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Mittwoch, 20. Februar 2019

Automation

Ressourcen schonen dank Industrie 4.0

Von Martin Ciupek | 7. Februar 2019 | Ausgabe 06

Datenanalysen helfen den Material- und Energieeinsatz in der Produktion zu reduzieren. Einsatzbeispiele aus der Praxis zeigen, wo noch Potenziale schlummern.

Wenn Produktionsbetriebe in die digitale Transformation einsteigen, dann steht meist die Produktivitätssteigerung im Vordergrund. Dabei liegt auch ein erhebliches Potenzial von Industrie 4.0 in der Reduzierung des Ressourcenbedarfs, wie das Symposium „Ressourceneffizienz durch Industrie 4.0“ Mitte Januar in Frankfurt am Main verdeutlichte.

Manchmal liegt der Nutzen förmlich auf der Hand, beispielsweise beim Druckluft- und Pneumatikspezialisten Mader aus Leinfelden-Echterdingen. Die Erfahrung der Fachleute zeigt, dass viele Kunden Druckluftleckagen durch manuelle Prüfvorgänge oder einfaches Abhören auf Zischgeräusche identifizieren und Reparaturen verschleppt werden. Mit einer Druckluftleckage-App will Mader das nun ändern. Im Verteilernetz integrierte Ultraschallmessgeräte erfassen dabei nicht nur Druckverluste, sie werden auch direkt in der App dokumentiert sowie anhand ökonomischer und ökologischer Kriterien bewertet. So wird unmittelbar deutlich, welche zusätzlichen Kosten durch den Luftaustritt verursacht werden. Daraus lassen sich Prioritäten für die Reparatur ableiten.

Bei konsequentem Einsatz der Überwachungstechnologie kann laut Mader in Anwendungen bis zu 35 % Druckluft bzw. Strom für deren Erzeugung gespart werden. Eine Studie des VDI Zentrums Ressourceneffizienz im Auftrag des Bundesministeriums für Umwelt, Naturschutz und nukleare Sicherheit (BMU) kommt bei genauerer Analyse zu dem Ergebnis, dass über einen Zeitraum von einem Jahr auf diese Weise in Deutschland zwischen 0,86 TWh und 3,03 TWh Energie eingespart werden können, während der Energieaufwand für die benötigten Smartphones, die Sensorik und Datennetze mit 0,03 TWh bis 0,07 TWh deutlich darunter liegt.

Martin Vogt, Geschäftsführer des VDI ZRE, kommt nach zahlreichen Gesprächen und Einblicke in Anwendungen zur Erkenntnis: „Im Rahmen der Digitalisierung ist Ressourceneffizienz kein Zusatzthema, sondern lässt sich noch mit abdecken.“ Sie sollte deshalb nicht als zusätzliche Plicht für das Management betrachtet werden. Es lohne sich, sie bei der Datenerfassung für Industrie-4.0-Konzepte bereits mitzudenken.

Digitalisierung führt jedoch nicht automatisch zu einem wirtschaftlich sinnvollen Verhältnis von Aufwand und Nutzen. Als Beispiel nennt die Ressourceneffizienzstudie die Umstellung einer Waferfertigung auf papierlose Prozesse mittels USB-Speicher im Projekt „Data on a Stick“. Trotz jährlicher Einsparungen von 108 000 bis 450 000 Blatt Reinraumpapier sowie bis zu 20 % Energieersparnis in der Anlage, wurde der Ressourcenaufwand für Sticks und Computer bei konservativer Beurteilung als geringfügig höher bewertet.

Dennoch lohnt es sich gerade neue Produktionskonzepte genauer zu analysieren, die die Digitalisierung ermöglicht. Statt enger Fertigungstoleranzen setzt beispielsweise der Lichtkonzern Osram in einem Projekt auf Funktionstoleranzen. Das bedeutet, dass Einzelteilabweichungen überwacht werden und paarweise mit einem passenden Gegenstück bewertet werden. Dadurch konnten laut Osram die Kosten für die in der Produktion eingesetzten Materialien reduziert werden.

Neben unternehmensspezifischen Herangehensweisen gibt es aber auch gemeinschaftliche Bestrebungen. Im Rahmen der Initiative Intelligente Technische System Ostwestfalen-Lippe – kurz „It‘s OWL“ – arbeiten Unternehmen aus der Region an Lösungen, die die Fertigungsqualität sichern und Ressourcen schonen. Industrie 4.0 und künstliche Intelligenz (KI) sind hier wesentliche Schlagworte.

Ursula Frank von der Entwicklungsabteilung des Verler Unternehmens Beckhoff Automation erklärt, welche Ergebnisse die Algorithmen aus Naturwissenschaften und Machine Learning erbrachten: „Wir konnten bei den ersten Anlagen eine Energieeffizienzsteigerung von 17 % erreichen und gleichzeitig den Ausschuss um 50 % reduzieren.“ Eigens für die Energiemessung im Prozess entwickelte Busklemmen brachten ihr Team darauf, dass beim Anfahren einer Säge für die Möbelindustrie hohe Spitzenlasten entstehen. Durch variable Betriebsmodi konnte der Energiebedarf schließlich um 17 % gesenkt werden. Frank sieht darin noch nicht das „Maß aller Dinge“. Hier gelte es dranzubleiben.

Das maschinelle Lernen für Anwendungen in der Wartung hat dagegen Antriebstechnikhersteller Lenze zusammen mit Partnern und Forschungseinrichtungen im Blick. Damit werde es leichter, Unterschiede zwischen Soll- und Ist-Zustand in Produkten zu erkennen. Laut Lenze-Vorstand Frank Maier verbessert das nicht nur die Qualität, sondern spart auch Wartungskosten. Bei Lenze wolle man deshalb weitere KI-Methoden testen: So ist die Rede von „hybriden Lernverfahren“, die bestehende Modelle vereinen.

Alle Maßnahmen beruhen darauf, unterschiedliche Daten über längere Zeiträume zu analysieren. Deswegen erarbeiten Unternehmen in einem neuen It‘s-OWL-Projekt nun Konzepte für eine industrielle Plattform zur Verarbeitung und Nutzung großer Datenmengen (Big Data). Ziel ist eine verlässliche Architektur für Datentransport und Datensicherung.