Produktions- und Energiedatenanalyse

Wissen, wo die Energie hinfließt

| Autor / Redakteur: Rifki Winanto* / Sariana Kunze

Mit einem Energie- und Performance-Management können Unternehmen ihren Energieverbrauch senken und ihre Produktivität erhöhen.
Mit einem Energie- und Performance-Management können Unternehmen ihren Energieverbrauch senken und ihre Produktivität erhöhen. (Bild: Siemens AG/W.Geyer)

Produktivität und Qualität steigern, Ressourcen schonen – also ein optimales Verhältnis zwischen Ertrag und Aufwand erzielen. Doch wie gelingt das? Die Antwort liefert eine Auswertung von Produktions- und Energiedaten, die auf digitalen Strategien basiert.

Viele Bereiche mit etablierten Prozessen hat sie bereits von Grund auf verändert und wird noch viel mehr verändern – die Digitalisierung. Unternehmen wie Google und Amazon nutzen Daten, um neue Geschäftsmodelle zu etablieren und dadurch Marktanteile zu gewinnen. Technologien wie Cloud Computing, Machine Learning und Data Mining sind längst nicht mehr ein Thema für Universitäten und Think Tanks, sondern Teil des Alltags. Auch wenn einige Entwicklungen nicht unumstritten sind, kann die Industrie das Potenzial der Digitalisierung nicht ignorieren, im Gegenteil: Durch eine sinnvolle Adaption der technologischen Optionen können Unternehmen neue Möglichkeiten schaffen, ihre Produktion zu optimieren und dabei ressourcen- und kosteneffizient vorzugehen.

Über ein intelligentes, datenbasiertes Energie- und Performance-Management lassen sich Prozesse gezielt steuern und optimieren. Dadurch kann die Produktion insgesamt effizienter und produktiver gestaltet werden. Die Voraussetzung dafür ist, dass die Informationen zum aktuellen Status von Maschinen und Anlagen sowie zu Verbrauchsdaten und Produktivität – quantitativ und qualitativ – erfasst und zu aussagefähigen Kennzahlen zusammengefasst werden. Dazu müssen zunächst die Daten aus der Produktion erfasst und für aktuelle oder spätere Analysen gesichert werden – auf einem lokalen Server oder in der Cloud.

Via Cloud Anlagenkennzahlen weltweit vergleichen

In einem nächsten Schritt können diese Daten dann entsprechend aufbereitet und bei Bedarf auch mit zusätzlichen Informationen verknüpft werden, um z. B. Wetterdaten in eine Effizienzbewertung des aktuellen Energieverbrauchs einfließen zu lassen. Dazu kann je nach Anwendung ein vorhandenes SCADA-System eingesetzt werden – oder aber eine entsprechende Applikation wie z. B. Simatic Performance Insight Mindsphere App. Diese Applikation kann Daten sowohl aus einer privaten oder lokalen Cloud – im Prinzip ein Server mit einer Datenbank und einer entsprechenden Datenstruktur – als auch aus einer weltweiten Cloud auslesen und anhand von Regeln und Algorithmen, die der Anwender vorgibt, als Kennzahlen darstellen. So lassen sich Informationen zum Ressourcenverbrauch, zur Qualität und Produktionsmenge anhand aktueller Daten abrufen und bewerten. Z. B. kann ein Produktionsverantwortlicher sowohl die Linien an einem Strandort vergleichen und bei Problemen oder Störungen sofort reagieren, indem er die Mitarbeiter an der Anlage benachrichtigt oder die Instandhaltung informiert. Genauso ist es aber auch möglich, weltweit Anlagenkennzahlen zu vergleichen, um Unterschiede in der Produktivität zu untersuchen oder aber Aufträge so zu verteilen, dass die vorhandene Kapazität optimal eingesetzt wird.

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Betrieb und Instandhaltung unterstützen

Aktuelle Daten aus der Produktion helfen aber nicht nur dabei, die Auslastung und Produktivität im laufenden Betrieb zu verbessern. Sie unterstützen auch die Instandhaltung und den effizienten Einsatz von Maschinen und Aggregaten. So lässt sich anhand von Informationen wie Betriebsstunden, Beanspruchung oder Taktzahlen ein bedarfsgerechter Wartungsplan aufstellen, der dazu beiträgt, ungeplante Ausfälle zu reduzieren. Bei Störungen können die Mitarbeiter in der Instandhaltung unmittelbar benachrichtigt und mit den relevanten Informationen versorgt werden. Applikationen wie Simatic Notifier von Siemens können dazu nicht nur Informationen aus SCADA-Systemen und der Maschinen- oder Anlagensteuerung auslesen, sondern auch Meldungen aus anderen Applikationen weitergeben. So kann z. B. die Instandhaltung automatisch informiert werden, wenn der Energieverbrauch oder die Temperatur einer Anlage einen Schwellwert überschreitet oder die Produktivität innerhalb eines definierten Zeitraums unterhalb eines Schwellwerts liegt. Anhand von Anlagendaten und weiteren Informationen lassen sich aber auch vorhandene Aggregate optimal einsetzen, z. B. wenn für die Klimatisierung zwei Anlagen mit unterschiedlichen Betriebspunkten oder Wirkungsgraden zur Verfügung stehen. Eine der Anlagen besitzt einen guten Kältewirkungsgrad, die zweite ist mit einem Aggregat zur Wärmerückgewinnung ausgerüstet, sodass die Abwärme zur Heizung von Hallen oder Anlagen genutzt werden kann, was zusätzliche Heizkosten spart. Je nach aktuellem Wärme- und Kältebedarf kann ein Unternehmen so gezielt das Aggregat nutzen, das das beste Kosten-Nutzenverhältnis für die aktuellen Anforderungen besitzt.

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Wie der Energieverbrauch Fehler und Ereignisse anzeigt

Neben der Analyse von Aktualwerten bietet die Datenauswertung in der Cloud noch weitere Möglichkeiten, die Effizienz von Anlagen und Prozessen zu steigern. Durch die Auswertung von Daten über einen längeren Zeitraum lassen sich schleichende Prozesse und Trends identifizieren, die die Produktivität oder den Ressourcenverbrauch negativ beeinflussen. Mit Hilfe von Werkzeugen wie dem Simatic Energy Manager für den Energieverbrauch oder PM-Analyze für Meldungen und Prozessdaten lassen sich Daten nach verschiedenen Kriterien filtern und analysieren. So deutet ein über mehrere Wochen steigender Energieverbrauch oder eine steigende Betriebsstundenzahl der Kompressoren in der Drucklufterzeugung auf Leckagen hin. So kann das Wartungspersonal erkennen, wie stark der Verbrauch gestiegen ist, ohne dass dazu Messstellen im Druckluftnetz integriert werden müssen. Bei einem bestimmten Wert kann dann eine entsprechende Wartungsmaßnahme im Druckluftnetz durchgeführt werden, und nach der Wartung kann anhand der eingesparten Energiekosten unmittelbar eine Kosten-Nutzenanalyse durchgeführt werden. Aber auch sporadische oder spontane Fehler oder Ereignisse lassen sich mithilfe großer Datenmengen besser untersuchen. Hier können moderne Methoden wie Machine Learning zusätzlich helfen, verborgene Korrelationen aufzudecken und so eine Strategie zu entwickeln, wie sich unvorhergesehene Ausfälle verhindern lassen.

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Mit Energiemanagement Produktionskosten senken

Ein Bereich, in dem viele Unternehmen bereits entsprechende Systeme nutzen, ist das Energiemanagement. Energiekosten sind einer der großen Kostenfaktoren in vielen Branchen, und eine bessere Kontrolle und Steuerung des Energieverbrauchs macht sich unmittelbar in den Produktionskosten geltend. Nicht zuletzt haben in Deutschland auch gesetzliche Vorgaben zusätzlich die Einführung von Energiemanagementsystemen forciert. Der Verbrauch an elektrischer Energie lässt sich entweder aus der Automatisierung oder über Messgeräte vergleichsweise einfach auslesen und an ein SCADA-System oder Werkzeuge wie den Simatic Energy Manager übertragen, wo sie für Lastmanagement, Kostenstellenanalysen und den Energieeinkauf genutzt werden können. So können Unternehmen Energiekosten einzelnen Verbrauchern zuordnen, Verbrauchsspitzen und damit verbundene Mehrkosten vermeiden und den Energieverbrauch einfach für verschiedene Zielgruppen aufbereiten – z. B. für das Controlling. Zusätzlich lassen sich die Daten auch für ein Energiebenchmarking nutzen, um beispielsweise Einsparpotenziale zu identifizieren oder den Erfolg von Einsparprogrammen zu dokumentieren. Wenn diese Verbrauchsdaten mit weiteren Anlagendaten verknüpft werden – z. B. mit Betriebsstunden, Stückzahlen und Qualitätsdaten – lässt sich auch berechnen, wie viel Energie für ein bestimmtes Produkt in der geforderten Qualität aufgewendet wird – also ein energetischer Fußabdruck des Produktes. Auf diese Weise lässt sich der Energieverbrauch gezielt optimieren sowie die Produktionskosten reduzieren, so Siemens.

Datenauswertung läuft unabhängig von Automatisierung

Warum also nutzen nicht mehr Unternehmen Energie- und Performance-Management in ihrer Produktion? In vielen Fällen gibt es Bedenken, dass sich die Systeme zur Datenerfassung und -auswertung mit den vorhandenen Ressourcen implementieren lassen, ohne den Anlagenbetrieb zu beeinträchtigen. Wie Beispiele jedoch zeigen, gibt es mittlerweile vielfältige Möglichkeiten, die Risiken und Kosten für die Einführung eines Energie- und Performance-Managements zu reduzieren, ist sich Siemens sicher. Lokale Lösungen, welche bis zur Cloud-Lösung erweiterbar sind, arbeiten entkoppelt von der eigentlichen Anlagensteuerung, sodass es keine Rückwirkungen auf den Anlagenbetrieb gibt. Über entsprechende Werkzeuge wie die Simatic Energy Suite für die Integration von Energiedaten und Messtellen lassen sich Daten ohne großen Projektierungsaufwand in ein entsprechendes Management-System integrieren. Auch die Auswertung der Daten läuft unabhängig von der Automatisierung, und die Kennzahlen und Informationen lassen sich flexibel über Web-Technologien auf unterschiedlichen Endgeräten und unabhängig vom Standort zur Verfügung stellen. All diese Aspekte machen laut Siemens ein Energie- und Performance-Management zu einem risikoarmen und kosteneffektiven Einstieg in das digitale Unternehmen – und ermöglichen es Unternehmen so, ihre Potenziale effizient zu identifizieren und zu nutzen. Auch in dieser Hinsicht ist ein Energie- und Performance-Management ein Hebel für mehr Transparenz und Effizienz.

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* Rifki Winanto, Marketing Manager, Digital Industries, Siemens

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