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Cosmino: Einsparen von Energie- und Materialkosten auf Basis von Big Data Analysen

Bild: Cosmino: Einsparen von Energie- und Materialkosten auf Basis von Big Data Analysen

(openPR) 2022 ist kein optimales Jahr für die produzierende Industrie, und 2023 droht nicht besser zu werden. Allen voran bei Material und Energie bestehen Engpässe und Kostenexplosionen. Verbrauchsreduzierungen scheinen nun geboten, egal wie groß die Abhängigkeit von Gas oder gestörten Lieferketten tatsächlich ist. Vor allem muss man diese Einsparungen unter wirtschaftlichen Gesichtspunkten betrachten: Noch nie war es lohnender – bei gleichbleibender Ausbringung – Material, Maschinenlaufzeit und Energie zu verringern. Oder das Portfolio zu bereinigen und vorhandenes Material und verfügbare Energie in die vielversprechendsten Produkte zu stecken. Und vielleicht gibt es gerade jetzt freie Kapazitäten bei Menschen und Maschinen, um derartige Maßnahmen durchzuführen.

Diese Mehrwerte stecken in Big Data

Durch die Analyse von Massedaten (Big Data) können Sie beispielsweise:

-die vorhandenen Korrelationen zwischen Prozessparametern und Ausbringungsmengen/-qualitäten identifizieren, um z. B. Ausschuss frühestmöglich zu erkennen und wertvolle Maschinenlaufzeit und Material zu sparen,

-Wartungsbedarfe von Anlagen anhand des Zustands von Verschleißteilen ermitteln, um präventiv zu warten, statt erst im Schadensfall zu reparieren,

-ungewöhnlich hohe Energieverbräuche erkennen und deren Ursachen herausfinden,

-kostenintensive Prozesse und Produkte identifizieren und nach Alternativen suchen.

So werden erfasste Daten für Analysen genutzt

Mit Cosmino MES und Digitalen Zwillingen können Maschinendaten in großer Anzahl erfasst werden und stehen – verknüpft mit Auftrag, Produkt, Maschinenstatus, Qualität – zu Analysezwecken zur Verfügung, wie wir in diesem Bericht vorgestellt haben. Big Data gelangen hierbei erst gar nicht in die relationale Datenbank des MES, sondern werden in dafür spezialisierte Datenbanken gespeichert. Daher übertragen Digitale Zwillinge die Prozessdaten, nachdem sie durch das MES visualisiert und gegen Grenzen geprüft wurden, zur weiteren Speicherung und Analyse in eine Zeitreihendatenbank. Um IT-Kosten zu sparen, kann diese sich auch in einer Cloud-Plattform befinden. Egal, ob On-Premise oder in der Cloud, in beiden Fällen stehen ausreichend Analysemöglichkeiten zur Verfügung, um aus diesem wertvollen Datenschatz echte Mehrwerte und Einsparungen zu generieren.

Der größte Teil der für derartige Analysen notwendigen Daten ist oft schon vorhanden

Ein Grundstock aus Maschinenzuständen, Aufträgen, Mengen, Qualität etc. wird häufig bereits durch ein MES oder BDE erfasst. Gegebenenfalls Prozessmerkmale und Energiewerte befinden sich oft noch nicht im gleichen Datentopf oder fehlen gänzlich.

Solche nun benötigten Informationen, z. B. von Maschinen oder intelligenten Zählern, können nun mit Digitalen Zwillingen zusätzlich gesammelt und in die bestehende BDE-/MES-Umgebung integriert oder eine Datenbank zu Analysezwecken aufgebaut werden. Auf dem Digitalen Zwilling werden die Prozess- und Energiedaten dazu mit Informationen aus der Betriebsdatenerfassung bzw. dem MES ergänzt. Dies könnte – je nach Verfügbarkeit und Bedarf – das erfasste Werkzeug, Produkt, Material, der Auftrag, Maschinenstatus, Qualitätsstatus und die Chargennummer sein.

Wir holen für Sie Mehrwerte aus Ihren „Big Data“ – zum Beispiel durch Machine Learning

Anschließend kann durch Big Data Spezialisten die Analyse der von Prozessexperten definierten Anwendungsfälle erfolgen. Dafür wird zunächst geprüft, ob bestimmte Konstellationen Einfluss auf den Anwendungsfall haben. Zum Beispiel, ob anhand der Kurven von Energieverbräuchen oder Prozessparametern Verschleiß von Teilen oder dem hergestellten Artikel erkennbar ist. Wird ein Einfluss festgestellt, kann der gefundene Algorithmus „trainiert“ werden, um die definierten Fälle zukünftig mit hoher Wahrscheinlichkeit aus den erfassten Live-Daten zu identifizieren.

Auch können Höchstgrenzen für den Energieverbrauch einzelner Maschinen, Komponenten oder Bereichen definiert werden, und wenn die Verbräuche zu hoch sind, gibt ein Algorithmus Bescheid – orientiert daran, in welchen Bereichen tatsächlich produziert und somit Energie verbraucht wird.

Die Chance, mit Big Data nennenswerte Einsparungen zu finden, ist enorm gut

Tatsache ist, dass kein Prozess heutzutage bereits perfekt funktioniert. Überall wird Energie, Material und Maschinenlaufzeit bewusst oder unbewusst verschwendet. Selbst wenige gefundene Fälle können bereits hohe Summen an Ersparnissen generieren, weshalb eine Investition in ein derartiges Erfassungs- und Analyseprojekt sich fast immer als äußerst lohnend herausstellt.

Einem Forschungsprojekt zufolge wurden für eine betrachtete Anzahl von 338 Big Data Projekten aus den Jahren 1994 bis 2020 Einsparungen von fast 1 Milliarde € und einer mittleren Einsparung von 2,87 % des Umsatzvolumen des betroffenen Prozesses ermittelt.

Die Kosten für Software und Dienstleistung lagen weit darunter, sodass sich im Durchschnitt eine Amortisation nach bereits 15 Tagen ergeben hat.

Wir – die COSMINO AG – unterstützen Sie gerne. Sei es mit einem Erfassungskonzept, Software oder der Analyse und Entwicklung von Big Data Szenarios. Entscheiden Sie sich für ein erstes Beratungsgespräch zum Ausloten der Möglichkeiten besser heute als morgen. Wir freuen uns auf Ihre Kontaktaufnahme: E-Mail

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