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Digitale Fabrik im Spannungsfeld zwischen Produktivität und Nachhaltigkeit

Den energetischen Fußabdruck erfassen

Bild: Phoenix Contact Deutschland GmbHBild: Phoenix Contact Deutschland GmbH
Die Data Collection Box ist nachrüstbar und sammelt wichtige Daten zur Produktions- und Energieoptimierung, zum Beispiel in der Elektronikproduktion 'PLCnext Factory' am Standort von Phoenix Contact in Bad Pyrmont.

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Eine bessere Overall Equipment Efficiency (OEE) hält den ökologischen Fußabdruck der gefertigten Produkte niedrig.

Datensammelboxen zwischenschalten

Bei einer Produktivitätserhöhung scheint es naheliegend, dass auch der Energiebedarf der Maschinen und Anlagen wächst. Einen steigenden Energiebezug darf es durchaus geben, solange der sogenannte energetische Fußabdruck des hergestellten Produkts sinkt. Kann die Maschine oder Anlage beispielsweise aufgrund einer Störung nicht produzieren, wird sie - wenn der Stillstand nicht aus einem Stromausfall resultiert - noch ein erhebliches Maß an Energie verbrauchen. Diese Leerlaufenergie teilt sich auf den energetischen Fußabdruck aller Produkte auf und verschlechtert diesen. Andere Gründe für einen größeren Fußabdruck können gefertigte Fehlteile oder zu lange Rüst- respektive Ausfallzeiten sein. Schafft es der Betreiber also, die Produktivität durch eine Vermeidung von Leerlaufzeiten zu erhöhen, verbessert er gleichzeitig den Fußabdruck des hergestellten Produkts.

Sollen neue Anlagen mit einem geeigneten Konzept zur Datentransparenz ausgerüstet werden, lässt sich dies derzeit einfach realisieren. Doch wie sieht es bei den älteren Anlagen aus, die vor einigen Jahren angeschafft wurden und noch nicht entsprechend digitalisiert worden sind? Mit dieser Fragestellung hat sich Phoenix Contact als produzierendes Unternehmen ebenfalls beschäftigt. Eine Lösung bietet die elektrische Energieversorgung selbst. In diesem Kontext hat das Unternehmen am Fertigungsstandort Bad Pyrmont Datensammelboxen in die Energieversorgung der Maschinen und Anlagen zwischengeschaltet. Über die charakteristischen Wirkleistungskurven lassen sich Prozessabschnitte, Materialien, Verschleiß und auf Basis von Abweichungsanalysen sogar Störungen frühzeitig erkennen, weshalb keine kostenintensiven Stillstandzeiten auftreten.

Die gewonnenen Erfahrungen haben gezeigt, dass Parameter und Abläufe mit wenigen Zusatzsignalen wie Temperaturen, Drücken oder der Luftfeuchtigkeit optimiert werden können. Die Verwendung von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz erschließt in diesem Bereich weitere Potenziale. Die dazu notwendigen Daten sind ohne einen größeren Eingriff in die Anlage über Signaltrenner auslesbar. Zudem kann der Betreiber die Entscheidung, ob eine Maschine unter Inkaufnahme einer Ausfallzeit besser repariert oder bis zum Wochenende weiterlaufen soll, unter Einbeziehung des energetischen Fußabdrucks der auf ihr hergestellten Produkte fundierter treffen. Das ist z.B. bei Anlagen der Fall, die ihren Output bei einer Störung verringern, die Produktion aber nicht vollständig stoppen.

Phoenix Contact Deutschland GmbH

Dieser Artikel erschien in SPS-MAGAZIN 12 (SPS-Messe) 2022 - 02.11.22.
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