Energiewissen

Anomalieerkennung

Anomalieerkennung (engl. anomaly detection) ist die Identifikation von Abweichungen in Datensätzen oder Zeitreihen in Bezug zu erwarteten Werten oder Mustern. Sie kann Erkenntnisse zu möglichen Fehlern oder Trends liefern. Die Ermittlung von Abweichungen hilft auch bei der frühzeitigen Erkennung von Störungen oder Leckagen.  Häufig sind Anomalieerkennungen in Zeitreihen komplexe Aufgaben, welche Bereiche wie Statistik, Machine Learning, KI oder Data-Mining einbeziehen. Auch die einfache Überwachung von Grenzwerten in einem zeitlichen Kontext kann dafür genutzt werden.

Im Energiemanagement wird sie häufig für die Erkennung eines sich schleichend verändernden Verbrauchsverhaltens angewendet. Beispiele dafür sind Verschleiß bei Pumpen, Veränderungen bei der Verschattung von PV-Anlagen oder die Identifizierung von Micro-Leckagen bei Klima- und Kälteanlagen.

 

 

Condition Monitoring

Condition Monitoring bezeichnet den Prozess der kontinuierlichen Überwachung des technischen Zustands von Maschinen durch Messung von physikalischen Größen wie beispielsweise der Temperatur, der Schwingungen, des Druckes u.ä. mit Hilfe von Sensoren. Die gemessenen Sensordaten werden dabei in Echtzeit analysiert. Durch die permanente Gewinnung, Übertragung und Auswertung von Daten können Veränderungen unmittelbar erkannt werden. Dadurch ist es möglich, ein verlässliches und schnelles Sicherheitssystem aufzubauen. Fehler und Störfaktoren können zeitnah analysiert werden.

Ein Vorteil des Verfahrens besteht in der präventiven, komfortablen Fehleridentifikation und einer gezielteren Durchführung von Wartungsintervallen. Dadurch können Stillstandszeiten von Maschinen reduziert und Kosten minimiert werden. Ein weiterer Vorteil liegt in der erhöhten Mitarbeitersicherheit, da optimal gewartete Maschinen für störungsfreie Abläufe sorgen.

Condition Monitoring

Condition Monitoring

Fertigungsmanagementsystem

Das Ferti­gungs­ma­nage­ment­system (Manufacturing Execution System MES) ist ein Produktionsleitsystem. Es zeichnet sich durch die direkte Anbindung verteilter Systeme aus. Das MES ermöglicht dadurch die Steuerung und Kontrolle der Produktion in Echtzeit. Das betrifft sowohl die Datenerfassung und die Aufbereitung der Daten als auch die Steuerung der produktionsnahen Prozesse.

Die wichtigsten Aufgaben des MES werden vom Verein Deutscher Ingenieure e.V. in der Richtlinie VDI 5600 beschrieben. Dazu zählen bespielsweise:

  • 1. die Feinplanung und Feinsteuerung
  • 2. das Betriebsmittelmanagement
  • 3. das Materialmanagement
  • 4. das Personalmanagement
  • 5. die Datenerfassung
  • 6. die Leistungsanalyse
  • 7. das Qualitätsmanagement
  • 8. das Informationsmanagement
  • 9. das Energiemanagement
  • 10. das Auftragsmanagement

Eine Energiemanagementsoftware kann wesentliche Teilbereiche des Fertigungsmanagements unterstützen.

Ferti­gungs­ma­nage­ment­system

Ferti­gungs­ma­nage­ment­system MES

Industrie 4.0

Der Begriff Industrie 4.0 bezeichnet ein Zukunftsprojekt zur umfassenden Digitalisierung der industriellen Produktion. Er geht auf eine Forschungsunion der deutschen Bundesregierung zurück. Laut dem Bundesministerium  für Wirtschaft und Energie BMWi handelt es sich dabei um die vierte industrielle Revolution.

Die industrielle Produktion 4.0 wird mit moderner Informations- und Kommunikationstechnik verzahnt. Die technische Grundlage bilden intelligente und digital vernetzte Systeme. Mit ihrer Hilfe soll ein selbstorganisierte Produktion möglich werden. Menschen, Maschinen, Anlagen, Logistik und Produkte kommunizieren und kooperieren direkt miteinander. Intelligente Maschinen koordinieren selbständig die Fertigungsprozesse. Service-Roboter führen die Montage aus. Fahrerlose Transportfahrezeuge übernehmen den Materialfluss. Eine Vielzahl neuer Produktionsverfahren ensteht.

Durch die Vernetzung wird die ganze Wertschöpfungskette optimiert. Das Netz wird zudem alle Phasen des Lebenszyklus des Produktes einschließen. Das beinhaltet die Phasen von der Idee eines Produkts über die Entwicklung, Fertigung, Nutzung und Wartung bis zum Recycling.

Wirtschaftslexikon

Anforderungen an Energiemanagentsoftware im Rahmen der Industrie 4.0

Anforderungen an Energiemanagentsoftware im Rahmen der Industrie 4.0

Predictive Maintenance

Mit Predictive Maintenance meint „vorausschauende Wartung“.  Sie verfolgt den Ansatz, Maschinen und Anlagen proaktiv zu warten und instant zu halten.  Störungs- und Ausfallzeiten sollen weitestgehend minimiert werden. Das Verfahren nutzt hochauflösende Mess- und Produktionsdaten aus Maschinen, Anlagen und Sensoren für die Prognose.  Daraus werden erforderliche Wartungsmaßnahmen abgeleitet.  In Verbindung mit maschinellem Lernen (Machine Learning) und künstlicher Intelligenz (KI) liefern beispielsweise Algorithmen für die Anomalie-Erkennung oft noch bessere Ergebnisse für vorausschauende Wartungs- und Instanthaltungsmaßnamen.

Vorteile sind die Vermeidung etwaiger Ausfälle oder Störungen, die Verringerung von Stillstandzeiten oder die Senkung der Wartungskosten. Die Verarbeitung der enormen Datenmengen erfordert leistungsfähige, performante Systeme und Technologien aus dem Bereich Big Data.

Die in Energiemanagementsoftware enthaltenen Analyse-Tools helfen bei der frühzeitigen Erkennung ungewöhnlicher Verbrauchsmuster und der Anomalie-Detektion.

 

Produktionscontrolling

Das Produktionscontrolling ist ein Teilbereich des Produktionsmanagements, dessen Ziel die Sicherstellung einer effizienten und effektiven Fertigung bzw. Leistungserstellung ist. Dabei stehen gleichermaßen technische Prozesse als auch wirtschaftliche Aspekte im Fokus. Der Prozess des Produktionscontrolling wird in drei Phasen gegliedert: Informationsversorgung, Planung und Kontrolle sowie Koordination verschiedener Führungsbereiche. Zudem wird eine Differenzierung in operatives und strategisches Produktionscontrolling vorgenommen, was wiederum die Auswahl der Instrumente determiniert.

Produktionscontrolling

Produktionscontrolling

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