{"id":11835,"date":"2024-03-08T09:50:10","date_gmt":"2024-03-08T08:50:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/?p=11835"},"modified":"2024-03-08T09:50:10","modified_gmt":"2024-03-08T08:50:10","slug":"energieoptimierte-produktion-mit-digitalen-zwillingen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/energieoptimierte-produktion-mit-digitalen-zwillingen\/","title":{"rendered":"Energieoptimierte Produktion mit Digitalen Zwillingen"},"content":{"rendered":"

Das produzierende Gewerbe ist einer der gr\u00f6\u00dften Verursacher von CO\u2082-Emissionen und steht f\u00fcr ca. 31 % des Prim\u00e4renergiebedarfs. In der industriellen Fertigung k\u00f6nnten bei einer beschleunigten Digitalisierung bis zu 12,7 Millionen Tonnen CO2 eingespart werden[1]<\/sup><\/a>. Genau mit dieser Aufgabenstellung befasst sich auch das vom Fraunhofer IESE geleitete Forschungsprojekt \u00bbgreenProd\u00ab. In diesem Blog-Beitrag wird die Projektvision vorgestellt und bestimmte Teile des Projekts wie auch die Hintergedanken um deren Aufbau werden n\u00e4her erl\u00e4utert.<\/span><\/span><\/p>\n

Das Projekt \u00bbgreenProd<\/a><\/span><\/span>\u00ab<\/span><\/span><\/h2>\n

Die Vision des Projekts ist es, die Transformation der produzierenden Industrie zu unterst\u00fctzen und die Nutzung von Energie aus regenerativen Energiequellen zu maximieren. Dies birgt nicht nur das Potenzial, durch die Reduzierung der Nutzung fossiler Energien die Emissionen von Treibhausgasen zu senken, sondern auch die Kosten f\u00fcr Energie in den Betrieben zu senken und somit die Wettbewerbsf\u00e4higkeit zu steigern. Zur Umsetzung dieses Ziels werden gr\u00fcne digitale Energiezwillinge (gDEZ) entwickelt. Verwaltungsschalen (Asset Administration Shells) realisieren gDEZ f\u00fcr Produktionsschritte, Produkte und Schnittstellen sowie gDEZ zur Verf\u00fcgbarkeit von regenerativer Energie, mit denen auftretende Emissionen erfasst und zugeordnet werden k\u00f6nnen. Weiterhin beschreiben sie den Energieverbrauch bestimmter Schritte, den CO\u2082-Fu\u00dfabdruck des Energiemixes und stellen Vorhersagen f\u00fcr die Verf\u00fcgbarkeit erneuerbarer Energien zur Verf\u00fcgung. Dies erm\u00f6glicht ein umfangreiches Tracking des CO\u2082-Fu\u00dfabdrucks \u00fcber alle Schritte hinweg. GDEZ erm\u00f6glichen Messbarkeit und Vergleichbarkeit. Somit k\u00f6nnte beispielsweise ein Kunde verschiedene Produkte miteinander vergleichen, oder der Hersteller selbst kann Optimierungen durchf\u00fchren.<\/p>\n

Optimierungspotenziale<\/h3>\n

Die gesammelten Daten k\u00f6nnen dazu genutzt werden, Entscheidungen zu treffen, um beispielsweise den Produktionsablauf zu verbessern. Ein m\u00f6glicher Ansatzpunkt hierzu sind Investitionsentscheidungen, wo durch Kenntnis des energetischen Anteils in der Produktionskette Effizienzkriterien st\u00e4rker ber\u00fccksichtigt werden k\u00f6nnen. Eine andere Option ist, unter Ber\u00fccksichtigung der Produktionsauslastung und der Liefertermine die Fertigungsgeschwindigkeit anzupassen. Ein denkbarer Fall hierzu w\u00e4re eine Pumpanwendung, bei der die Pumpendrehzahl so eingestellt wird, dass die Pumpe nicht im Wechselbetrieb, sondern mit konstanter Drehzahl im h\u00f6heren Effizienzbereich betrieben wird. Eine weitere Option w\u00e4re, wo m\u00f6glich, die Fertigungsgeschwindigkeit von Maschinen so anzupassen, dass diese m\u00f6glichst effizient laufen. Die Auswirkungen sind im Anschluss anhand der Daten im gDEZ ablesbar.
\n<\/span><\/span><\/p>\n

Planung einer energieoptimierten Produktion<\/h2>\n

Eine weitere Optimierungsm\u00f6glichkeit liegt in der Ablaufplanung der Produktion. Hierzu stelle man sich eine Fabrikhalle vor: Es gibt unterschiedliche Produktionsschritte, welche bestimmte Produkte durchlaufen m\u00fcssen. Jedoch sind nicht alle Maschinen zu jeden Zeitpunkt voll ausgelastet, und nicht jeder Prozess ben\u00f6tigt dieselbe Menge an Energie. Wenn man es schafft, diejenigen Prozesse, die besonders viel Energie ben\u00f6tigen, dann auszuf\u00fchren, wenn besonders viele erneuerbare Energien verf\u00fcgbar sind, wird der CO\u2082<\/span>-Fu\u00dfabdruck reduziert. Dies hat sogar einen erfreulichen Nebeneffekt: Da die erneuerbaren Kraftwerke die besonders kostenintensiven Erzeuger, beispielsweise Gaskraftwerke, aus dem Markt dr\u00e4ngen, sinkt zu diesem Zeitpunkt der B\u00f6rsenstrompreis. Besitzt das Unternehmen einen flexiblen Stromtarif oder kauft seinen Strom selbst an der B\u00f6rse, entsteht hierdurch automatisch ein Kostenvorteil. Dieser Teilaspekt wird im Folgenden genauer betrachtet.<\/p>\n

Umgebungsmodell<\/h3>\n

Zun\u00e4chst muss die Produktionsumgebung abstrahiert und modelliert werden. Eine M\u00f6glichkeit hierzu ist, den Produktionsablauf eines jeden Produkts als eine Abfolge von Verarbeitungsschritten anzusehen. Diese Schritte erfolgen sequenziell und sind untereinander nicht austauschbar. Will man beispielsweise ein Gewinde in ein Werkst\u00fcck schneiden, so muss man zun\u00e4chst das Werkst\u00fcck auslagern, dann bohren und anschlie\u00dfend schneiden. Bohren und Gewindeschneiden stellen hierbei jeweils einen konkreten Prozessschritt dar. Die jeweils eingesetzten Maschinen k\u00f6nnen hierbei identisch sein, m\u00fcssen es jedoch nicht. F\u00fcr das Fabrikmodell bedeutet dies, dass man jedem Prozessschritt Maschinen zuordnet, wobei eine Maschine auch mehreren Schritten zugeordnet werden kann. Weiterhin k\u00f6nnen am Ende unterschiedliche Werkst\u00fccke auf denselben Prozessschritt warten (beispielsweise das Bohren), sodass es zu Wartezeiten kommt. Dies wird im Modell mittels einer \u00bb<\/span><\/span>Warteschlange\u00ab<\/span><\/span> f\u00fcr den jeweiligen Schritt abgebildet.<\/p>\n

Auftragsmodellierung<\/h3>\n

Mit diesen Elementen ist es bereits m\u00f6glich, eine Produktionsumgebung zu beschreiben, jedoch fehlen zur Darstellung des Produktionsablaufs wichtige Produktinformationen<\/strong>. So ist zwingend erforderlich zu wissen, was \u00fcberhaupt hergestellt werden soll und welche Schritte dazu erforderlich sind. Da in einer Fabrik f\u00fcr gew\u00f6hnlich nicht manufaktur\u00e4hnlich Einzelst\u00fccke produziert werden, sondern gewisse St\u00fcckzahlen, kann man diese Informationen in sogenannten Betriebsauftr\u00e4gen <\/strong>zusammenfassen. Ein Betriebsauftrag ist hierbei etwas vereinfacht gesagt eine Art interne Bestellung f\u00fcr ein konkretes Produkt oder aber auch ein selbst produziertes Teil. Durch die Zerlegung der Kundenauftr\u00e4ge in Betriebsauftr\u00e4ge k\u00f6nnen \u00dcberschneidungen ausgenutzt werden, und der gesamte Produktionsprozess kann im internen ERP-System abgebildet werden. Zur Verdeutlichung ein Exempel:
\nBestellen zwei Kunden unterschiedliche Produkte, etwa ein Fenster mit den Ma\u00dfen 100×100 cm und eins in der Gr\u00f6\u00dfe 80×80 cm, so unterschieden sich Teile der Produktion und f\u00fchren zu unterschiedlichen Betriebsauftr\u00e4gen bei der Rahmenfertigung. In dem Beispiel w\u00fcrden die Rahmenteile auf eine unterschiedliche Gr\u00f6\u00dfe geschnitten. Andere Teile hingegen, wie der Griff oder die Scharniere, sind identisch. Deren Produktion w\u00fcrde in Betriebsauftr\u00e4gen zusammengefasst.Ziel dieses Zusammenfassens ist es, die Standzeiten der Maschinen (bspw. verursacht durch Transport- oder R\u00fcstzeiten) zu reduzieren und effizienter zu arbeiten. Auch dies muss im Modell entsprechend abgebildet werden. Um Synergien zwischen Auftr\u00e4gen zu finden, gibt es bereits etablierte Prozesse in den Unternehmen, sodass f\u00fcr das Modell die Betriebsauftr\u00e4ge als Ausgangspunkt f\u00fcr die Optimierung der Produktionsplanung dienen.<\/p>\n

Abh\u00e4ngigkeiten<\/h4>\n

Ein wichtiger Punkt bei der Abbildung der Betriebsauftr\u00e4ge ist die Ber\u00fccksichtigung der m\u00f6glichen Abh\u00e4ngigkeiten. Aufeinanderfolgende Schritte innerhalb eines Auftrags stellen die einfachste Form von Abh\u00e4ngigkeit dar. Es k\u00f6nnen wie im Fensterbeispiel (beide warten auf den Griff) auch zwei Auftr\u00e4ge einen gemeinsamen, vorausgesetzten Auftrag besitzen. Dieser wird als eigener Auftrag abgebildet, w\u00e4hrend die davon abh\u00e4ngigen Auftr\u00e4ge zur\u00fcckgestellt werden m\u00fcssen. Ebenso kann ein Auftrag von mehreren Vorauftr\u00e4gen abh\u00e4ngig sein (ein Fenster ben\u00f6tigt einen Griff und Scharniere). Auch alle Kombinationen sind m\u00f6glich.<\/p>\n

\"Darstellung
M\u00f6gliche Abh\u00e4ngigkeit von Betriebsauftr\u00e4gen<\/figcaption><\/figure>\n

Nutzung des Modells<\/h3>\n

Das so konzipierte Modell, welches all diese Aspekte ber\u00fccksichtigt und zu den genannten Komponenten noch Eigenschaften wie Standbyverbrauch, Leistungsaufnahme im Betrieb, R\u00fcst-, Nutzungs- oder Durchlaufzeiten ber\u00fccksichtigt, kann vereinfacht wie folgt dargestellt werden.<\/p>\n

\"Energieoptimierte
Umgebungsmodell des Produktionsumfelds<\/figcaption><\/figure>\n

Im Projekt wird dieses Modell nun mit einem Scheduler und einer Simulationssteuerung gekoppelt, um eine Monte-Carlo-Simulation<\/strong> durchzuf\u00fchren. Bei einer solchen Simulation werden bestimmte Entscheidungen zuf\u00e4llig getroffen, um bestimmte Zeitr\u00e4ume zu simulieren. Hierzu geh\u00f6rt beispielsweise das Scheduling, also die Planung der Produktionsabl\u00e4ufe. Hierzu betrachtet der Scheduler die Warteschlange und die freien Maschinen eines Prozessschritts und trifft eine Entscheidung dar\u00fcber, ob und welcher Auftrag einer Maschine zugeordnet wird. Das Modell simuliert dann die Bearbeitung und verwaltet die Auftr\u00e4ge. Die Simulation erfolgt grunds\u00e4tzlich zeitbasiert in \u00e4quidistanten Zeitschritten bis zu einem eingestellten Endzeitpunkt. Am Ende wird das Ergebnis hinsichtlich \u00f6konomischer sowie \u00f6kologischer Kenndaten ausgewertet und der beste Ablaufplan wird vorgeschlagen. Zu den Kriterien geh\u00f6ren beispielsweise Einhaltung von Deadlines, Maschinenauslastung, Energieverbrauch,\u00a0 Energiekosten oder auch CO\u2082-Emissionen.<\/p>\n

\n

[1] Klimaeffekte der Digitalisierung 2.0: Studie zur Absch\u00e4tzung des Beitrags digitaler Technologien zum Klimaschutz in Deutschland, Bitkom<\/em>, 2024<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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