Anwendung und Nutzen von Energiemonitoringsystemen …€¦ ·  · 2017-06-26Key Performance...

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Prof. Dr.-Ing. Jens Hesselbach

Anwendung und Nutzen von Energiemonitoringsystemen

anhand von Praxisbeispielen

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Universitäre Lehre

• Life Cycle Engineering

• Fabrikbetriebslehre • Messen von Stoff- und Energieströmen • Energieeffiziente Produktion • Unternehmensgründung • Energiemanagementsysteme • Dezentrale Energieversorgung in der Industrie • Simulation und Steuerung von Produktions- und

Energiesystemen

Fachgebiet umweltgerechte Produkte und Prozesse Lehrstuhlinhaber Prof. Dr.-Ing. Jens Hesselbach

Forschungsschwerpunkte

1. Klima-, energie- und ressourceneffiziente Produktion

2. Modellierung, Simulation und Steuerung von Produktion und Umfeld

3. Dezentrale Energieversorgung und Erneuerbare Energien 4. Industrielles Lastmanagement 5. Life Cycle Engineering

Institut: gegründet im März 2002, 18 Mitarbeiter, ca. 17 HiWis und drei Ausgründungen

3

Labore – Energieeffizienz in der Produktion

4

Ausstattung, Branchen und Partner

•DMK, Milupa, Ferrero

Lebensmittel

•B.Braun, Satorius

Pharma

•EAM, Städtische Werke Kassel, EWE

Energieversorgung

•Volkswagen, Daimler, Brose

Automotive

• Junghans, REHAU, Technoform

Kunststoff

Industriebranchen Industriepartner

Mobile

Messtechnik

• Elektrische Energie • Thermische Energie • Wärmebildkameras • Druckluft- und Leckage • Luftströmungen • uvw.

Computer-aided engineering

• CAD (Pro Engineer)

• Dynamische Simulation (MATLAB)

• Messen, Steuern und Regeln (LabView)

• Ökobilanzierung (GaBi)

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Die vier Phasen der industriellen Evolution

1750

Vernetzung

1800 1850 1900 1950 2000 2050

Industrie 4.0

Automatisierung

Erste speicherbare-

programmierbare

Steuerung, 1969

Elektrifizierung

Erstes

Fließband,

1870

Mechanisierung

Erster

mechanischer

Webstuhl,

1784

1.0 2.0

3.0 4.0

6

• Verzahnung der Produktion mit modernster Informations- und Kommunikationstechnik

• Grundlage sind intelligente, digital vernetzte Systeme, mit denen selbstorganisierte

Produktion möglich wird

• Auf diese Weise erzeugte intelligente Wertschöpfungskette erhöht Flexibilität des

gesamten Produktionsprozesses

• Vernetzung von Produkten und Maschinen steigert Effizienz, senkt Kosten und spart

gleichzeitig Ressourcen

Industrie 4.0

Menschen

Maschinen

Anlagen

Logistik

Produkte

Sicherheitstechnik

7

Potenziale durch die Implementierung von Energiemonitoringsystemen

Messdatenerfassung

und Visualisierung

KPI

Interpretation und

Bewertung

Benchmarking

Intern / extern

„Blutbild“ der

Fertigung

virtuelle Messstellen

Kopplung mit

Simulation

Smart Consumer

heute Zukunft

Nut

zung

stie

fe

8

Energiemonitoringsysteme

Messdatenerfassung und Visualisierung

9

Potenziale durch die Implementierung von Energiemonitoringsystemen

Messdatenerfassung

und Visualisierung

KPI

Interpretation und

Bewertung

Benchmarking

Intern / extern

„Blutbild“ der

Fertigung

virtuelle Messstellen

Kopplung mit

Simulation

Smart Consumer

heute Zukunft

Nut

zung

stie

fe

10

Key Performance Indicator (KPI) Definieren von KPI`s Beispiel: Räummaschine

Leis

tung

in k

W

20

40

60

Zeit in Sekunden 20 40 60 80 100

Betriebsbereitschaft

18 kW

Durchschnittsleistung 25 kW

Spitzenleistung 61 kW

0

Beispiel: KPIB/S = Betriebsbereitschaft / Spitzenlast = 18 kW / 61 kW = 29,5%

Ziel: Senken des KPIs Energieeinsparung

11

Key Performance Indicator (KPI) Definieren von KPI`s Beispiel: Kompressionskältemaschine

6

8

10

12

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

4,0

2529

3337

4145

49

1,0-1,5 1,5-2,0 2,0-2,5

2,5-3,0 3,0-3,5 3,5-4,0

12

Potenziale durch die Implementierung von Energiemonitoringsystemen

Messdatenerfassung

und Visualisierung

KPI

Interpretation und

Bewertung

Benchmarking

Intern / extern

„Blutbild“ der

Fertigung

virtuelle Messstellen

Kopplung mit

Simulation

Smart Consumer

heute Zukunft

Nut

zung

stie

fe

13

Benchmarking Definieren von spezifischen Benchmarks Beispiel: Räummaschine I

60

40

20

80

1 2 3 4 6 5 7

Leis

tung

in k

W

Zeit in Tagen

Wochenende

Freischichten

Benchmark des elektrischen Leistungsbedarfs

in Produktionspausen für Räummaschinen

gleichen Typs

14

Benchmarking Definieren von spezifischen Benchmarks Beispiel: Räummaschine II

60

40

20

1 2 3 4 6 5 7

Leis

tung

in k

W

Zeit in Tagen

80

Wochenende

Freischichten

Benchmark des elektrischen Leistungsbedarfs

in Produktionspausen für Räummaschinen

gleichen Typs

15

0

2

4

6

8

10

12

0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000

Ges

amte

ner

gie

bed

arf

in M

Wh

/t

Guss i.O. in t/a

Quelle: Energie Consulting Bühler, Energiebedarf der Druckgiesserei. Und wo liegt Ihre Giesserei?

Benchmarking Definieren von spezifischen Benchmarks Beispiel: Aluminium Druckgießerei

Benchmarking des

Gesamtenergiebedarfs pro

Tonne Aluminium-Druckguss

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Potenziale durch die Implementierung von Energiemonitoringsystemen

Messdatenerfassung

und Visualisierung

KPI

Interpretation und

Bewertung

Benchmarking

Intern / extern

„Blutbild“ der

Fertigung

virtuelle Messstellen

Kopplung mit

Simulation

Smart Consumer

heute Zukunft

Nut

zung

stie

fe

17

Gallenstauung (Cholestase)

Herz-

erkrankung

Leber- und Gallenerkrankung

akute Leberentzündung

Quelle: Basierend auf Lohmann, M.: Laborwerte verstehen

Gamma-GT

(Gamma-Glutamyl-Transferase)

u. a. Indikator für

Leber- und Gallenerkrankung

GPT

(Glutamat-Pyruvat-Transaminase)

GOT

(Glutamat-Oxalazetat-Transaminase)

Uni

ts p

ro L

iter

Leber- und Gallenerkrankung

Männer - Normalwerte Frauen - Normalwerte

Das „Blutbild“ der Fertigung

18

Informationsgewinn aus Energiedaten

Energiebrille

• Energetische Analyse der Energieprofile

und Ermittlung von Einsparpotenzialen

Das „Blutbild“ der Fertigung

Energiedaten können anhand verschiedener Kriterien analysiert werden

(Betrachtung der selben Energiedaten mit verschiedenen „Brillen“)

Prozessbrille

• Konkrete Erkenntnisse über Prozessabläufe und Anlagenverhalten des jeweiligen Produktionsprozesses

Qualitätsbrille

• Fehlererkennung an Werkstücken und Produktionsmaschinen anhand von Abweichungen im Energiefluss

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Energiebrille Beispiel: Schleifmaschine

Das Blutbild der Fertigung

Leis

tung

in k

W

Zeit in Stunden 6 12 18 24 28

10

20

30

40

Spitzenlast Produktion

Durchschnittsleistung Produktion

Grundlast Produktion

Anfahrspitzen

Ruheleistung

20

Das Blutbild der Fertigung

Leis

tung

in k

W

Zeit in Stunden 6 12 18 24 28

10

20

30

40

Prozessbrille Beispiel: Schleifmaschine

21

Das Blutbild der Fertigung

Leis

tung

in k

W

Zeit in Stunden 6 12 18 24 28

10

20

30

40

Rei

nigu

ng

Qualitätsbrille Beispiel: Schleifmaschine

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Potenziale durch die Implementierung von Energiemonitoringsystemen

Messdatenerfassung

und Visualisierung

KPI

Interpretation und

Bewertung

Benchmarking

Intern / extern

„Blutbild“ der

Fertigung

virtuelle Messstellen

Kopplung mit

Simulation

Smart Consumer

heute Zukunft

Nut

zung

stie

fe

23

Virtuelle Messstellen

m = ρ ⋅ v ⋅ A T = f R

Q = m ⋅ cp ⋅ υaus − υein

• Verrechnung mehrerer physikalischer Messgrößen zu einer virtuellen Messstelle

• Besonders bei thermischen Prozessen interessant

• da Einbau neuer Wärmemengenmesstechnik und deren Integration sehr kostspielig (ab

ca. 1500€ pro Messstelle)

Messstrecke mit

Durchflussmessung und

zwei Temperatursensoren

24

Virtuelle Messstellen

Durchfluss-

messung

Pt100 Rechen-

werk

Wärme

SPS SCADA

oder

Datenbank

Hardware ist bereits vorhanden

oder wird erst garnicht benötigt.

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Potenziale durch die Implementierung von Energiemonitoringsystemen

Messdatenerfassung

und Visualisierung

KPI

Interpretation und

Bewertung

Benchmarking

Intern / extern

„Blutbild“ der

Fertigung

virtuelle Messstellen

Kopplung mit

Simulation

Smart Consumer

heute Zukunft

Nut

zung

stie

fe

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Simulation und Evaluation von Effizienzmaßnahmen

Allgemeines

Modell Produkt

Modell Produkt X

Schritt 1

Konstruktion

Physikalische

Grundlagen

Berechnungen/

Simulationen

Modell Produkt X

Schritt 2 Modell Produkt X

Schritt n

Modell Produkt X

End of Life

Modell

Produkt X

Labor- und

Prüfergebnisse Andere, z.B. Service

Diagnose

Reparatur

Qualitätsregelkreise

Modell

Produkt X

Modell

Fertigung

Datenerfassung

Diagnose

Produkt X Produktionsschritt 1 Produktionsschritt 2 Produktionsschritt 3 verkürzter EoL-Test Einzelteile

27

Potenziale durch die Implementierung von Energiemonitoringsystemen

Messdatenerfassung

und Visualisierung

KPI

Interpretation und

Bewertung

Benchmarking

Intern / extern

„Blutbild“ der

Fertigung

virtuelle Messstellen

Kopplung mit

Simulation

Smart Consumer

heute Zukunft

Nut

zung

stie

fe

28

Fertigungsprozess

simulationsgestützte

übergeordnete Steuerung

E-Monitoring (online)

(zukünftiger) Energiemarktpreis

(zukünftiges) Wetter

Produktionsdaten

Kälte-

Speicher

Th.-Öl-

Speicher

BHKW

AKM

KKM

GB

FK

Aufteilung des Gas- und Strombezugs

Strom DEZEV

TGA

Gas

TRAFO

Smart Consumer

EH

Th.-Öl

BHKW

AKM

KKM

GB

FK

DEZEV

TGA

TRAFO

EH

Thermo-Öl

Blockheizkraftwerk

Ab- oder Adsorptionskältemaschine

Kompressionskältemaschine

Gasbrenner

Freikühler

Dezentrale Energieversorgung

Technische Gebäudeausrüstung

Transformator

Elektro Heizer

intelligenter Verbraucher im Smart Grid

Fall: maximaler Gasbezug

Simulation und Evaluation von Effizienzmaßnahmen Smart Consumer

29

Fertigungsprozess

simulationsgestützte

übergeordnete Steuerung

E-Monitoring (online)

(zukünftiger) Energiemarktpreis

(zukünftiges) Wetter

Produktionsdaten

BHKW

DEZEV

TGA

TRAFO

Smart Consumer

Kälte-

Speicher

Th.-Öl-

Speicher

AKM

KKM

GB

FK

EH

Strom

Gas

Th.-Öl

BHKW

AKM

KKM

GB

FK

DEZEV

TGA

TRAFO

EH

Thermo-Öl

Blockheizkraftwerk

Ab- oder Adsorptionskältemaschine

Kompressionskältemaschine

Gasbrenner

Freikühler

Dezentrale Energieversorgung

Technische Gebäudeausrüstung

Transformator

Elektro Heizer

Aufteilung des Gas- und Strombezugs

intelligenter Verbraucher im Smart Grid Fall: Strombezug ≈ Gasbezug

Simulation und Evaluation von Effizienzmaßnahmen Smart Consumer

30

Fertigungsprozess

simulationsgestützte

übergeordnete Steuerung

E-Monitoring (online)

(zukünftiger) Energiemarktpreis

(zukünftiges) Wetter

Produktionsdaten

BHKW

DEZEV

TGA

TRAFO

Smart Consumer

Kälte-

Speicher

Th.-Öl-

Speicher

AKM

KKM

GB

FK

EH

Strom

Gas

Th.-Öl

BHKW

AKM

KKM

GB

FK

DEZEV

TGA

TRAFO

EH

Thermo-Öl

Blockheizkraftwerk

Ab- oder Adsorptionskältemaschine

Kompressionskältemaschine

Gasbrenner

Freikühler

Dezentrale Energieversorgung

Technische Gebäudeausrüstung

Transformator

Elektro Heizer

Aufteilung des Gas- und Strombezugs

intelligenter Verbraucher im Smart Grid

Fall: maximaler Strombezug

Simulation und Evaluation von Effizienzmaßnahmen Smart Consumer

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Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

Industrie 4.0