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IoT-Technologien zur effizienten Klimaregelung

IoT-Technologien zur effizienten Klimaregelung

In den letzten Jahren rückte Predictive Analytics in den Fokus. Wie das estnische Unternehmen Proekspert bei einer Steuerungslösung auf Schiffen helfen kann, erfahren Sie hier.

Für die Fertigungsindustrien liefern vorausschauende Analysen (Predictive Analytics) wertvolle Kenngrößen rund um die Produktion. In Automatisierung und Maschinenbau lassen sich zum Beispiel Maschinenausfälle vorhersagen und vorausschauende Instandhaltung präziser planen, in Luft- und Raumfahrt lassen sich mit Echtzeitanalysen Flugzeugtriebwerke überwachen, in der Automobilindustrie können jenseits der Produktionsumgebung in Fahrerassistenztechnologien Daten zur Vernetzung der Fahrzeuge zuliefern.

In den letzten Jahren rückte Predictive Analytics zunehmend in den Fokus, zumal unterstützende Technologien wie das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), Big Data und Machine Learning große Fortschritte gemacht haben; sie erweitern die Möglichkeiten, prädiktive Erkenntnisse zu gewinnen, etwa aus Video-, Audio- und Sensor-Daten oder Protokolldateien von Maschinen. Daraus lassen sich Prognosen erstellen, aber auch neue, bisher unentdeckte Zusammenhänge entdecken. Mit diesem Wissen kann die Leitung einer Fertigung möglichen kritischen Situationen proaktiv begegnen, zum Beispiel durch Wartungs- und Reparaturarbeiten, um Probleme zu vermeiden.

Wie gewinnt man aus den Rohdaten Informationen?

Predictive Analytics in der Fertigung tragen dazu bei, Schäden an Maschinen vorausschauend zu vermeiden und somit Produktionsausfälle und Lieferschwierigkeiten; insgesamt erhöhen sie die Wirtschaftlichkeit eines Betriebs. Besonders interessant werden die IoT-Anwendungen, wenn es um kostspielige Arbeiten geht, etwa Offshore-Einsätze, wie Bohrinseln oder Windparks.

“Die Herausforderung liegt stets darin, aus Rohdaten Informationen zu gewinnen, das heißt, jene relevanten zu filtern, die notwendige Erkenntnisse liefern”, erklärt Henry Aljand, Business Developer Proekspert. Das estnische Unternehmen ist auf digitale Transformation spezialisiert und wurde mit mehreren Preisen auf europäischer Ebene ausgezeichnet, unter anderem mit dem deutsch-estnischen Business-Preis für seine Industrie 4.0-Lösungen. Proekspert hat einen Fokus im Energiesektor und der Klimatechnik, ist aber auch in Automotive oder der Elektronikindustrie aktiv.

Mit Predictive Analytics Energie sparen

Predictive Analytics sind auch hilfreich, um Energie zu sparen, etwa in Büro- oder Fertigungsgebäuden, besonders in Ländern mit hohen Energiepreisen. Bereits eine nicht wahrnehmbare Anpassung der Umgebungstemperatur in einem Raum oder einer Fertigungshalle trägt dazu bei, mehrere Prozentpunkte an Energie und somit Kosten zu sparen. Generell sind Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagensysteme (HLK) in Büro-, Hotel- und Gewerbegebäuden oder Krankenhäusern oft ineffizient, da Einflüsse wie Wetterveränderungen, schwankende Energiekosten oder die thermischen Eigenschaften des Gebäudes nicht berücksichtigt werden.

Proekspert hat zusammen mit dem deutschen Schiffbauunternehmen Rheinhold & Mahla eine HLK-Steuerungslösung entwickelt, die eine modellprädiktive Regelung nutzt, um die Klimatechnik auf Schiffen zu verbessern. Auf zwei Kombifähren, die Passagiere und Frachtgut befördern, werden aus der Ferne Daten gesammelt, verschiedene Steuerungsentscheidungen simuliert und die optimale Entscheidung an eine lokale Steuerung gesendet, die die Klimaanlage steuert.

“Der Energieverbrauch großer Geräte wie Kältemaschinen hängt vom Wetter und den internen Konfigurationen ab”, sagt Henry Aljand. “Wie kann man den genauen Energiebedarf der Heizungsanlage erkennen und nur so viel Wärme produzieren, wie auch benötigt wird?”

Zunächst wurden mit einer Exploratory Data Analysis (EDA) Daten identifiziert und deren Qualität bestimmt; darunter auch Daten, wie die Besatzung mit den Kältemaschinen umgeht, zum Beispiel Sollwerte ändert. Die zweite Phase konzentrierte sich auf den Arbeitsprozess, die Effizienz und die potenzielle Verbesserung des HLK-Systems. Mit interaktiven Visualisierungen war es möglich, neue Sichtweisen auf das System zu gewinnen, und wie es unter Betriebsbedingungen arbeitet. Das erhöhte die Effektivität der Analyse.

In der dritten Phase gab eine Korrelationsanalyse Einblicke, wie das System auf Änderungen reagierte und wie sich verschiedene Teile gegenseitig beeinflussen. Basierend auf den gesammelten Kenntnissen und Beobachtungen entwickelte Proekspert eine modellprädiktive Regelung. Mit Simulationsmodellen wurde die HLK optimiert und somit Einsparungen erzielt.

Trotz Betriebsdaten aus nur wenigen Monaten, erreichen die Vorhersagemodelle eine hohe Genauigkeit – mit einer Unsicherheit von lediglich 0,2 Grad Celsius. Der Stromverbrauch der HLK-Anlage wurde um zehn Prozent reduziert. Steuerungsentscheidungen wie der Raumtemperatursollwert werden autonom durchgeführt, das heißt menschliches Eingreifen ist nicht notwendig. Auf Basis von Predictive Analytics, Machine Learning und IoT-Daten lassen sich somit Wartungsentscheidungen unterstützen und betriebswirtschaftliche Erkenntnisse gewinnen.

“Diese technische Lösung erlaubt, mit den Schiffen Daten auszutauschen, auch wenn sie auf See sind”, sagt Henry Aljand. “Dieses Modell ist auch auf Büro- oder Fertigungsgebäude anwendbar.”

Estland hatte Mitte der 90er Jahre begonnen, sein Verwaltungs- und anschließend das Bildungswesen zu digitalisieren. Diese als “Tigersprung” bekannte Entwicklung hat sich in Wirtschaft und Industrien fortgesetzt. Heute gilt Estland als das höchstdigitalisierte Land der Welt; seine IoT-Lösungen werden in über 120 Länder der Welt exportiert.

“Estnische Unternehmen sind für ihre IoT-Lösungen für Fertigungsindustrien bekannt”, sagt Triin Ploompuu, Vorstandsmitglied des Verbands der estnischen Maschinenbauindustrie. “Sie kombinieren das digitale Know-how mit Konstruktion & Entwicklung sowie Metallbearbeitung und schaffen so kunden- und anwendungsspezifische Mechatronik-Lösungen zu wettbewerbsfähigen Preisen.”

Produktion artikel von Ragna Sonderleittner

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