Im Pilotprojekt „Transparente Fabrik“ legte Weidmüller sämtliche Energieströme im Werk offen und macht sie damit steuerbar. Alle Maschinen bei Weidmüller können durchgängig miteinander kommunizieren. Die Energiedaten werden nicht nur in eine Richtung erfasst, sondern auch wieder zurück in die Produktion gegeben, um die Anlagen aus Prozess- und Energiesicht zu optimieren. Heute berät Weidmüller Unternehmen im Hinblick auf ein Energiemanagementsystem. Foto: Weidmüller

Künstliche Intelligenz für Energiesparer

Energieeffizienz

Mit intelligenten Systemen lassen sich Energiedaten analysieren. Dies zeigt zum Beispiel, welche Spritzgießmaschine am effizientesten arbeitet.

Big Data ist ein Kernelement von Industrie 4.0. In der smarten Fabrik entstehen mehr Daten – etwa über die Sensoren an den Maschinen. Durch die Vernetzung können diese zusammengeführt werden. Und schließlich gibt es leistungsfähige Analysesoftware, mit der sich die Daten dann auswerten lassen.

2,1 Gigawattstunden Energie spart weidmüller im Jahr durch seine transparente Fabrik einschließlich des eigenen Energiemanagementsystems.

Die Möglichkeiten, die gewonnenen Informationen zu nutzen, scheinen fast grenzenlos. „Wenn unsere Kunden erfahren, welche Daten sie bekommen können, gehen ihnen die Ideen nicht mehr aus“, berichtet Lars Hohmuth, der beim Technologie­unternehmen Harting als Produktmanager für Mica zuständig ist.

Mit Mica hat Harting ein System aus Hardware und Software entwickelt, mit dem sich Maschinendaten erfassen und analysieren lassen. Eine integrierte Dashboard-Software visualisiert die Ergebnisse. Die Informationen können dann für verschiedene Zwecke genutzt werden – zum Beispiel, um Ausfälle von Maschinen frühzeitig zu erkennen.

Mit Mica hat Harting ein System aus Hardware und Software entwickelt, mit dem sich Maschinendaten erfassen und analysieren lassen. Die Informationen können zum Beispiel dafür genutzt werden, um nützliches Wissen aus Energiedaten zu ziehen. Harting setzt Mica in der eigenen Fertigung ein, vermarktet es aber auch. Foto: Harting
Mit Mica hat Harting ein System aus Hardware und Software entwickelt, mit dem sich Maschinendaten erfassen und analysieren lassen. Die Informationen können zum Beispiel dafür genutzt werden, um nützliches Wissen aus Energiedaten zu ziehen. Harting setzt Mica in der eigenen Fertigung ein, vermarktet es aber auch. Foto: Harting

Anwender können Mica aber auch nutzen, um nützliches Wissen aus Energiedaten zu ziehen. Dafür bietet Harting mit Mica Energy eine spezielle Version der Lösung an. Mit ihr können Daten von Stromzählern und Stromwandlern ausgelesen, verdichtet und an Produktionsleitsysteme (MES) oder ERP-Software weitergeleitet werden. „Mica kann verschiedene Daten sammeln und korrelieren – zum Beispiel Strom- und Temperaturdaten“, erkärt Hohmuth.

Für eine einzelne Maschine funktioniert dies gut. Doch wenn Informationen von einer Vielzahl von Maschinen ausgewertet werden sollen, stößt Mica aufgrund der großen Datenmenge an ihre Grenzen. Als Harting das System für seine eigene Produktion einsetzen wollte, brauchte es daher technische Unterstützung. Denn in den Werkshallen des Unternehmens arbeiten 130 Spritzgießmaschinen mit rund 3.000 Werkzeugen. So kam künstliche Intelligenz ins Spiel – in Form von IBM Watson, dem Supercomputersystem, das vor ein paar Jahren die Gameshow Jeopardy gewann. Mica sammelt die Daten ein, bearbeitet sie vor und leitet sie auf eine Cloud-Plattform weiter. Dort werden sie dann von Watson ausgewertet.

Welche Maschine produziert Steckertyp 1 am energieeffizientesten?

Mithilfe der IBM-Technologie sei Harting nicht nur in der Lage, die riesigen Datenmengen zu bearbeiten, so Hohmuth. „Man kann nun auch neue, sehr interessante Fragen stellen.“ Dazu zählen: Laufen die Maschinen effizient? Wie kann man zu den geringsten Kosten produzieren? Was ist der energieeffizienteste Weg zu fertigen? Oder konkreter: Welche ist die effizienteste Spritzgießmaschine, um Steckertyp 1, 2 oder 3 herzustellen? Diese Fragen lassen sich über sämtliche Maschinentypen und -generationen hinweg beantworten.

Watson nutzt unter anderem Methoden des maschinellen Lernens und kann natürliche Sprache verstehen. Damit ist das System in der Lage, viele verschiedene Informationen in die Analyse einzubeziehen. Gerade das Auswerten von Daten in unstrukturierter Form – also zum Beispiel in Texten, Bildern oder Videos – sei eine der großen Stärken von Watson, sagt Pierre Joeris, der sich bei IBM als Business Development Executive mit Cognitive-Computing-Lösungen für die Energiewirtschaft beschäftigt. „Hier kann Cognitive Computing seine Stärken ausspielen“, erklärt der Experte. In die Analyse von Energiedaten können so zum Beispiel Wetterdaten oder Wartungsberichte einfließen.

Auch SAP will mit künstlicher Intelligenz, Analytik und IoT-Technologie die Analyse von Maschineninformationen auf ein höheres Level hieven. Die Softwerker aus Walldorf haben diese Technologien zu einem Angebot mit dem Namen Leonardo zusammengefasst.

Mögliche Anwendungen liegen auch hier im Energiebereich. So arbeitet SAP zum Beispiel mit dem britischen Energiedienstleister Centrica zusammen. Dessen Energiemanagementsystem Panoramic Power wird mit Leonardo verknüpft. Panoramic Power kombiniert selbstgesteuerte Funksensoren mit Analytik. Weltweit sind laut Anbieter mehr als 40.000 Sensoren installiert.

Das Energiemanagementsystem soll in ein Cloud-basiertes Assetmanagement von SAP integriert werden, mit dem Unternehmen ihre verschiedenen Wirtschaftsgüter verwalten können. Hinzu kommen maschinelle Lernalgorithmen, die von Leonardo bereitgestellt werden.

Energiemanagementsysteme auch von Siemens

Ob mit oder ohne künstlicher Intelligenz – die Analyse großer Datenmengen bietet Unternehmen die Möglichkeit, den Energieverbrauch der eigenen Produktion in den Griff zu bekommen. Viele kleinere und große Anbieter haben entsprechende Lösungen entwickelt. Siemens beispielsweise bietet eine Plattform, mit der sich der Energiebedarf in Werken in Echtzeit überwachen lässt. Anhand der Verbrauchsmuster lassen sich laut Anbieter Algorithmen festlegen, die für den Energieverbrauch relevante Fehlfunktionen der Ausrüstung erkennen und Warnungen erzeugen. Die Energieverbrauchsdaten können mit Datenanalyseverfahren verarbeitet werden, um eine vorausschauende Wartung zu planen, die Produktionsprozesse zu verwalten oder den Energieverbrauch zu prognostizieren.

Zur Verbesserung der Energieeffizienz müssen entsprechende Energieleistungskennzahlen nachvollziehbar, sinnvoll und aussagekräftig angewendet werden. Foto: Weidmüller
Zur Verbesserung der Energieeffizienz müssen entsprechende Energieleistungskennzahlen nachvollziehbar, sinnvoll und aussagekräftig angewendet werden. Foto: Weidmüller

Ein Spezialist für das Energiemanagement ist Econ. Dessen Softwarelösung umfasst neben gängigen Auswertungen wie ABC- und Profilanalysen sowie Lastgang- und Verbrauchsdarstellungen auch Tagesprofilanalysen. In die Analysen fließen sowohl Messdaten unterschiedlicher Energieträger als auch Produktions- und Prozessdaten aus bestehenden Systemen wie etwa ERP- oder BDE-Lösungen ein. So lassen sich die Wechselwirkungen von Energie- und Produktionsdaten aufzeigen. Energiemanagement gehe Hand in Hand mit Prozessoptimierungen, heißt es dazu von Herstellerseite.

Ähnlich sieht es das Unternehmen Weidmüller. „In Bezug auf eine energieeffiziente Produktion geht es um die Frage, wie mit den gesammelten Energiedaten Produktionsprozesse verbessert werden können“, sagt Michael Piekarzewitz, Leiter Energiemanagement bei der Weidmüller Gruppe. Bislang habe man dabei häufig noch historische Daten mit geringer Auflösung gesammelt. „Doch der Trend geht zur Bereitstellung einer Infrastruktur für die Sammlung von Energiedaten in Echtzeit auf Sekundenbasis. Dazu muss in erster Linie die Erfassung funktionieren und es muss eine Übertragungsverbindung vorhanden sein, die mit großen Datenmengen umgehen kann“, sagt Piekarzewitz.

Lösung ist bei Weidmüller Teil der „transparenten Fabrik“

Weidmüller stellt unter anderem Verbindungstechnik sowie Kunststoffgehäuse her und hat ebenso wie Harting eine eigene Energiemanagementlösung entwickelt. Diese nutzt das Unternehmen für die eigene Produktion. Sie ist Teil des Pilotprojekts „Transparente Fabrik“. Ziel ist es, sämtliche Energieströme im Werk offenzulegen und steuerbar zu machen.

Alle Maschinen bei Weidmüller können durchgängig miteinander kommunizieren. Die Energiedaten werden nicht nur in eine Richtung erfasst, sondern auch wieder zurück in die Produktion gegeben, um die Anlagen aus Prozess- und Energiesicht zu optimieren.

Monitoringinstrumente zeichnen die Energieströme auf. Durch die Analyse der erfassten Werte können Grund- und Spitzenlast sowie die Energieeffizienz verbessert werden.

Zum Projekt gehören weitere Energieeffizienzmaßnahmen. So installierte Weidmüller zum Beispiel Technik zur Wärmerückgewinnung. Die Investitionen in das Gesamtprojekt haben sich gelohnt: Laut eigenen Angaben spart Weidmüller durch seine transparente Fabrik unterm Strich jährlich über 2,1 GWh Energie.

Dabei ist der Aufwand groß, die Daten aus vielen verschiedenen Maschinen zu erfassen und zu verarbeiten. Das berichtet unter anderem Harting-Produktmanager Hohmuth. Vor allem die Heterogenität in den Werkshallen sei eine Herausforderung. „Wir haben Maschinen von fünf unterschiedlichen Herstellern“, sagt Hohmuth, „und eine Spritzgießmaschine hält 15 bis 30 Jahre.“

Lars Hohmuth, Produktmanager Mica bei Harting Foto: Harting
Lars Hohmuth, Produktmanager Mica bei Harting Foto: Harting

So gleichen die Fabrikhallen bei Harting einem Mehrgenerationenhaus. Neben den neuen Maschinen, die ihre Daten über die Steuerung bereitstellen, gebe es auch ältere, bei denen dies nicht möglich ist. „Bei diesen bekommen wir die Daten von induktiven Stromsensoren“, so Hohmuth. Doch bei Harting stehen auch neue Maschinen, die über ein altes Datenprotokoll kommunizieren.

Auch OPC UA braucht Dolmetscher – für verschiedene Dialekte

Die Mica-Systeme von Harting fungieren hier als Übersetzer. Sie bringen die Daten in ein einheitliches Format und übermitteln diese dann zur Analyse in die IBM-Cloud. Aber selbst wenn sie die Informationen in der Standardspezifikation OPC UA erhalten, müssen sie noch dolmetschen. Denn die Spritzgießmaschinen bei Harting sprächen unterschiedliche Dialekte des Formats, berichtet Hohmuth. „Es gibt bei uns also tatsächlich Micas, die von OPC UA zu OPC UA übersetzen.“

So müssen Unternehmen, die ihre Produktion energieeffizienter machen möchten, zunächst dafür sorgen, dass in ihrer Fabrik eine gemeinsame Sprache gesprochen wird.

Neue Richtlinien ab Oktober 2017
Generell steigen die Anforderungen an ein Energiemanagement kontinuierlich: Ab Oktober 2017 gelten neue Richtlinien für Energiemanagementsysteme (EnMS) der DIN EN ISO 50000er-Reihe. Mit der Veröffentlichung der ISO 50003, 50006 und 50015 erweitert sich die Normenreihe zum Energiemanagement. Stand bislang die Einführung eines funktionsfähigen Energiemanagementsystems im Vordergrund, steht nun die nachgewiesene Verbesserung der Energieeffizienz, also die „energetischen Leistung“, im Fokus.
Unternehmen müssen ihre energetischen Verbesserungen und die Steigerung der Energieeffizienz darlegen: Nachzuweisen ist künftig die kontinuierliche Optimierung der energiebezogenen Leistung im Vergleich zur energetischen Ausgangsbasis (EnB) durch messbare Ergebnisse.
Dementsprechende Energieleistungskennzahlen (EnPIs) gilt es nachvollziehbar, sinnvoll und aussagekräftig aufzubereiten. Gegenüber der Ausgangsbasis muss eine belegbare positive Veränderung erzielt werden, ansonsten kann ein Auditor das Zertifikat verweigern oder ein vorhandenes entziehen. Da die Normen keine explizite Methodik nennen, sehen sich viele interne und externe Energiebeauftragte mit einer neuen und sehr komplexen Aufgabe konfrontiert.

Markus Strehlitz, Journalist in Mannheim

Aufmacherbild: Weidmüller