Digitale Transformation

Zahlen, bitte! Energieeffizienz ist messbar

Energie, die wir nicht verbrauchen, ist die günstigste und klimaschonendste. Energieeffizienz liefert daher einen wichtigen Beitrag zur Energiewende und wir haben an vielen Stellen das Einsparpotenzial bereits ausgeschöpft: LED-Leuchtmittel sind mittlerweile Standard und energiefressende Verbraucher wie alte Kühlschränke oder Wasserboiler sind entweder ersetzt oder abgeschaltet. Bei CONTACT haben wir ein Projekt gestartet, um die Energieeffizienz in Bürogebäuden zu optimieren. Es ist erstaunlich, wie viel Einsparpotenzial noch vorhanden ist, obwohl die Mitarbeitenden bereits schonend mit den Ressourcen umgehen. Durch den Austausch elektrischer Geräte und der Klimaanlage im Serverraum sowie dem Abschalten und Zusammenführen alter Server konnte der Energieverbrauch um 50 % gesenkt werden. Das ist nicht nur ökologisch sinnvoll, sondern zahlt sich auch wirtschaftlich aus. Vieles ist mit wenig Aufwand möglich. Vorausgesetzt, die Verbrauchsdaten können geloggt und visualisiert werden.

Energieeffizienz nicht ohne Software

Im Bericht Energieeffizienz in Zahlen der Bundesregierung gibt es eine Übersicht, in der der Endenergieverbrauch in Deutschland nach Sparten Industrie, Verkehr, private Haushalte und Gewerbe/Handel/Dienstleistungen aufgeschlüsselt ist.

Fast ein Drittel des Endenergieverbrauchs in Deutschland entfällt auf die Prozesse in der Industrie. Um hier Effizienzsteigerungen zu erreichen, ist es wichtig, genauer in die industriellen Abläufe zu schauen. Ein Großteil der Energie (etwa zwei Drittel) geht auf Prozesswärme zurück, die beispielsweise in der Fertigung von Produkten eingesetzt wird. Um herauszufinden, welche Anlagen und Maschinen in der Fertigungshalle Einsparpotential besitzen, ist ein Monitoring und Controlling notwendig. Unsere Software-Plattform Elements for IoT bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Verbrauchsdaten zu monitoren, grafisch darzustellen und zu analysieren. Dabei können Daten von Messstellen, die beispielsweise den Stromverbrauch messen, den einzelnen Maschinen und Produktionsprozessen zugeordnet werden. Zudem ist es möglich, auch Sensorwerte und Zustände der Maschinensteuerung zu verarbeiten und an einem Digitalen Zwilling der Maschine zusammenzuführen. Für die speziellen Anforderungen im Energiemanagement haben wir ein neues Modul entwickelt, das einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess von Energiekennzahlen (gemäß ISO 50 001) darstellt. Angefangen vom Energieverbrauch, der nach verschiedenen Energiearten wie Strom oder Druckluft für eine Maschine im Shopfloor aufgeschlüsselt wird, lassen sich Verbrauchswerte bis hinunter zu einer gefertigten Einheit des Produktes berechnen. Das bietet auch die Möglichkeit, den entsprechenden CO2-Fußabdruck des gefertigten Produkts abzubilden. Das folgende Beispiel eines Dashboards einer Produktionsanlage zeigt die Zusammenfassung einer Schicht und liefert Informationen zum Energieverbrauch für den Produktionsprozess sowie zum durchschnittlichen Verbrauch für jedes gefertigte Teil aus dieser Schicht.

Energieeffizienz in der Produktion

Die Energiekennzahlen können unterschiedlich eingesetzt werden, wobei die Audits gemäß der ISO 50 001 besonders hervorzuheben sind. Sie erfordern den Nachweis eines kontinuierlichen Verbesserungsprozesses. Neben der Umsetzung von Nachhaltigkeitskonzepten werden damit gleichzeitig Ressourcen wie Strom oder Gas eingespart.

Des Weiteren können die Energieinformationen zur Berechnung des CO2-Fußabdrucks dienen, der dann auch über Lieferketten hinweg ausgetauscht werden kann. Im Bereich dieses Datenaustauschs implementieren wir das Konzept der Verwaltungsschale, um die Integration des Submodells für den CO2-Footprint in unserer IoT-Plattform vorzunehmen.

Energieverbrauchsdaten können in der Fertigungsindustrie zudem dafür nützlich sein, die Produktionsprozesse zu optimieren. Durch die Zuordnung von Energieverbrauchsdaten zu den zeitgleich stattfindenden Prozessen können Analysen zeigen, welche Abschnitte besonders energieintensiv sind. Oftmals genügt der übliche Erfassungstakt von 15 Minuten für das Auslesen des Zählerstandes nicht, weil Daten in höherer Zeitauflösung erforderlich sind. Mit smarten Zählern sind Abtastraten im Minuten- oder gar Sekundenbereich möglich, so dass darauf aufbauende Analysen helfen können, die Produktionsprozesse zu optimieren.

KI-basierte Prognosen für den Energieverbrauch

Interessanterweise sind im Shopfloor immer wieder Maschinen anzutreffen, die im Standby-Betrieb auf den nächsten Fertigungsauftrag warten, auch wenn für die nächsten Stunden oder auch das bevorstehende Wochenende keine Aufträge anstehen. Optimiertes Abschalten der Maschine unter Berücksichtigung von Hochlaufzeiten kann direkt Energiekosten einsparen. Ein konkretes Beispiel hierfür ist die Implementierung eines Alarmmechanismus, der die Maschinenbedienenden basierend auf den geplanten Werkzeugwechseln, Fertigungs- oder Serviceaufträgen darüber informiert, wann es sinnvoll ist, die Maschine abzuschalten. Zudem wird auf dem Maschinen-Dashboard angezeigt, wann der nächste Auftrag ansteht. Untersuchungen anhand historischer Daten haben ergeben, dass für diese Maschine eine Einsparung von etwa 23 % der Stromkosten möglich ist. In der Abbildung des Dashboards ist die Abschaltempfehlung anhand der roten Ampel visualisiert. Außerdem ist angezeigt, um wieviel Kilowattstunden der prognostizierte Wert vom tatsächlich gemessenen Stromverbrauch abweicht.

Die Prognose des Stromverbrauchs basiert auf Decision Trees und ist direkt in der Plattform umgesetzt. Dabei wird auf die Verbrauchsdaten über den digitalen Zwilling der Maschine zugegriffen. Das Inferenzmodell der Prognose verwendet die Daten der geplanten Fertigungsaufträge einschließlich Zeitdaten und Informationen zum zu fertigenden Material und berechnet daraus den zu erwartenden Stromverbrauch in Kilowattstunden. Weicht der tatsächlich gemessene Wert von der Prognose um ein festes Limit ab, informiert das System den oder die Verantwortliche/n über eine rote Ampel auf dem Dashboard.

Darüber setzt das Peak-Management Prognosen ein, um Lastspitzen zu vermeiden. Sind an einem Standort eines Produktionsunternehmens mehrere Maschinen oder Anlagen parallel in Betrieb, kann dies je nach Produktionsprozessen zu einem Überlagern von Spitzen des Energiebedarfs führen, und Sonderzahlungen zur Folge haben. Basierend auf den Prognosen für den Stromverbrauch ist oft eine Optimierung der Ausführungszeiten und Maschinenbelegungen möglich, um den Energieverbrauch gleichmäßiger zu verteilen und teure Strafzahlungen zu verhindern.

Erfahren Sie in diesem Webcast von CONTACT Software und Limón mehr über die Implementierung einer ganzheitlichen Energiestrategie.

Digitalisierung für die hohe See

Die Sonne scheint in Hamburg, die milde Herbstluft ist in Bewegung. Dabei hatte ich mich perfekt für Regenwetter ausgerüstet. In einem Konferenzhotel direkt am Hafen versammeln sich Anfang Oktober Schiffbauer aus aller Welt zum CADMATIC Digital Wave Forum. Das User Meeting lädt ein, CADMATICs CAD-Anwendung für den Schiffbau zu erleben und aus erster Hand von aktuellen Trends, Produkterweiterungen und Neuentwicklungen zu erfahren. Das Highlight: CADMATIC Wave, eine integrierte CAD-PLM-Lösung speziell für den Schiffbau, die CADMATIC zusammen mit CONTACT entwickelt.

Modellvisualisierung vereinfacht Datensuche und Zusammenarbeit

Nach dem ersten Kaffee sortieren wir uns allmählich in den Konferenzsaal, der Vormittag ist gefüllt mit Zahlen und Fakten rund um CADMATICs Digitalisierungsstrategie. Am Nachmittag präsentiert unser Geschäftsführer Maximilian Zachries den rund 200 Teilnehmenden CADMATIC Wave. Wir demonstrieren erste Funktionalitäten des integrierten Produktdatenmanagements (PDM) und sehen einige gezückte Telefone, um schnell ein Foto von der Neuerung zu machen. Ich bin etwas aufgeregt, jetzt ist es offiziell. Jetzt muss auch das Datenmodell her. Und das ist gar nicht so einfach.

Cadmatic's Atte Peltola introduces the audience to Cadmatic Wave

Atte Peltola von CADMATIC präsentiert CADMATIC Wave. (© CADMATIC)

Der Ruf aus allen Ecken nach einem Datenmodell für den Schiffbau trägt mich durch die drei Hamburger Tage. In meinen Gesprächen auf der Konferenz wird deutlich, dass die Informationen, die im Schiffsentstehungsprozess benötigt und erzeugt werden, am Modell verortet werden können müssen. Modellzentriert also: die Schiffsgeometrie wird inklusive Equipment, Ausstattung und Logistik visualisiert. Über die einzelnen Teile des Modells lassen sich Informationen abrufen und hinzufügen. Modellvisualisierungen ermöglichen für alle beteiligten Gewerke eine gemeinsame und intuitive Sicht auf das Schiff und vereinfachen unter anderem die Informationssuche erheblich. So werden Engineering-Tätigkeiten und die Zusammenarbeit, auch mit Partnern, effizienter.

Datenmodell auf Basis der Schiffsgeometrie birgt Herausforderungen

Als ich mich mit einem Mitarbeiter der Technisch-Naturwissenschaftlichen Universität Norwegens (NTNU) unterhalte, stellt sich uns allerdings die Frage: Ist die geometrische Form überhaupt geeignet, um darüber eine generische Produktstruktur für die Datenhaltung im PDM zu generieren? Als Platzhalter in einem Datenmodell gibt es in so einem Schiff immerhin ziemlich viele Orte. Und ich nehme das hier mal vorweg: Datenmodelle organisieren sich normalerweise über die Prozesse in der Produktentstehung und nicht über die Geometrie eines Schiffsmodells. Ich bin gespannt, wie wir diese Herausforderung in CADMATIC Wave lösen werden.

Die Abendveranstaltung findet auf der Cap San Diego statt, einem Museumsschiff im Hamburger Hafen. Das rustikale Flair eines Schiffsbauchs und ein reichlich gedecktes Buffet schaffen eine gemütliche Atmosphäre für angeregte Unterhaltungen. Ich führe Gespräche über das Leben in Finnland und Norwegen und über den Unterschied zwischen Informations- und Datenmanagement. Der Abend endet stürmisch und regnerisch, endlich kommt meine Regenausrüstung zum Einsatz und ich komme trocken und warm ins Hotel zurück.

SEUS hebt europäischen Schiffbau auf die nächste Effizienzstufe

Auf dem CADMATIC Digital Wave Forum treffe ich auch zum ersten Mal meine Konsortialpartner aus dem Projekt Smart European Shipbuilding (SEUS). Darunter neben Vertreter:innen der NTNU und von CADMATIC auch Mitarbeitende von zwei Werften, der norwegischen Ulstein Group und der spanischen Astilleros Gondan SA. SEUS ist ein EU-gefördertes Forschungsprojekt mit dem Ziel, eine integrierte CAD- und PLM-Lösung für den Schiffbau zu entwickeln. Dabei wollen wir noch über die Funktionalitäten hinausgehen, die wir in CADMATIC Wave entwickeln. Beispielsweise mit einem Knowledge Management und der Nutzung von KI für die Suche innerhalb von Produktdaten.

In diesem Zusammenhang spielt uns die breite Aufstellung unserer Forschungsabteilung CONTACT Research in die Hände. Einerseits forschen wir in der Research Area Digital Lifecycle Management an Digitalisierungsstrategien für verschiedene Branchen. Andererseits zählt auch Künstliche Intelligenz zu unseren Forschungsschwerpunkten. Mit der KI-Produktdatensuche, wie wir sie in SEUS implementieren wollen, können wir also unser selbst auferlegtes Credo “Bringing artificial intelligence into the engineering domains” mit Leben füllen.

Drei Tage in Hamburg gehen zu Ende und es bleiben drei starke Eindrücke:

Es ist notwendig, ein abstraktes Datenmodell für den Schiffbau zu entwerfen. Eines, das im Kern die Module eines Schiffes enthält und dennoch auf die speziellen Bedürfnisse jedes Schiffbauers angepasst werden kann. Dieses Datenmodell muss eng mit dem Entwicklungsprozess verknüpft sein.
Der persönliche Austausch und das persönliche Kennenlernen sind für mich in diesem mir neuen Arbeitsbereich eine bereichernde Erfahrung. Und dieses positive Gefühl motiviert mich weiter in meiner Arbeit im SEUS-Projekt.
Regensachen sind in Hamburg Pflicht.

Die Verwaltungsschale als Katalysator der Industrie 4.0

„Land der Dichter und Denker“ oder „Land der Ideen“: Deutschland ist sichtlich stolz auf seine Schriftsteller:innen, Wissenschaftler:innen und Ingenieur:innen. Und auf seine akribische Bürokratie, die auf absolute Präzision einer Aussage oder Angabe abzielt. In Kombination entstehen daraus bei der Benennung technischer Begriffe oft ungelenke Wortschöpfungen. Aktuelles Beispiel hierfür ist die „Verwaltungsschale“, deren innovatives Potenzial und zentrale Bedeutung für die Industrie 4.0 sich so nicht direkt erschließen lassen.

Was genau ist eine Verwaltungsschale?

Bei der Verwaltungsschale (VWS) handelt es sich nicht um eine verstaubte Verwaltungsbehörde, sondern um die sehr deutsche Übersetzung des englischen Begriffs „Asset Administration Shell“ (AAS). Die AAS ist eine standardisierte, vollständige digitale Beschreibung eines Assets. Ein Asset ist im Grunde alles, was sich als Teil einer Industrie 4.0-Lösung anschließen lässt (zum Beispiel Anlagen, Maschinen, Produkte sowie deren einzelne Komponenten). Die AAS enthält sämtliche Informationen und ermöglicht in einer vernetzten Industrie den Austausch und die Interaktion zwischen unterschiedlichen Assets, Systemen und Organisationen. Sie ist damit also so ziemlich das Gegenteil einer trägen Behörde und aktuell das Schlagwort in der digitalen Transformation.

Wie bei vielen neuen Themen gehen auch bei der Verwaltungsschale die Definitionen auseinander und sind recht weit gefasst. Von sehr konkret, wie der VWS als Umsetzung des Digitalen Zwillings für Industrie 4.0, bis hin zur lockeren Beschreibung der VWS als Datenstecker oder Integrationsstecker für digitale Ökosysteme.

Ich bevorzuge die Darstellung der Verwaltungsschale als ein Metamodel zur Selbstbeschreibung eines Assets. Mit diesem Metamodell können dann weitere Modelle erzeugt werden, um Informationen gesammelt bereitzustellen. Durch den Einsatz von Software werden diese Modelle dann zum „Leben erweckt“ und über Schnittstellen anderen zur Verfügung gestellt.

Konzept und Anwendung der Verwaltungsschale

Als digitales Abbild eines Assets stellt die Verwaltungsschale durch seine Teil- bzw. Submodelle Informationen oder Funktionen zu einem bestimmten Kontext bereit. Beispiele hierfür sind unter anderem digitale Typenschilder, technische Dokumente, die Komponenten- beziehungsweise Asset-Struktur, Simulationsmodelle, Zeitreihendaten oder auch nachhaltigkeitsrelevante Informationen wie der CO₂-Fußabruck. Die Informationen entstehen entlang der verschiedenen Phasen des Lebenszyklus und es hängt vom konkreten Wertschöpfungsnetzwerk ab, welche Informationen zu einem Asset von Bedeutung sind. So werden Submodelle in bestimmten Lebenszyklusphasen initial erstellt, in darauffolgenden Phasen konkretisiert und ausgeprägt und im weiteren Verlauf um Informationen angereichert oder aktualisiert. Dabei bezieht sich die Verwaltungsschale mal auf eine sehr generische (Typ) oder eine sehr konkrete (Instanz) Darstellung eines Assets.

So wie sich Assets über die Zeit verändern (as-defined, as-designed, as-ordered, as-built, as-maintained), verändert sich auch die Verwaltungsschale. Damit können für ein und dasselbe Asset im Verlauf des Lebenszyklus mehrerer Verwaltungsschalen existieren. Um die Informationen in der Verwaltungsschale im Rahmen seines Wertschöpfungsnetzes zu nutzen, müssen diese zugänglich sein. Der Zugriff erfolgt meist über das Internet beziehungsweise über die Cloud (Repository-gehaltene VWS). Bei intelligenten Systemen kann die Verwaltungsschale auch Teil des Assets selbst sein (Asset-gehaltene VWS).

Der Informationsaustausch erfolgt dabei auf verschiedenen Wegen. Entweder über Dateien, sogenannte AASX-Files (VWS Typ 1), über eine Server-Client-Interaktion wie zum Beispiel via RestAPI (VWS Typ 2) oder mittels Peer-to-Peer-Interaktion (VWS Typ 3), bei der die Verwaltungsschalen unter Anwendung der sogenannten I4.0-Sprache eigenständig Kontakt zueinander aufbauen und kooperativ Aufgaben durchführen.

Während Typ 1 und 2 eine passive Rolle im Wertschöpfungsnetzwerk einnehmen und eher bei Repository-gehaltenen VWS im Einsatz sind, beschreibt Typ 3 eine aktive Teilnahme im Wertschöpfungsnetzwerk und wird eher bei Asset-gehaltene VWS mit intelligenten Produkten eingesetzt.

Gemeinsame Standards verbinden!

Für welche Art der Verwaltungsschale man sich auch entscheidet: Wichtig ist, dass Empfänger und Bereitsteller dieselbe Sprache sprechen. Dafür muss der Austausch konkreter Informationsinhalte standardisiert sein. In Anbetracht der Menge an unterschiedlichen Branchen, Szenarien, Assets und Funktionen sind das immens viele Teilmodelle, die es zu standardisieren gilt. Organisationen und Vereine wie die Industrial Digital Twin Association (IDTA), bestehend aus Forschungsinstituten, Industrieunternehmen und Software-Anbietern, nehmen sich dieser Mammutaufgabe an. Die rasant wachsenden Mitgliederzahlen sowie der rege Austausch auf Messen und Fachtagungen untereinander verdeutlichen den hohen Stellenwert für die Industrie. Hierbei gilt es klein- und mittelständige Unternehmen nicht abzuhängen, sondern bestmöglich in die Standardisierungsarbeit mit einzubinden.

Fazit

Die Verwaltungsschale ist zentraler Dreh- und Angelpunkt für erfolgreiche Industrie 4.0-Szenarien. Sie ermöglicht herstellerunabhängige Interoperabilität und vereinfacht die Integration aller Arten von Assets zu einem kollaborativen Wertschöpfungsnetzwerk. Sie steigert durch eine lückenlose Transparenz des Echtzeit-Zustands jedes Assets die Effizienz innerhalb der Produktionsprozesse. Und sie bietet darüber hinaus ein umfassendes Sicherheitskonzept zum Schutz der Daten. Innerhalb kürzester Zeit hat sich die Verwaltungsschale damit von einem theoretischen Konstrukt zu einer realen Anwendung in der Praxis gewandelt. Gemeinsam mit Partnern aus Forschung und Industrie arbeiten wir als Mitglied der IDTA und im Rahmen der Forschungsprojekte ESCOM und Flex4Res daran, sie in der industriellen Breite nutzbar zu machen.