Intelligentes Energiemanagement von Produktionsanlagen

Das Thema der ressourceneffizienten Produktion ist in den letzten Jahren immer bedeutender geworden. Dies betrifft zum einen den Umgang mit den verwendeten Materialien, zum anderen aber auch den verantwortungsvollen Umgang mit jeglicher Form von Energie. Speziell der effiziente Einsatz benötigter Energieträger hat sich zu einem regelrechten Wettbewerbsvorteil durch den Imagegewinn, nicht nur bei DAX-Unternehmen, entwickelt. Um dies professionell zu bewerkstelligen empfiehlt sich der Einsatz eines Energiemanagementsystems, wie es auch in der DIN EN160001 und der internationalen Norm ISO50001 beschrieben wird. Hierbei ist die Rückkopplung der entscheidende Punkt, damit aus einem Steuerprozess eine in sich geschlossene Regelung entsteht. Dazu ist die Kopplung von EMS mittels Kennzahlen eine verbreitete Methode. Allerdings besteht die Gefahr von Fehlinterpretationen, da die Konzeption der richtigen Kennzahl oft nicht trivial ist und ein ganzheitliches Prozessverständnis erfordert. Hieraus resultiert, dass das eingesetzte Energiemanagementsystem immer nur so gut sein kann, wie die Aussagekraft der Kopplungsgröße (Kennzahl). Bei Produktionsanlagen wird primär elektrische Energie benötigt, die in vielen Komponenten entweder direkt oder indirekt über andere Energiearten (mechanisch, thermisch) den technischen Prozess beeinflusst. Jede Produktionsanlage besteht dabei aus einer Vielzahl von Aktoren, die im Zusammenspiel die Funktionalität erbringen. Zur Erhöhung der Transparenz liegt es daher auf der Hand, mithilfe von Datenloggern den Verbrauch von Maschinen und Anlagen zu erfassen. Verbrauchsanalyse mit Legato Das Leitsystem Legato beinhaltet beispielsweise ein Modul zur Energieeffizienzanalyse. Legato ist ein skalierbares Manufacturing Execution System (MES), das vom Monitoringsystem in der hochautomatisierten Fertigung bis zum kompletten MES variabel eingesetzt werden kann. Die Architektur und der Funktionsumfang sind im Einklang mit den derzeit geltenden Normen und Richtlinien von ISA S95, MESA und VDI 5600. Bei jeder Legato-Applikation steht das Erzeugen von Transparenz über alle Unternehmensbereiche im Vordergrund. Dabei erfolgt die Datenerfassung online von den Steuerungssystemen der Produktionsanlagen oder durch Datenlogger in den Hauptverteilerkreisen. Die Online-Erfassung erhöht die Datenqualität und erlaubt die Berechnung von Kennzahlen quasi in Echtzeit. Eine anschließend web-basierte Auswertung und visuelle Präsentation aller Daten erfolgt durch einen Standard-Web-Browser. Legato ist zum Energiemanagement bestens geeignet, da über bidirektionale Schnittstellen zum Prozess verschiedene, produktionsrelevante Mess- und Verbrauchswerte erfasst und archiviert werden. Damit ist Legato auch für die Energieoptimierung einsetzbar. Das kontinuierliche Messen aller Energieverbrauchswerte und des Lastverhaltens stellt die Basis zur Identifikation von ineffizienten Regelungen, Leckagen, sich gegenseitig beeinflussende Faktoren etc. dar. Durch eine geeignete Aufbereitung der Daten in Form von Charts kann ein Verantwortlicher (z.B. Anlageningenieur) Maßnahmen zur Verbrauchsreduzierung ableiten. Es stehen derzeit schon diverse grafische und ­tabellarische Auswertungen zur Verfüg-ung – Tageslast- und Monatslastprofil (s. Abb. 1), Sankey-Auswertung (s. Abb. 2), Verbrauchsdarstellung über beliebige Zeiträume oder verschiedene Verbraucher etc. Aus diesen aufbereiteten Daten muss der User derzeit allerdings noch manuell Rückschlüsse ableiten und entsprechende Maßnahmen zur Reduzierung der Energiekosten ergreifen. Kennzahlen für die Produktion Die Beurteilung eines komplexen Produktionsprozesses erfordert aussagekräftige Kennzahlen, sogenannte Key Performance Indikator (KPI). Nur ein Kennzahlensystem und das dazugehörende Reporting ermöglichen dem Management die effektive Kontrolle und Steuerung der Produktion. In der automatisierten Produktion sind vor allem Kennzahlen von einzelnen Maschinen und Anlagen, wie z.B. die \’Technische Verfügbarkeit\‘ von Bedeutung. Eine vernetzte Produktion ermöglicht eine automatisierte, und damit kostengünstige, Erhebung der Daten. Gleichzeitig können Kennzahlen die Ergebnisse von Simulationen entscheidend verbessern, da sie eine Rückkopplung realer Systemdaten in verdichteter Form erlauben. Für die Planungssimulation werden vor allem statistische Daten zum Störverhalten der Maschinen und Anlagen als Eingangsdaten herangezogen. Zur Betriebssimulation werden Daten aus der Betriebsdatenerfassung, wie z.B. Nutzungsgrade und Stückzahlen, verwendet, welche zyklisch an die Simulation übergeben werden. Zur Datenerfassung, Berechnung, Archivierung und Präsentation der Kennzahlen kommen eigenständige Module des MES zum Einsatz. Neben den ausgelieferten Standard-Kennzahlen, ist es mit Legato auf einfache Weise möglich nach Kundenwunsch projektspezifische Kennzahlen in das System zu integrieren. Dies bildet eine optimale Voraussetzung für ein Kennzahlensystem im Rahmen eines intelligenten Energiemanagements. Eine potenzielle Fehlerquelle existiert allerdings, wenn ermittelte Kennzahlen verwendet werden, um ähnliche aber nicht identische Bereiche zu vergleichen, wie z.B. Energieverbrauch Produktion A mit Energieverbrauch Produktion B. Dies beinhaltet die Gefahr, dass der Vergleich falsch interpretiert wird. Ist z.B. Produktion A in einer tropischen Klimazone und Produktion B in einer gemäßigten Klimazone, wirkt sich das auf den Energieverbrauch (Klimatisierung) aus, obwohl beide denselben Prozessverbrauch aufweisen. Dies beruht auch auf der aktuell existierenden Diskrepanz zwischen Theorie und Praxis, denn es ist nicht möglich ein Kennzahlensystem zu entwerfen, dass universell für alle Branchen und Unternehmensgrößen angewendet werden kann. Vielmehr ist für jeden Prozess ein individuelles System nötig. Hier zeigt sich schnell der Zielkonflikt zwischen Reduzierung der Komplexität und hinreichender Genauigkeit der Kennzahl auf. Veränderung des betrieblichen EMS Allgemein umfasst nach VDI 4602 der Begriff Energiemanagementsystem, die zur Verwirklichung des Energiemanagements erforderlichen Organisations- und Informationsstrukturen einschließlich der hierzu benötigten technischen Hilfsmittel. Allerdings ist vor allem im Umfeld der Anwender ein unterschiedliches Verständnis vorhanden, was unter EMS genau zu verstehen ist. Dies reicht von der einfachen Verfolgung des Stromverbrauchs bis hin zu komplexen Überwachungs- und Reglungsmechanismen. Trotzdem ist ein allgemeiner Trend erkennbar, dass sich das EMS in vielen Unternehmen von einer Energieüberwachung hin zu einem ganzheitlichen Ressourcenmanagement entwickelt. Aus dieser Entwicklung resultiert, dass sowohl mehr Informationen über den Einsatz der Energie notwendig werden, als auch deren richtige Interpretation. Probleme der Vergleichbarkeit Speziell in der richtigen Interpretation der Informationen liegen zukünftige Herausforderungen. Denn viele Betreiber wollen mit den neu gewonnen Daten verschiedene Anlagen vergleichen bzw. Energieanalyse über den zeitlichen Verlauf bewerten. Die Absicht dabei ist meist einen Vergleich der Prozessgüte zu bekommen. Vordergründig erscheint die Möglichkeit, die generierten Kennzahlen für eine technische und wirtschaftliche Bewertung des Prozesses zu verwenden. Hierbei ist es jedoch unerlässlich die dokumentierten Daten in Abhängigkeit zu den herrschenden Randbedingungen zu setzen. Wird ohne Kenntnisse des Prozesses und dessen Randbedingung eine Kennzahl verwendet, kann dies zu falschen Schlüssen führen. Verbesserung der Aussagequalität Kennzahlen sollen einen geringen aber relevanten Ausschnitt der komplexen Realität darstellen und somit den Zustand des Systems in konzentrierter Form beschreiben. Dadurch wird die Komplexität reduziert und ein schneller Überblick ermöglicht, der zur Analyse, laufenden Planung, Steuerung und Kontrolle dienen soll. Um trotzdem einen vernünftigen Vergleich zu ermöglichen, ist es unbedingt notwendig, dass betrachtete Bereiche richtig bilanziert werden. Dazu zählt vor allem, dass zwischen Prozess- und Randbedingungsgrößen strikt getrennt wird. Somit wird die (reine) Prozesskennzahl mit den Umgebungsbedingungen (wie z.B. Energiebedarf für die Hallenkühlung) zu einem Kennzahlensystem erweitert ­ (s. Abb. 3). Fazit Um das aufgezeigte Risiko durch Fehlinterpretationen zu reduzieren, sind folgende zwei Schritte notwendig: – Eine ganzheitliche Betrachtung: Beginnend vom Prozess über die Randbedingungen/-be- einflussungen bis hin zu den bezweckten Ab- sichten der Kennzahl. – Weiterentwicklung von der Kennzahlsteuerung hin zur Kennzahlensystemsteuerung. Dies bedeutet, dass jeder Anwender sich individuell ein auf den jeweiligen Prozess abgestimmtes Kennzahlensystem erarbeiten muss. Dabei ist darauf zu achten, dass zwischen Prozessparameter und Randbedingungsparameter unterschieden wird, damit eine spätere Vergleichbarkeit von ähnlichen Prozessen/Branchen ermöglicht wird. Auch wenn anfänglich durch die Prozessanalyse und einem Workshop mit den beteiligten Stakeholdern ein Mehraufwand entsteht um das Kennzahlensystem zu parametrisieren, amortisiert sich dieser durch: – Erhöhung der Interpretationsgüte, um so qua- lifiziertere Aussagen über zukünftige Invest- ments geben zu können. – Erhöhung der Aussagekraft von Benchmarking, in dem eine ganzheitliche Prozessbetrachtung durchgeführt wird und Randbedingungen dargestellt werden. – Erleichterung der Vorausplanung, in dem zwi- schen prozessbedingten und umweltbeding- ten Einflüssen unterschieden wird. Legato, als etabliertes MES, bietet die Voraussetzungen um ein intelligentes Energiemanagement auf Basis eines Kennzahlensystems aufsetzen und betreiben zu können.