Eine Produktionsanlage am Ende der Welt, die Experten des Herstellers hier in Deutschland: Für einen mittelständischen Maschinenbauer war das lange Realität – und ein Riesenproblem, wenn eine Störung auftrat: Bis ein Techniker vor Ort war, um eine Diagnose zu stellen, vergingen oft Tage. Dabei verursacht jede Stunde Stillstand bei teuren und wichtigen Maschinen enorme Schäden für deren Nutzer. Dank eines Digitalisierungsprojekts mit unüberwachtem Lernen gehört dieses Problem der Vergangenheit an.
In einem Forschungsprojekt entwickelte das Forschungszentrum Informatik FZI, einer der Partner des Mittelstand-Digital Zentrums Klima.Neutral.Digital einen KI-basierten Fernwartungsservice, der drohende Ausfälle frühzeitig erkennt – und zwar auf Basis der Sensordaten, die die Anlage ohnehin erfasst. Die Herausforderung: Gerade in kritischen Phasen wie dem Anfahren und Abschalten der Maschinen, etwa für Materialwechsel oder geplante Wartungen, schwanken die Messwerte stark. Im konkreten Fall ging es um große Holzpress-Anlagen.
Kooperation verschiedener Firmen und Klima.Neutral.Digital-Fachleute
Die Firma Dieffenbacher, ein führender Hersteller von Produktionsanlagen für die Holzwerkstoffindustrie, beschäftigte sich intensiv mit der Frage, wie digitale Services die Instandhaltung effektiver und effizienter gestalten können. In Zusammenarbeit mit dem FZI, der SEEBURGER AG und Actimage GmbH entwickelte das Unternehmen einen Demonstrator für das Hydrauliksystem einer Presse.
Methode ermöglicht neue Services und digitale Produkte
Für das menschliche Auge ist kaum zu erkennen, ob alles normal läuft oder sich ein Problem anbahnt. „Mit Verfahren des unüberwachten Lernens brachten wir der KI bei, Anomalien zuverlässig von Normalzuständen zu unterscheiden“, berichtet Janek Bender, Wirtschaftsinformatiker am FZI. Und das, obwohl kaum Trainingsdaten von tatsächlichen Störungen vorlagen. Denn diese treten höchst selten auf. Wenn aber doch, verursachen sie enorme finanzielle Schäden. Das frühzeitige Erkennen ermöglicht es nun, rechtzeitig Gegenmaßnahmen einzuleiten und Ausfälle zu vermeiden. In dem die Fachleute für Datenanalyse und Services eng zusammenarbeiteten, entstanden KI-Modelle zur Anomalieerkennung, die sich in spezifische Smart Services integrieren ließen. Somit kann das Unternehmen gezielte Überwachungsfunktionen mit aggregierten Kennzahlen sowie Inspektions- und Instandsetzungsprozesse anbieten und die Kunden bei der Analyse der Fehlerursachen oder -behebung Schritt für Schritt unterstützen. Die Erfahrungen fließen nun in den weiteren Ausbau von Online-Services und neuen digitalen Produkten ein.
Verbesserte vorausschauende Instandhaltung
Anomalien zu erkennen, sei ein Paradebeispiel für die Stärken der KI, sagt Bender. Vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance Condition Monitoring) lässt sich damit entscheidend verbessern. Nicht nur bei Holzpressen, sondern überall, wo eine Fernüberwachung von Anlagen stattfindet. Kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) können davon enorm profitieren. Dabei unterstützt das Team von Klima.Neutral.Digital. Gemeinsam mit dem Unternehmen erarbeiten die KI-Trainer, wie sich Anomalieerkennung in Anlagen implementieren lässt.
Wie lässt sich die Produktion von Insekten effizienter und nachhaltiger gestalten? Dieser Frage geht ein Digitalisierungsprojekt des Mittelstand-Digital Zentrums Klima.Neutral.Digital nach. Gemeinsam mit einem jungen Unternehmen entwickelt ein Team einen digitalen Zwilling, der Wachstum und Futter der Insektenpopulation optimiert.
Kern des „Insektenzwillings“ sind KI-Modelle, die Menge und Gewicht von Mehlwurm-Larven auf Basis von Bilddaten schätzen. Diese Informationen fließen zusammen mit Sensordaten zu Temperatur, Feuchtigkeit und anderen Parametern in eine virtuelle Abbildung der Zuchtanlage. Anhand dieser Simulation lässt sich ermitteln, wie sich unterschiedliche Futtermischungen und Umgebungsbedingungen auf Wachstum und Gesundheit der Tiere auswirken. „Wir wollen die Rezeptur so optimieren, dass sie möglichst wenige Ressourcen verbraucht, aber die Insekten optimal gedeihen“, erklärt Janek Bender vom Klima.Neutral.Digital-Partner Forschungszentrum Informatik FZI. Gerade in Zeiten knapper und schwankender Rohstoffe sei das ein wichtiger Hebel für mehr Produktivität und Kreislaufwirtschaft. Denn als Futter kommen vor allem Reststoffe zum Einsatz, deren Zusammensetzung stark variiert. Mit KI-Unterstützung passt sich die Rezeptur dynamisch daran an.
Von Insekten bis Gebäudetechnik: Universell einsetzbar
Prozesse durch „Smart Twins“ zu optimieren, hat Potenzial weit über die Insektenzucht hinaus. Ein Bereich, in dem dies bereits vor Jahren erkannt wurde, ist das Bau- und Immobilienwesen mit dem Building Information Modelling (BIM). Mit dem Einsatz von Bilderkennungs-KI ist es denkbar, diese BIM-Datensätze der verbauten Gebäudetechnik allein über Fotos der Immobilie zu erstellen.
Technik spielt ihre Vorteile in komplexen Systemen aus
„Überall, wo komplexe Systeme von schwer kontrollierbaren Größen abhängen, kann dieser Ansatz helfen, bessere Ergebnisse zu erzielen“, erklärt Bender. Weitere Einsatzfelder sieht er etwa in der Lebensmittel- und Pharmaindustrie oder der Energiewirtschaft. Der Wirtschaftsinformatiker ermutigt daher kleine und mittlere Unternehmen, gemeinsam mit Klima.Neutral.Digital die Möglichkeiten der Technologie auszuloten.
In der Regel sei der erste Schritt, digitale Zwillinge von Maschinen zu erstellen. Dieser kann beispielsweise als Datenquelle dafür dienen, um mittels eines KI-Tools vorausschauende Instandhaltung zu betreiben, die Maschinensteuerung optimieren, Simulationen fahren oder Prognosen erstellen. In einem konkreten Projekt mit einem Mittelständler konnten so die Soll- und Liegezeiten in der Produktion um bis zu 50 Prozent reduziert werden. Des Weiteren kann man mit KI-Tools in digitalen Zwillingen Produktion energieflexibel planen, um Stromkosten zu reduzieren, wie der Klima.Neutral.Digital-Demonstrator Eflex zeigt – in diesem Fall mit der Methode des Reinforcement Learning.
Mittelstand-Digital unterstützt kleine und mittlere Unternehmen
Der erste Schritt zum Digitalen Zwilling kann ein Strategiegespräch mit Fachleuten von Klima.Neutral.Digital sein. Hier gilt es zunächst, die individuellen Ziele und Rahmenbedingungen des Unternehmens zu verstehen. Darauf aufbauend entwickelt das Team ein maßgeschneidertes Konzept, wie sich digitale Zwillinge gewinnbringend einsetzen lassen. So hilft es dabei, Mittelständlern den Zugang zu einer Schlüsseltechnologie der Zukunft zu ermöglichen.
Bisher war es Sache von Spezialisten, KI-Modelle zu entwickeln. Doch mit AutoML – Automated Machine Learning – ändert sich das. Ein Ziel des Mittelstand-Digital Zentrums Klima.Neutral.Digital ist es, dass auch Domänenexperten ohne tiefes KI-Know-how KI-Modelle für ihre Aufgaben erstellen können.
Möglich macht das eine weitgehende Automatisierung des Entwicklungsprozesses. Die AutoML-Software wählt geeignete Algorithmen aus, optimiert Parameter und trainiert die Modelle. „Im Idealfall definiert man nur noch Daten und Ziel und erhält ein fertiges Modell“, erklärt Janek Bender vom Klima.Neutral.Digital-Partner FZI Forschungszentrum Informatik. So können Fachleute wie Fertigungsingenieure, Prozessplaner oder Leute in der Qualitätssicherung befähigt werden, mit einem AutoML-Werkzeug leichtgewichtig und schnell selbst KI-Modelle aufzusetzen.
Selbst erstelltes KI-Modell optimiert die Produktionsplanung
In einem konkreten Anwendungsfall ging es darum, für ein mittelständisches Unternehmen aus der Fertigungsindustrie die Durchlaufzeiten seiner Produktion zu optimieren. Bisher verlief die Planung oft ungenau, weil die vielen verschiedenen Einflussfaktoren menschlich kaum zu überblicken waren. Mithilfe von AutoML entwickelten die Fachleute innerhalb weniger Tage ein Prognosemodell, das auf Basis bisheriger Auftragsdaten präzise Vorhersagen für die Dauer einzelner Prozessschritte trifft. Dieses Werkzeug liefert nun wertvolle Entscheidungsgrundlagen, um die Produktion zu planen und ermöglicht es, Ressourcen effizienter zu steuern.
Mittelstand-Digital Zentrum stellt Programme und Trainer bereit
Um die Vorteile von AutoML interaktiv zu vermitteln und Unternehmen bei der Entwicklung eigener Use-Cases zu unterstützen, hat Klima.Neutral.Digital den Demonstrator AutoML MDZ Tool entwickelt. Er steht kostenlos zur Verfügung und wurde speziell für Mittelständler konzipiert.
AutoML automatisiert viele zeitaufwändige Schritte, die bei der manuellen Anwendung von maschinellem Lernen anfallen und spezifische KI-Expertise erfordern. Dazu zählen die Auswahl geeigneter KI-Modelle und die Optimierung von Hyperparametern. Durch vordefinierte Regeln und Optimierungsalgorithmen nimmt AutoML nicht nur KI-Fachkräften Arbeit ab, sondern ermöglicht es auch Unternehmen mit wenig KI-Erfahrung, vollwertige KI-Applikationen zu erstellen – ganz ohne Programmierung. Aktuell arbeitet der Klima.Neutral.Digital-Partner Zentrum für Sonnenenergie- und Wasserstoff-Forschung Baden-Württemberg daran, das Tool zu implementieren und bereitzustellen. Eine vorläufige Demo-Version ist bereits verfügbar. Des Weiteren hat das ZSW die No-Code AutoML KI-Lab.EE entwickelt, mit der man sich ein KI-Modell erstellen kann. Innerhalb von Klima.Neutral.Digital stehen die KI-Trainer und Digtialisierungsfachleute bereit, Unternehmen dabei zu unterstützen. Beispielsweise, wenn bereits Daten vorliegen. Diese verarbeitet man manuell vor, um anschließend mittels AutoML ein einfaches KI-Modell zu entwickeln, erklärt Bender.
Wettbewerbsvorteil für den Mittelstand
Gerade für den Mittelstand sieht der Experte großes Potenzial: „Mit AutoML sammeln Unternehmen schnell und kostengünstig erste Erfahrungen mit KI und setzen eigene Ideen um.“ So sichern sie sich Wettbewerbsvorteile, ohne ein Team von Data Scientists aufbauen zu müssen. Denn KI-Experten sind rar und teuer – Domänenwissen dagegen ist in jedem Unternehmen vorhanden. Und mit der richtigen Unterstützung durch Klima.Neutra.Digital lässt sich daraus KI-Gold schürfen.
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Erneuerbare Energien sind wetterabhängig. Wer auf der Verbraucherseite flexibel ist, kann diese Schwankungen in der Stromerzeugung zum eigenen Vorteil nutzen. Lastmanagement ist hier das Stichwort: Durch gezielte Steuerung von Verbrauchern können kleine und mittlere Unternehmen (KMU) Kosten reduzieren oder sogar Einnahmen generieren.
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Ein Paradebeispiel ist, den Eigenverbrauch von Photovoltaik-Strom zu maximieren. Wann immer die eigene PV-Anlage Überschüsse produziert, sollte man schauen, ob sich Lasten in diese Zeiten verschieben lassen, empfiehlt Tobias Riedel, stellvertretender Abteilungsleiter im Bereich Intelligent Systems and Production Engineering beim Klima.Neutral.Digital-Partner Forschungszentrum Informatik in Karlsruhe. Das können Elektroautos von Mitarbeitenden sein, die auf dem Firmenparkplatz laden. Statt alle Fahrzeuge morgens mit Strom aus dem Netz voll zu laden und den Solarstrom mittags für eine geringe Vergütung einzuspeisen, verteilt man die Ladevorgänge intelligent über den Tag. Auch Wärmepumpen und Speicher eignen sich hervorragend für ein solches Lastmanagement.
Kosten reduzieren durch netzorientierte Steuerung
Ein weiterer Anwendungsfall ist die netzorientierte Steuerung nach Paragraf 14a des Energiewirtschaftsgesetzes. Dabei gestattet man dem Netzbetreiber, im Notfall die Leistung von steuerbaren Verbrauchern wie Ladestationen, Wärmepumpen oder Speichern zu reduzieren, um das Netz stabil zu halten. Dies bekommt man mit einer pauschalen Netzentgeltreduktion von 60 Prozent oder einem Pauschalbetrag vergütet. Pro Jahr sind so 150 bis 200 Euro Ersparnis drin, so Riedel. Und zwar, ohne dass man Komforteinbußen hat, da die Netzbetreiber bislang nicht aktiv steuern.
Auch dynamische Stromtarife, die sich an der Börse orientieren, werden in Zukunft eine größere Rolle spielen. Dafür benötigt man einen Smart-Meter. Durch geschicktes Steuern der Ladevorgänge und anderer flexibilisierbarer Verbrauche, können KMU Kosten einsparen. Das gilt besonders für Unternehmen, die keine eigene PV-Anlage betreiben oder Verbraucher, die von Solarstrom wenig profitieren, wie Wärmepumpen, die vor allem im Winter laufen.
Wer Regelenergie anbietet, kann damit Geld verdienen
Wer es einen Schritt weiter gehen will, kann sogar als Anbieter von Regelenergie auftreten und damit Geld verdienen, beschreibt Riedel. Dazu müssen Anlagen wie Blockheizkraftwerke, Kühlhäuser oder Ladesäulen ihre Leistung für einen gewissen Zeitraum hoch- oder herunterfahren können. „Das geht allerdings nicht in Eigenregie, sondern nur über spezielle Dienstleister, sogenannte Aggregatoren. Diese bündeln viele kleine Anlagen, bis sie am Regelenergiemarkt die erforderliche Mindestleistung von einem Megawatt erreichen.“ Über eine Steuerbox des Aggregators lässt sich die Anlage dann innerhalb der vereinbarten Grenzen fernsteuern. Bisher sind in diesem Geschäft vor allem Kraftwerke aktiv – doch auch mit Demand-Side-Management lässt sich Regelleistung bereitstellen, betont der Experte.
Potenziale zur Flexibilisierung schlummern in praktisch jedem Unternehmen
Generell gilt: „Wer sich vorstellen kann, Verbrauchsanlagen zu flexibilisieren, sollte das Thema Lastmanagement auf dem Schirm haben“, sagt Riedel. Sei es, um den Strombezug zu optimieren oder um neue Erlösquellen zu erschließen. Auch die Strombeschaffung sollte man betrachten. Wer dauerhaft einen hohen, unflexiblen Strombedarf hat, sollte vor allem schauen, wie er diesen möglichst günstig und nachhaltig decken kann.
Gute Ansatzpunkte für Lastmanagement finden sich in praktisch jedem Unternehmen: Ob Heizung, Lüftung, Klimatisierung, Ladeinfrastruktur oder Speicher – fast überall schlummern Potenziale. Selbst Notstromaggregate lassen sich netzdienlich einsetzen, indem man ohnehin nötige Testläufe in Zeiten verlegt, in denen das Stromnetz gerade Bedarf hat – und sich dies vergüten lässt. Das Team von Klima.Neutral.Digital unterstützt kleinere und mittlere Unternehmen dabei, diese Potenziale zu finden und zu nutzen. Nehmen Sie jetzt Kontakt auf!
Ob etabliertes Unternehmen oder innovatives Startup – wer heute neue Geschäftsmodelle entwickelt, kommt am Thema Nachhaltigkeit nicht vorbei. Doch wie lassen sich digitale Angebote von Anfang an klimafreundlich gestalten? Und wie schafft man bei bestehenden Geschäftsmodellen den Wandel in Richtung Klimaneutralität? Dr. Marcus Winkler, Digitalisierungsexperte beim Mittelstand-Digital Zentrum Klima.Neutral.Digital, kennt die Antworten. Denn er hat einen Demonstrator für klimaneutrale, digitale Geschäftsmodelle entwickelt.
„Es gibt viele Hebel, um ein Geschäftsmodell klimafreundlicher zu machen“, sagt Winkler. Ein wichtiger Ansatzpunkt ist die Gestaltung der Produkte und Dienstleistungen selbst. Langlebigkeit spielt hier eine zentrale Rolle. Auch der Einsatz nachhaltiger Materialien oder ressourcenschonender Herstellungsverfahren mit geringerem Wasser- und Stromverbrauch hat Potenzial. Gleichzeitig bergen heute digitale Geschäftsmodelle die besten Chancen auf Wachstum.
Analyse auf Basis bewährter Modelle
Bei Klima.Neutral.Digital setzt man auf einen strukturierten Prozess, um Unternehmen dabei zu unterstützen, klimaneutrale und digitale Geschäftsmodelle zu entwickeln. Dazu hat Winkler einen Demonstrator entwickelt. Dieser basiert auf bewährten Methoden wie dem Business Model Canvas und dem Business Model Navigator. In Workshops erarbeiten die Teilnehmer damit Ideen, wie sich ihr Geschäftsmodell Schritt für Schritt klimaneutral umbauen lässt.
Sieben Schritte zur neuen Strategie
Zunächst werden die grundlegenden Bausteine eines Geschäftsmodells wie Wertversprechen (Value Proposition) und Kundensegmentierung (Customer Segment) erarbeitet. Darauf aufbauend unterstützt das Klima.Neutral.Digital-Team kleine und mittlere Unternehmen (KMU) in sieben Schritten dabei, ihr individuelles digitales und klimaneutrales Geschäftsmodell zu entwickeln. „Wir schauen uns gemeinsam an, welche Maßnahmen den größten Impact versprechen“, sagt Winkler. Dabei gilt es, Besonderheiten der eigenen Branche und des Marktes zu berücksichtigen. Produktspezifika, gesetzliche Vorgaben oder die Charakteristika zweiseitiger Märkte müssen von Anfang an mitgedacht werden. Auch digitale und nicht-digitale Elemente gilt es sinnvoll zu kombinieren, um Synergien zu heben.
Klimaschutz als Wettbewerbsvorteil
Ziel ist nicht nur, den eigenen CO2-Fußabdruck zu verkleinern. „Ein klimaneutrales Geschäftsmodell bietet auch große Chancen am Markt“, ist sich der Experte sicher. Noch zögern viele KMU, ihre Geschäftsmodelle weiterzuentwickeln, insbesondere dann, wenn diese noch funktionieren. Aber immer mehr Kunden achteten auf Nachhaltigkeit und seien bereit, für entsprechende Angebote auch mehr zu bezahlen. „Wer sich hier frühzeitig positioniert, kann sich einen echten Wettbewerbsvorteil verschaffen“, sagt Winkler.
Banken und Regulierer verlangen CO2-Reduzierung
Gerade für KMU ist es wichtig, sich mit Nachhaltigkeit und Digitalität auseinanderzusetzen. „Die Märkte ändern sich rasant und der Druck in Richtung Klimaneutralität wird weiter zunehmen“, mahnt Winkler. Dies gelte nicht nur für die Kundenseite, sondern auch für Investoren und Regulierer. Unternehmen, die schon heute konsequent auf Nachhaltigkeit setzen, sichern so ihre Zukunftsfähigkeit. Dabei unterstützt Klima.Neutral.Digital – mit kostenfreien Workshops, Analysen und einem erprobten Vorgehen.
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Wie viel CO2 verursacht ein Produkt meines Unternehmens pro Stück? An welchen Stellschrauben kann ich drehen, um die Emissionen zu reduzieren? Diese Fragen beschäftigen immer mehr Firmen. Die Antworten zu finden, ist oft nicht leicht. Doch dabei hilft der MFCA-Demonstrator des Mittelstand-Digital Zentrums Klima.Neutral.Digital.
Entwickelt und parametrisiert hat das Tool Jürgen Seibold, Spezialist für intelligente, nachhaltige Produktion beim Klima.Neutral.Digital-Unterauftragnehmer Deutsche Institute für Textil- und Faserforschung (DITF). Mit dem Demonstrator zur Nachhaltigkeitsmodellierung und -bewertung können produzierende Unternehmen schnell und einfach den Carbon Footprint von Produkten (PCF) ermitteln. Dieser basiert auf der Methode des Material Flow Cost Accounting (MFCA), die man üblicherweise verwendet, um die Kosten von Produkten zu berechnen. Programmiert hat Seibold den Demonstrator in einem Standard-Programm für Lebenszyklus-Analysen. „Wir nutzen dafür die Software Umberto LCA+, mit der sich Produktionsprozesse modellieren und analysieren lassen“, erklärt er.
Software macht die Auswirkungen einzelner Prozessschritte sichtbar
Will man den CO2-Abdruck ermitteln, werden zunächst alle relevanten Prozessschritte erfasst – vom Materialeingang über die einzelnen Bearbeitungsstufen bis hin zur Auslieferung. Für jeden Schritt trägt man die benötigten Einsatzfaktoren wie Rohstoffe, Energie oder Betriebsmittel ein. Die Software greift dann auf hinterlegte Datenbanken zu und berechnet die damit verbundenen Emissionen für jeden Schritt der Verarbeitungskette. Dies stellt sie in einem Prozess-Schaubild dar und macht so große Auswirkungen auf einen Blick sichtbar. „So erhält man sehr schnell einen Überblick, welche Prozesse besonders CO2-intensiv sind und wo die größten Hebel für Einsparungen liegen“, erklärt Seibold.
Oft ergäben sich dabei Aha-Effekte, welcher Schritt als besonders CO2-intensiv heraussteche. An diesem setze man dann zuerst an, um den Fußabdruck zu minimieren. Zum Beispiel, indem man eine erste Qualitätssicherung in der Kette nach vorne verlagert, bevor die Produkte in einen energieintensiven Verarbeitungsprozess gehen.
Simulation berechnet Einsparpotenziale
Um Einsparpotenziale aufzudecken, lassen sich in dem Modell ganz einfach Änderungen simulieren: Wie wirkt es sich aus, wenn ich Materialien austausche, Prozesse verändere oder auf Ökostrom umstelle? Welche Maßnahmen bringen den größten Effekt? „Unser Ziel ist es, dass die Unternehmen eine Entscheidungsgrundlage bekommen, um die richtigen Stellschrauben in Richtung CO2-Reduktion zu drehen“, so Seibold. Da er mit demselben Demonstrator auch die Stückkosten berechnen und mit den eigenen Kalkulationen der Unternehmen vergleichen kann, erhält man sofort eine Abschätzung, wie valide die Daten des Modells sind, also wie nah an den tatsächlichen Prozesskosten bzw. dem Carbon Footprint.
Schnelle CO2-Berechnung für den Mittelstand
Oft haben gerade kleine und mittlere Unternehmen (KMU) nicht die Kapazitäten, um sich tiefgehend mit dem Thema Ökobilanzierung zu beschäftigen. Doch auch diese sind als Zulieferer zunehmend gefordert, den CO2-Fußabdruck ihres Produkts zu benennen oder Berichtspflichten zu erfüllen. „Mit unserem Demonstrator können auch KMU ganz niedrigschwellig einsteigen und wertvolle Erkenntnisse für mehr Klimaschutz im eigenen Betrieb gewinnen“, betont der Experte. Wie alle Unterstützungsangebote von Klima.Neutral.Digital ist dieses Angebot für Mittelständler kostenfrei.
Klassische KI-Modelle lernen einmal mit einem festen Datensatz und arbeiten dann unverändert – bis die Realität sich so weit gewandelt hat, dass ihre Vorhersagen ungenau werden. Beim Lifelong Learning hingegen wird die Künstliche Intelligenz mit neuen Daten permanent weitertrainiert und damit -verbessert.
„Wir entwickeln KI-Systeme, die kontinuierlich aus Datenströmen lernen“, erklärt Janek Bender, Wirtschaftsinformatiker beim FZI Forschungszentrum Informatik, einer der Partner des Mittelstand-Digital Zentrum Klima.Neutral.Digital. „So passen sie sich an Veränderungen an und treffen weiter zuverlässige Vorhersagen.“ Eine solche Lifelong Learning KI – oder auch Online Learning im Gegensatz um Offline Learning mit einem statischen Datensatz – kann gerade im dynamischen Umfeld produzierender kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU) von Vorteil sein, wenn sich Prozesse, Materialien und Bedingungen ständig wandeln.
Kosten gesenkt – Termine besser planbar
In einem Projekt mit mehreren Unternehmen zeigte Bender, wie Lifelong Learning KI die Soll- und Liegezeiten in der Produktion um bis zu 50 Prozent genauer prognostiziert als gängige Methoden, also die Zeit für einen Prozessschritt in der Produktion und die Zeit, in der das Teil dazwischen lagert. Durch die präzisere Planung der Produktionsabläufe sinken die Kosten. Liefertermine lassen sich besser einhalten.
Einsetzbar für alle Arten von veränderlichen Datenströmen
Doch Lifelong Learning eignet sich nicht nur für Zeitreihen aus der Fertigung. Auch Sensordaten von Maschinen und Anlagen, Energieverbräuche oder Absatzzahlen lassen sich damit analysieren und Vorhersagemodelle kontinuierlich verbessern. „Überall, wo Datenströme anfallen, lässt sich dieser Ansatz im Prinzip anwenden“, betont Bender. Und hilft Mittelständlern dabei, das Potenzial ihrer Daten voll auszuschöpfen, besonders dann, wenn diese Daten sich recht häufig verändern. Concept-Drift-Detektoren können diese Veränderungen aufspüren. „Über Concept Drift Adaption kann man das Modell so anpassen, dass es auf den neuen Daten funktioniert“, so Bender. Denn das Ziel ist eine möglichst robuste KI.
KI-Trainer stehen zur Unterstützung bereit
Interessierte Unternehmen können sich an die KI-Trainer von Klima.Neutral.Digital wenden, um die Möglichkeiten von Lifelong Learning für ihre spezifischen Anwendungsfälle zu diskutieren. In einem Erstgespräch analysieren diese gemeinsam mit den Firmenvertretern die Ausgangssituation und skizzieren mögliche Lösungsansätze. So lässt sich schnell herausfinden, ob und wie das Unternehmen von der Technologie profitieren kann.
Wer Energieflüsse clever steuern will, muss wissen, was wann in welchem Umfang verbraucht wird und wann wie viel Strom zu welchen Preisen verfügbar sein wird. Prognosen sind hier ein zentrales Hilfsmittel. Sie ermöglichen es, den Energieeinsatz zu planen und zu optimieren.
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Zum einen geht es für kleine und mittlere Unternehmen darum, den eigenen Verbrauch vorherzusagen: Wie viel Strom wird in den nächsten Stunden oder Tagen benötigt? Welche Anlagen laufen wann? Welche Lasten sind beeinflussbar, welche nicht? Nur so lässt sich ermitteln, wie viel Flexibilität zur Verfügung steht. Diese ist Voraussetzung für ein intelligentes Energiemanagement. Auch die Wärme- und Kältebedarfe spielen hier mit hinein.
Andererseits sind auch Prognosen wichtig, wann Strom besonders günstig sein wird – anhand von Wettervorhersagen und Daten des Strommarkts. Denn die Strompreise an der Börse stehen am Vortag fest. Falls vorhanden, muss man zusätzlich die Erzeugung des eigenen PV-Stroms prognostizieren, um den Eigenverbrauch zu optimieren. Einige Dienstleister bieten hier bereits Services an, die anhand von Wetterdaten und Anlagenparametern die Produktion in den nächsten Stunden und Tagen vorhersagen. Über Lastmanagement lassen sich dann Verbrauch optimieren und Kosten reduzieren.
Algorithmen prognostizieren Verbrauch und lernen selbst dazu
Gerade Gebäude bieten durch ihre thermische Trägheit oft Spielräume für eine flexible Betriebsweise von Heizung und Kühlung. Hier kommt es darauf an, das Gebäudeverhalten richtig vorherzusagen: Wie entwickeln sich Temperatur und Energiebedarf, wenn ich die Heizung für eine gewisse Zeit etwas herunterregele oder die Kühlung später einschalte? Welche Abweichungen vom Sollwert sind akzeptabel, ohne dass es zu Komforteinbußen kommt? Ein halbes Grad Unterschied in der Raumtemperatur wird nicht wahrgenommen, kann aber bereits helfen, Energie einzusparen. Früher musste man für solche Vorhersagen mühsam Daten zusammentragen und Modelle erstellen. Heute übernehmen das zunehmend intelligente Algorithmen. So lässt sich der Energieverbrauch von Gebäuden oder Anlagen vorhersagen, ohne dass man jedes Detail manuell erfassen und modellieren muss.
Je mehr Daten, desto treffsicherer die Vorhersagen
Die Expertinnen und Experten von Klima.Neutral.Digital arbeiten auch mit Methoden des maschinellen Lernens, wenn sie kleine und mittlere Unternehmen unterstützen. Die Algorithmen analysieren Verbrauchsdaten der Vergangenheit, erkennen Muster und bilden so das Systemverhalten nach. Dabei lernen sie selbstständig, welche Einflussfaktoren relevant sind – von Wetter und Belegung bis hin zu Ferienzeiten. Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto treffsicherer werden die Modelle.
Auf Basis solcher Prognosen lassen sich Fahrpläne für eine optimierte Energienutzung erstellen. Weichen die tatsächlichen Verbräuche von der Vorhersage ab, passen lernende Algorithmen die Planung laufend an. So wird das System im Laufe der Zeit immer genauer und treffsicherer.
Dabei muss es gar nicht immer um einzelne Anlagen oder Gebäude gehen. Auch für einen ganzen Unternehmensstandort lässt sich anhand historischer Lastgänge ein Verbrauchsprofil erstellen und fortschreiben. So erkennt man typische Muster wie Tages- und Wochenzyklen und kann die Beschaffung und Erzeugung von Energie vorausschauend planen.
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Bauteile produzieren, ohne dafür spezielle Werkzeuge zu benötigen – das ermöglichen digitale Produktionsverfahren. Das Prinzip dahinter lässt sich vereinfacht formulieren: Datei rein, Produkt raus. Dieser Ansatz birgt enormes Potenzial für Unternehmen, ressourcenschonender und flexibler zu produzieren. Deshalb hat es sich das Mittelstand-Digital Zentrum Klima.Neutral.Digital zur Aufgabe gemacht, Firmen dabei zu unterstützen, digitale Produktionsverfahren einzuführen. Ob Digital Engineering, additive Fertigung, digitalisierte Prozessketten oder individualisierte Produkte: In allen Teilbereichen bringen die Klima-Coaches Expertise mit, die sie kleinen und mittleren Unternehmen bei einer kostenfreien Erstinformation zur Verfügung stellen.
Prozesse beginnen am Computer
Digitale Produktionsverfahren beginnen bei der Konstruktion und beim Design, also im Digital Engineering mit Computer Aided Design (CAD). „Es macht immer Sinn, im Produktdesign die Fertigung mitzudenken, um spezifisch die Vorteile von digitalen Produktionsverfahren zu nutzen“, erklärt Klima-Coach Tobias Vieten vom Klima.Neutral.Digital-Partner Hahn-Schickard Institut. Digitalisierte Prozessketten verknüpfen dann die CAD-Modelle mit speziellen Fertigungstechniken. Ergänzt werden sie beispielsweise durch Retrofit-Sensorik, die die Steuerung von Maschinen wesentlich verbessern kann.
Schicht für Schicht Ressourcen schonen
Die additive Fertigung, oft ungenau als 3D-Druck bezeichnet, ist ein solches digitales Produktionsverfahren. „Hier geht es darum, ein Bauteil herzustellen ohne geometriespezifische Werkzeuge, wie Spritzguss- oder Formwerkzeug“, sagt Vieten. Anders als bei subtraktiven Verfahren wird ein Bauteil Schicht für Schicht aus einem Halbzeug aufgebaut – ohne formgebende Werkzeuge. Dies spart Material und Ressourcen ein. Zudem lassen sich Bauteile dezentral fertigen, indem man die Daten überträgt, statt die Teile zu transportieren.
Stückzahl 1 wird rentabel
Individualisierte Produkte entstehen dank digitaler Produktion passgenau. Rentabel funktioniert dies meist nur mit digitalen Produktionsverfahren. Ein Beispiel wären Brillengestelle, die man übers Internet ordern und die Bügellänge oder andere Parameter selbst bestimmen kann. In der Medizintechnik sind patientenindividuelle Produkte dank ihrer flexiblen Anpassbarkeit auf den einzelnen Menschen längst Standard. Aber auch Ersatzteile für sehr alte Anlagen lassen sich so ressourcenschonend und wirtschaftlich herstellen, sehr teure Bauteile auf die Art reparieren.
Die Coaches des Mittelstand-Zentrums unterstützen KMU dabei, die Potenziale digitaler Produktionsverfahren zu erschließen. Sie zeigen auf, welche Technologien für welche Anwendungen geeignet sind und wie man sie gewinnbringend einsetzt. So ebnen sie den Weg in eine ressourcenschonende Zukunft der Fertigung.
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Mit dem richtigen Einsatz von Sensoren an älteren Maschinen können kleine und mittlere Unternehmen (KMU) ihren Verbrauch an Energie und Material senken. So verbessern sie ihre Betriebsabläufe und kommen der Klimaneutralität einen Schritt näher. Sensorik ist eines der Schwerpunktthemen des Mittelstand-Digital Zentrums Klima.Neutral.Digital. Mit einer kostenfreien Erstinformation unterstützt Klima.Neutral.Digital Betriebe bei der Prozessoptimierung mit Retrofit-Sensorik.
Wie moderne Sensorik alte Maschinen effizienter macht
Klassische Sensoren bestehen vereinfacht gesprochen aus einem Bauteil, das einen physikalischen Effekt in ein elektrisches Signal umgewandelt. Als einer von fünf Partnern des Mittelstand-Digital Zentrums Klima.Neutral.Digital verfügt die Hahn-Schickard Gesellschaft für angewandte Forschung in Stuttgart über Expertise darin, Sensoren dort anzubringen, wo dies bisher kaum möglich war, also eine Sensorintegration in Maschinen oder Komponenten. „Wir messen direkt am Ort des Geschehens“, erklärt Dr. Karl-Peter Fritz, Institutsleiter des Hahn-Schickard-Instituts für Mikroaufbautechnik. Eine Möglichkeit: Bauteile einer Maschine selbst zu sensorisieren. Den Fräskopf einer Fräsmaschine nennt Fritz als Beispiel dafür: Um die Temperatur am Fräser zu messen, würde man klassisch mit berührungslosen Infrarotsensoren arbeiten. Eingespritztes Kühlmittel verhindert aber die Messung. „Man kann sagen: Ich mache den Fräser selbst zum Sensor, indem ich einen elektrischen Widerstand aufdrucke und messe, wie sich der Widerstand ändert“, so Fritz.
Dieses Vorgehen ermöglicht präzisere Messungen. Es verringert Quereffekte und Störungen oder vermeidet diese gänzlich. Mit seinen Innovationen gelingt es dem Forschungsteam, in beengten und aggressiven Umgebungen zu messen, in denen das bisher kaum möglich war – weil dort etwa hohe Temperaturen oder Drücke herrschen oder Medien wie Kühlmittel zirkulieren.
Sensorisierung hilft, Prozesse zu optimieren
Sind die Sensoren angebracht, ermöglichen deren Daten zunächst, den technischen Zustand einer Anlage oder Produktionsstätte zu erfassen und zu überwachen („Condition Monitoring“). Dazu zählen auch Material- und Energieverbrauch oder Umweltparameter. Die Daten im nächsten Schritt zu analysieren, hilft dabei, Prozesse besser zu verstehen. Fehler lassen sich schneller finden, Anlagen vorausschauend warten. Die Prozessoptimierung ermöglicht eine höhere Wirtschaftlichkeit des Maschineneinsatzes und damit eine verbesserte Energieeffizienz. Diese Effizienzsteigerung trägt um Umweltschutz bei und hilft KMU auf dem Weg zur Klimaneutralität.
Vorhandene Messgrößen analysieren, Spezial-Sensoren nachrüsten
Wenn sich ein KMU mit der Bitte um einen Effizienz-Check für seine Produktionsstätte an Klima.Neutral.Digital wendet, schaut sich das Team zunächst den Prozess an: Welche Messgrößen kämen für eine Prozessoptimierung infrage? Dies kann neben der Temperatur der Druck oder die Feuchte sein, Magnetfelder, Bewegungen, Neigungen, Vibrationen, Licht oder Strömungen. Welche innovativen Sensorsysteme zu diesen Messgrößen entwickelt hat, zeigt Hahn-Schickard auf dem Demonstrator „Rocket Man“.
Den Blick richten die Fachleute auch auf die vorhandenen Maschinendaten: Wie werden diese verwendet, gespeichert und strukturiert? Oft könnte man Maschinen oder Prozesse bereits verbessern, wenn man vorhandene Daten besser nutzt, speichert oder auswertet, sagt Fritz. Will das Unternehmen einen Schritt weitergehen, stellt sich die Frage, welche zusätzlichen Parameter dazu nötig sind und mit welchen Sensoren man diese misst.
Vier Stufen der Sensorintegration
Zur Retrofit-Sensorik alter Maschinen hat das Team in seinem Fachbuch „Digitaler Retrofit“ vier Stufen definiert. Deren einfachste, „Sustaining“, ist eine Huckepack-Lösung, bei der zusätzliche Sensoren von außen an eine Maschine angebracht werden. In der zweiten Stufe „Kooperativ“ zieht man aus vorhandenen Schnittstellen der Maschine die Informationen ab, um sie nach der Datenerfassung zu interpretieren.
In der dritten Stufe „Integrativ“ werden – wie am Beispiel des Fräskopfs beschrieben – einzelne Bauteile selbst sensorisiert. Und in der vierten und höchsten Stufe „Disruptiv“ greift man mit den gewonnenen und analysierten Sensordaten in die Maschinensteuerung ein, um diese zu verbessern. Für die beiden letzten Stufen reicht es nicht mehr aus, die Hilfe des Mittelstand-Digital Zentrums Klima.Neutral.Digital in Anspruch zu nehmen. Hier muss auch der Hersteller der Maschine mitziehen, da sonst die Gewährleistung für die Anlage erlöschen würde. Eingehender beschreibt Fritz die vier Stufen des digitalen Retrofit auch im Podcast von Klima.Neutral.Digital.
Wer profitiert von dem Assistenz-Angebot zur Sensorisierung?
Hilfestellung bietet Klima.Neutral.Digital im Bereich Sensorik allen Unternehmen und Handwerksbetrieben des verarbeitenden Gewerbes, einfacher gesagt allen Betrieben, in denen Maschinen laufen. Ein einfacher Demonstrator in Form eines Sensor-Koffers für Retrofit-Sensorik hilft beispielsweise dabei, den Stromverbrauch einer Maschine zu messen. Das Unterstützungsangebot an KMU ist kostenfrei, da Klima.Neutral.Digital vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz gefördert wird.