Produktbeispiele: Ökologische Nachhaltigkeit, Produzierende Industrie, Infrastruktur
Wertschöpfungsbereich: Sonstige, Design & Engineering
Entwicklungsstadium: Demonstrator
Unternehmensgröße: 250 - 5000 Mitarbeiter
Region: Berlin
Projektleiter Gregor Thiele (Fraunhofer IPK) am Versuchsaufbau der PSI AG zur optimalen Steuerung eines Potenzialtanks Bild vergrößern

Projektleiter Gregor Thiele (Fraunhofer IPK) am Versuchsaufbau der PSI AG zur optimalen Steuerung eines Potenzialtanks

© Fraunhofer IPK

Was ist der konkrete Beitrag für eine nachhaltigere Produktion?

Moderne Methoden aus der Automatisierungstechnik liefern neue Ansätze zur Steigerung der Energieeffizienz. Eine Erprobung in einem laufenden Prozess an produzierenden Standorten ist oft nicht umsetzbar. Mit unseren Versuchs- und Demonstrationsaufbauten erproben und realisieren wir Energieeffizienzoptimierung mit KI-Methoden.

Welcher konkrete Nutzen ergab sich?

Erst die digitale Vernetzung aller beteiligten Systeme ermöglicht die Abstimmung des Betriebs hinsichtlich der ganzheitlichen Energieeffizienz.

Wie lässt sich der Industrie 4.0-Ansatz beschreiben?

Intelligente Kombination von Domänenwissen, Anwendungserfahrung und modernen Ansätzen wie Reinforcement Learning und digitalen Zwillingen im Energiemanagement für Transparenz und Einsparung im Verbrauch.

Was konnte erreicht werden?

In aktuellen Forschungsprojekten (z. B. ReLkat) zeigen wir auf, dass es möglich ist, moderne Methoden der Industrie 4.0 in produktionstechnische Prozesse einzubringen. Bei Anwendungspartnern konnten Energieeinsparungen in der Verfahrenstechnik von etwa 15 Prozent erzielt werden.

Highlight der Anwendung

"Der Energieverbrauch von Maschinen ist nicht determiniert durch ihr Design oder ihre Produktionsweise. Erst im Betrieb von Maschinen zeigt sich, wie energieeffizienz sie wirklich sind.“ (Gregor Thiele, Projektleiter EnEffReg)

Mit welchen Maßnahmen wurde die Lösung erreicht?

Zusammen mit Partner wie der PSI AG und SignalCruncher GmbH setzen wir im Projekt ReLkat den Ansatz Reinforcement Learning für die intelligente Regelung eines Pipeline-Systems unter Berücksichtigung der Energieeffizienz ein.

Im Projekt EnEffReg zeigten wir gemeinsam mit der ÖKOTEC Energiemanagement GmbH, wie die Vorgabe optimaler Sollwerte den Betrieb von versorgungstechnischen Anlagen effizienter macht.

Was können andere davon lernen?

Wenn Digitalisierung kein Selbstzweck sein soll, müssen konkrete Mehrwerte mit den Mitteln der digitalen Befähigung zielstrebig erschlossen werden. Energieeffizienz ist hier ein offensichtlicher Mehrwert, der die Beteiligten oftmals inspiriert, weitere Innovationen voranzutreiben.