grundlage für ein automatisiertes Energie Reporting liefert, sondern Transparenz im gesamten Produktionsprozess schafft. Die für ISO 14001 sowie 50001 relevanten Leistungskennzahlen aus Energietreiber im Verhältnis zum Produktionsoutput sollten nicht nur für das jährliche Audit in Betracht gezogen werden. Vielmehr sollten diese Daten proaktiv genutzt werden für Effizienzanalysen der Produktionsbereiche.

Die Zielarchitektur in der nebenstehenden Grafik beschreibt den Ablauf sehr gut. Im traditionellen Beispiel aus der Automatisierungsbranche werden die Daten der Sensoren und Aktoren über eines der gängigen Industrial-Ethernet-Protokolle (Bsp. Profinet) übertragen. Die hier ausgesparte Steuerung (SPS) eines der gängigen Automatisierungskomponenten Hersteller (Siemens, ABB etc.) greift diese auf und überträgt sie weiter in eines der überliegenden Systeme oder wird von diesen erfasst. Hier ist je nach Produktionsumfeld meist ein Prozessleitsystem(DCS) oder ein SCADA-System vorzufinden. Aus diesen lassen sich dann die Daten direkt abgreifen, im Falle eines WinCC Systems von Siemens bspw. müssen ab Version 7.5 nur noch die Datenpunkte ausgewählt werden, welche dann mittels MQTT in die Cloud übertragen werden sollen. In der Cloud angekommen egal ob Azure, AWS, Google Cloud oder von einem der kleineren deutschen Anbieter lassen sich diese Daten dann ins Data Warehouse integrieren.

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Perspektivische Nutzung der aggregierten Produktionsdaten[/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.8.1″ header_2_font_size=”22px”]

Zum Abschluss sollen noch andere Bereiche für die Nutzung dieser Daten beschrieben werden. So lässt sich durch die Aggregation und transparente Darstellung dieser Daten auch das schmerhafte Thema des Lastmanagements mittelfristig verbessern. In der Korrelation von Produktionsplanung, historisierten Leistungskennzahlen und max. Last lässt sich im Vorlauf besser bewerten welche Produktionsprozesse gleichzeitig und welche sequentiell anlaufen dürfen um Lastspitzen und die mit ihnen einhergehenden Zusatzkosten zu vermeiden.

Dieses und weitere Beispiele werden wir im Rahmen des zuvor angesprochenen Webinars am 02.06.2021 beschreiben, für welches ab kommendem Mittwoch im Rahmen des zweiten Artikels die Anmeldung freigeschalten wird.

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Linus Trips ist Digital Strategist und Geschäftsführer bei den HUBSTER.S[/et_pb_blurb][et_pb_blurb use_icon=”on” font_icon=”%%153%%” icon_color=”#303344″ icon_placement=”left” use_icon_font_size=”on” icon_font_size=”20px” _builder_version=”4.8.1″ header_text_align=”left” custom_margin=”||30px||false|false” animation=”off” link_option_url=”mailto:christoph.monzel@hubsters.de” body_text_align_tablet=”center” body_text_align_phone=”center” body_text_align_last_edited=”on|phone” text_orientation_tablet=”left” text_orientation_phone=”left” text_orientation_last_edited=”on|tablet” module_alignment_tablet=”center” module_alignment_phone=”” module_alignment_last_edited=”on|tablet”]

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