Energieströme intelligent optimieren

Lernfabrik zur praktischen Erlebbarkeit der nachhaltigen Produktion

Um die Projektergebnisse anschaulich darzustellen und ferner die Anwendbarkeit der entwickelten Ansätze aufzuzeigen, wurde im Rahmen von EnHiPro “Die Lernfabrik” im IWF geschaffen, welche zwei zentrale Ziele verfolgt. Erstens die praktische Erlebbarkeit von Methoden und Werkzeugen der nachhaltigen Produktion anzubieten sowie zweitens die Sensibilisierung von Fach- und Führungskräften der Produktion zu stärken. Dafür gliedert sie sich in verschiedene Stationen, welche unterschiedlichste Inhalte zum Thema “Energie- und Ressourceneffizienz in der Produktion” interaktiv darstellen. Durch die Ansammlung verschiedenster Maschinen, wie beispielsweise Fräs- oder Schleifmaschinen, fungiert die Lernfabrik zudem als Nachbildung des Maschinenparks von kleineren Unternehmen.

Installation von Messtechnik und Sensorik

Um die aufgestellten Arbeitspakete zu erfüllen, wurde in der Lernfabrik beziehungsweise in den Anwenderunternehmen wie folgt vorgegangen: Jede Maschine sowie die maschinennahe Peripherie, wie beispielsweise die Druckluftkompressoren oder Kühlschmierstofffilter wurden mit Energiemessgeräten verbunden. Über die integrierten Sensoren wurde fortwährend die elektrische Leistung gemessen. Diese Daten wurden im nächsten Schritt von einem Datensammler erfasst und zentral in eine Datenbank geschoben und dort bereitgestellt. Die Daten werden anschließend nach festgelegten Regeln mit weiteren Produktionsdaten gekoppelt und verdichtet. “Mit diesem Prozess erhält man die Erkenntnisse wie viel Energie von der jeweiligen Maschine während produktiver Zeiten und während Rüstzeiten verbraucht wurde. Die Informationen kann man dazu nutzen, um tatsächliche Kosten und Nebenkosten zugewiesen auf den produzierten Artikel zu evaluieren. Zukünftig wäre es dann möglich, eine ganz neue Produktkalkulation und Produktionsplanung aufzustellen”, so Posselt.

c4c Engineering entwickelt App zur Visualisierung

Die Ergebnisse waren laut des Projektleiters sehr vielversprechend und es wurde nach einer Möglichkeit gesucht, diese anschaulich nach außen zu kommunizieren sowie visualisieren zu können. Schließlich entschieden sich die Wissenschaftler für die Entwicklung der sogenannten EnyFlow-App, welche auf einem Tablet Energieflüsse und Ergebnisse der Messungen anschaulich darstellt. Ein ortsnaher Partner wurde in Form der Software-Experten der c4c Engineering GmbH gefunden. Das über 60 Mitarbeiter starke Unternehmen hat sich auf die Entwicklung von Softwarelösungen spezialisiert und legt einen besonderen Schwerpunkt auf mobile Applikationen, die c4c insbesondere für mittelständische Kunden und die Automobilindustrie entwickelt. Dabei deckt c4c die gesamte Prozesskette ab – von der Konzeption, Software-Architektur, Entwicklung bis zur Absicherung und Test.

Intensive Gespräche und Planungen

Im September 2011 begannen die Experten der c4c mit der Entwicklung der EnyFlow-App. “Zu Beginn haben wir uns mit unseren Ansprechpartnern zusammengesetzt und intensiv Ideen gesammelt. Dies enthielt unter anderem, wie die Architektur der App zu bewerkstelligen ist, wie die Daten übertragen werden sollen, wie die App diese aggregiert und sie inhaltlich und visuell aufbereitet. Ein Hauptbestandteil der Testphase umfasste zudem, wie die dynamische Kostenberechnung für einen interaktiv wählbaren Zeitraum realisiert wird. Eine besondere Herausforderung war die Umsetzung des gewünschten ‘Live-Effekts’, der den aktuellen Verbrauchsstatus der Maschine ad-hoc darstellen sollte”, so Britta Jürgensen, Senior-Softwareentwicklerin von c4c.

Nach Aufnahme aller gewünschten Features begann c4c mit der Programmierarbeit. Die Gestaltung des Bedienkonzepts und der Optik wurde von einer dem c4c-Team angehörenden Designerin vorgenommen. Nach drei Monaten war die EnyFlow-App schließlich fertiggestellt und konnte in der Lernfabrik getestet werden.

Übertragung der Daten über WLAN an das iPad

Der Prozess der Datenaufbereitung wurde nun wie folgt erweitert: Auf die in der Datenbank gespeicherten Produktions- und Messdaten der einzelnen Maschinen greift heute ein intelligentes Backend zu und stellt die Informationen der App zur Verfügung. Sobald also ein Anwender die App auf seinem iPad startet, wird per WLAN eine Verbindung zum Serversystem der Lernfabrik hergestellt und die relevanten Daten über die Maschinen werden in Sekunden auf das Tablet übertragen.