Lemgoer Fraunhofer-Anwendungszentrum Industrial Automation entwickelt Energieoptimierung 4.0: Viel Lärm und alles ist in Bewegung – der Betrieb einer modernen Produktionsanlage erschließt sich dem Laien heute kaum noch. Aber auch der Experte hat zunehmend Probleme eine komplexe Anlage optimal zu betreiben. Denn hinter den eigentlichen Maschinenmodulen steht eine immer komplexer werdende Automatisierungstechnik.
Und diese muss so programmiert werden, dass die Anlagen möglichst störungsfrei laufen. Auf der Strecke bleibt dabei oft die Frage nach der Energieeffizienz der Produktion. Im vom BMWi-geförderten ANUBIS-Forschungsprojekt des Lemgoer Fraunhofer-Anwendungszentrums für Industrial Automation steht dieses Thema im Fokus.
Im Rahmen des Zukunftsprojektes „Industrie 4.0“ der Bundesregierung geht es um die Entwicklung intelligenter Fabriken, in welchen die Komplexität der Produktion und der Automatisierungstechnik vor dem Benutzer versteckt werden sollen. Gleichzeitig jedoch werden dem Mitarbeiter Assistenzsysteme an die Hand geben, mit denen die Prozesse besser überwacht und u.a. Ressourcenverbräuche optimiert werden können. In diesem Aufgabengebiet forscht das Fraunhofer-Anwendungszentrum Industrial Automation aus Lemgo für und mit den regionalen Unternehmen aus den Bereichen Automatisierungstechnik, Maschinen- und Anlagenbau, Förder- und Elektrotechnik. Eine ganz konkrete Forschungsfrage dabei ist: „Wie erkenne ich Anomalien wie z.B. suboptimale Energieverbräuche während der Produktion?“
Um Anomalie erkennen zu können, müssen die Prozesse in einzelnen Anlagen und auch in ganzen Maschinenmodulen bekannt sein. Klassischerweise wird hierzu von Experten manuell ein Modell des optimalen Energieverbrauchs erstellt, das dann mit den realen Abläufen verglichen werden kann. Bisher nimmt eine solche Vorgehensweise, vor allem aufgrund der komplexen Modellierungsaufgabe, sehr viel Zeit in Anspruch. Die Lemgoer Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter des Fraunhofer-Anwendungszentrums haben deshalb eine innovative Lösung entwickelt, die selbstständig Prozessdaten analysiert und so ein Modell eines Energieverbrauchs automatisch lernen kann.
Getestet wird diese lernende Energie-Anomalieerkennung bisher in der Lemgoer Modellfabrik, welche verschiedene Maschinenmodule wie Laufbänder, Abfüllanalagen und eine Verarbeitungsanlage für Schüttgut umfasst. Hier konnte das Anomalieerkennungssystem bereits selbstständig Energieverbrauchsmodelle der Maschinenmodule erlernen.
Entspricht der Energieverbrauch der realen Anlage nicht dem Modell, wird der Maschinenführer nun auf eine Anomalie aufmerksam gemacht, d.h. der Mitarbeiter wird gezielt auf ungewöhnliche Daten hingewiesen, so dass er nicht mehr durchgehend eine Vielzahl von Daten über Stunden im Auge behalten muss. Anhand dieser Informationen erkennt der Mitarbeiter beispielsweise den möglichen Verschleiß eines Teiles eines Maschinenmoduls, noch bevor dieses fehlerbedingt ausfällt und die Produktion stoppt.
In realen Fertigungsstraßen von Großbetrieben sind die Datenmengen vielfach größer. Um dennoch eine einwandfreie Entwicklung zu gewähren, kann das Fraunhofer-Anwendungszentrum Industrial Automation auf starke Partner aus der Wirtschaft setzten. Für das ANUBIS-Projekt stehen aktuell die Markführer Weidmüller und die Siemens AG zur Seite. Beide Unternehmen engagieren sich schon lange Zeit in der Förderung von regionalen und überregionalen Forschungsprojekten und lassen die Lemgoer Entwickler ihre Innovation an den eigenen Modulen, wie zum Beispiel dem neuen Power Monitor von Weidmüller, testen. Das Detmolder Unternehmen, das erst kürzlich vom Bundesminister Philipp Rösler als „Klimaschutzunternehmen“ ausgezeichnet wurde, profitiert zudem in seinen Klimaschutzbemühungen von den Projektergebnissen.
Neben dieser ersten Lösung für die Anomalieerkennung denken die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter des Fraunhofer-Anwendungszentrums noch einen Schritt weiter. Nicht nur das Erkennen von Anomalien ist für die Fehlervermeidung wichtig. Der nächste Schritt ist ein intelligentes System, das die Energieverbräuche automatisch optimiert. Ein Assistenzsystem also, das dem maschinenüberwachenden Mitarbeiter noch weiter unterstützt und gleichzeitig beispielsweise auch eine ISO 50001 Zertifizierung vereinfachen soll.
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