Datenintegrationsplattform Energiesysteme optimieren: Datenintegrationsplattform macht es möglich

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Energiesysteme von Produktionsanlagen: Hier denken viele zuerst an einen möglichst geringen Energieverbrauch. Aber nur die Abrechnung der Energieflüsse entkoppelt von externen Faktoren zu betrachten greift zu kurz. Ziel muss nicht die bloße Reduzierung der benötigten Energie sein, sondern deren effiziente Nutzung. Wie also lässt sich der Verbrauch in Einklang bringen mit einem zufrieden­stellenden Produktionsergebnis?

Die Anforderungen an Energiesysteme unterscheiden sich in Abhängigkeit von der Perspektive: Ein Controller stellt andere Fragen als die Produktionsleitung. Oftmals geschieht der Austausch auf Basis entkoppelter Betrachtungen der Energiedaten. Optimierungsmöglichkeiten bleiben dann unerkannt oder einzelne Maßnahmen heben sich auf und sind scheinbar wirkungslos. Einsparpotenziale bleiben ungenutzt aus Sorge um Produktivitätsverluste oder Qualitätseinbußen. So entstehen Widersprüche. Das Zusammenspiel des Gesamtsystems zu verstehen, ist entscheidend. Zu dessen Analyse reichen jedoch klassische Standardkennzahlen nicht aus.

Ein Beispiel aus der Praxis eines Energieversorgers: Um möglichst kosteneffizient zu arbeiten, sollen teure Spitzenlasten für Gas vermieden werden. Je nach Wetterlage reicht aber die vereinbarte Spitzenlast für den Bezug von Gas nicht aus. Die Überschreitung der Spitzenlast kann durch die Umstellung der Feuerung auf leichtes Heizöl vermieden werden. Dies scheint zunächst zielführend, um teure Spitzenverbräuche zu vermeiden. Doch auch das Hochfahren der Ölfeuerung verursacht Kosten. Rechnet sich der Ansatz also? Zur Beantwortung sollten der aktuelle Energiebedarf, der Öl- und Gaspreis, die zu erwartende Wetterlage und die für das Hochfahren des Kraftwerks benötigte Energie im Kontext betrachtet werden. Die genaue Analyse zeigte, dass ein Überschreiten des vereinbarten maximalen Gasbezugs mehrmals pro Jahr günstiger ist, als auf Ölfeuerung umzustellen.

Komplexität bei der Konzeption der Energiesysteme vermeiden

Wie können solche Fragen beantwortet werden – insbesondere jene, von denen man in der Konzeptionierungsphase des Systems noch gar nichts weiß? Viele Ansätze scheitern daran, dass sie kompliziert, unbeherrschbar oder starr sind. Ursachen sind oftmals falsche Grundannahmen über Zusammenhänge, strikte Rahmensetzung des Systems, die in der Realität nicht abgebildet werden können, mangelnde und inkompatible Daten oder der Versuch, eine Vielzahl von bestehenden Insellösungen zu verbinden.

Um dies zu vermeiden und in der Lage zu bleiben, Energiesysteme bei sich ändernden Rahmenbedingungen kontinuierlich auszubauen oder umzustrukturieren, braucht es eine engmaschige und breite Datenerfassung. Die Daten müssen in ein einheitliches Format und klare Datenstrukturen konvertiert werden. Auf eben dieses Datenfundament kommt es an, wobei es irrelevant ist, ob dies für eine natürliche oder künstliche Intelligenz bestimmt ist.

Heterogenität als Herausforderung bei der Datenerfassung

Bei der Datensammlung stellen sich verschiedene Herausforderungen auf mehreren Ebenen. Es gilt,

• sämtliche Energie- und Stoffflüsse sowie Produktionsdaten zu erfassen,

• externe Daten zu berücksichtigen,

• die Masse an Daten performant zu verarbeiten und

• ausbaufähig beziehungsweise anpassungsfähig zu bleiben.

Ziel ist es, Transparenz über jegliche Verbräuche im Zusammenhang herzustellen. Also müssen alle verfügbaren Datenquellen angeschlossen werden, um die energetische Realität einer Anlage im Kontext abzubilden. Dabei geht es nicht nur um Energie, die bezogen wird, sondern auch um diejenige, die eine Anlage verlässt, beispielsweise in Form von Abwärme. Hinzu kommen Stoffflüsse, Produktionsergebnisse und externe Bedingungen. Diese Daten müssen immer auf verschiedenen Ebenen kombiniert nutzbar sein und die Balance zwischen automatisierter Aufzeichnung und manueller Erfassung, Korrektur oder Ergänzung gewahrt werden. Doch welche Daten sind wichtig für die jeweilige Fragestellung? Schon die performante Verarbeitung der Datenmenge ist anspruchsvoll. Ihre Strukturierung und regelbasierte Aufbereitung ist es umso mehr.

Hohe Datenqualität und Flexibilität in der Integration der Informations- und Energiesysteme

Die Datenintegrationsplattform TeBIS wurde speziell für den Einsatz in komplexen Industrieanlagen mit heterogenen Datenquellen entwickelt. Die Lösung der Steinhaus Informationssysteme erfasst und strukturiert jegliche Datenquellen und verbindet so zum Beispiel die ökonomische mit energetischer und verfahrenstechnischer Sichtweise. Daten werden nutzbar und reportfähig und ermöglichen multidimensionale Analysen mit unterschiedlichsten Fragestellungen.

Ein klar strukturierter Datenraum bildet die Grundlage für ein skalierbares System. Mit dem wachsenden Datenpool lassen sich ein digitaler Zwilling oder digitaler Schatten bilden und stetig erweitern und Analysen sowie Kennzahlen lassen sich bedarfsgerecht anpassen. Verschiedene Sichtweisen und Ebenen werden flexibel ineinander übergehend analysierbar. So entsteht ein vollständiges und flexibel nutzbares Bild des Energiesystems einer Produktionsanlage. Selbst hochkomplexe Zusammenhänge werden auf diese Weise analysierbar. Davon profitiert nicht nur die natürliche Intelligenz, mit angereicherten Datenstrukturen dieser Art entfaltet die KI erst ihr ganzes Potenzial.

Menschliche und künstliche Intelligenz – gemeinsam stark

KI ist ein wertbringendes Tool, lebt allerdings wie die natürliche Intelligenz von der Datenqualität. KI-Projekte scheitern oft an der kostspieligen und langwierigen Aufbereitung von Datensätzen, mangelnder Transparenz und verspäteter Einbeziehung der Datenkonsumenten. Eine so gut wie möglich strukturierte Ausgangslage mit Daten hoher Qualität schwächt diese Risiken massiv ab.

Gerade bei Überlegungen zu KI ist der Integrationsgedanke ein Schlüssel zum Erfolg – und zwar die Integration von Systemen als auch die der natürlichen Intelligenz der Fachkräfte. Ein intelligentes Energiesystem versetzt die Menschen so in die Lage, nachvollziehbare Rückschlüsse aus den Daten der Vergangenheit mit Gegenwart und Prognosen vergleichend in Einklang zu bringen. Ein solches System macht gute Mitarbeiter noch besser.

Der Autor Dr. Martin Beisiegel verantwortet das Projektmanagement bei Steinhaus 
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