Optimierte Produktionsplanung in der Bäckerei: Ein Beitrag zur Energieflexibilität

Die Energiewende und der zunehmende Einsatz erneuerbarer Energien stellen Energieversorgungssysteme vor neue Herausforderungen. Die volatilen Einspeisemuster erneuerbarer Energien erfordern erhöhte Flexibilität, um Angebot und Nachfrage auszugleichen. Sowohl eine Reduktion des Gesamtenergieeinsatzes sowie flexible Industrieprozesse sind für den Übergang zu einem klimaneutralen Energiesystem erforderlich. AEE INTEC hat in Zusammenarbeit mit der Bäckerei Sorger im Rahmen des Forschungsprojekts DSM-opt einen praxisorientierten Anwendungsfall bearbeitet. Ziel war es, durch die Optimierung von Backplänen einerseits Energieverbrauch, Kosten und Emissionen zu reduzieren, ohne die Produktqualität zu beeinträchtigen, und andererseits zusätzliche Flexibilitätspotenziale für das Demand Side Management zu identifizieren. Insbesondere lag der Fokus auf praxisnahen und technisch sowie logistisch umsetzbaren Methoden.

Herausforderungen und Hintergrund

Die Herstellung von Backwaren wird stark von saisonalen Einflüssen (z. B. Feiertage, Wetter) sowie kurzfristigen Schwankungen (z. B. Sonderaufträge) geprägt. Zudem umfasst das Produktionsportfolio eine große Vielfalt an Produkten, was zahlreiche unterschiedliche Produktionsabläufe erfordert. Um eine konstant hohe Produktqualität sicherzustellen, sind das Fingerspitzengefühl und die Erfahrung der Bäcker*innen nach wie vor unverzichtbar. Diese Faktoren stellen jedoch eine Herausforderung für die automatisierte Optimierung des Energieverbrauchs dar.

Da das Backen mit etwa 80 % den größten Anteil am Gesamtenergieverbrauch ausmacht, ist eine effiziente Planung besonders wichtig. Die Analyse der Produktionsdaten zeigte, dass die Öfen rund 42 % der Betriebszeit im Standby-Modus laufen, was 17 % des gesamten Energieverbrauchs entspricht. Vor diesem Hintergrund wurde die optimierte Planung der Backvorgänge als vielversprechende Maßnahme mit großem Einsparpotenzial identifiziert.

Lösungsansatz

Im Forschungsprojekt DSM-opt wurde von AEE INTEC und der Bäckerei Sorger ein Optimierungsmodell entwickelt, das Backaufträge auf die verfügbaren Öfen verteilt und die energieeffizienteste Backreihenfolge berechnet. Dabei werden spezifische Produktionsbedingungen wie Backtemperaturen und Produktionsfristen berücksichtigt.

Um die Rechenzeit zu verkürzen, werden Backaufträge in temperaturähnliche Gruppen eingeteilt, die unabhängig voneinander optimiert werden können.

Zur Integration zusätzlicher variabler Einschränkungen – wie manuelle Arbeitsabläufe, Planungsänderungen basierend auf der Erfahrung und Expertise der Bäcker*innen sowie Wechselwirkungen mit anderen Prozessen – wurde eine „What-If“-Funktion implementiert. Diese ermöglicht es, optimierte Pläne manuell anzupassen und gleichzeitig die Auswirkungen auf die Energieeffizienz nachzuvollziehen.

Dies fördert nicht nur den praktischen Einsatz des Modells, sondern erhöht auch die Akzeptanz bei den Bäcker*innen und trägt zur Sensibilisierung für Energieeinsparungen bei.

Ergebnisse

Virtuelle Vergleichsexperimente mit realen Produktionsdaten aus den Jahren 2023 und 2024 zeigen beeindruckende Einsparungen:

Tagschicht: Energieverbrauch um 43 %, Laufzeit um 55 % reduziert.
Nachtschicht: Energieverbrauch um 30 %, Laufzeit um 43 % reduziert.

Die optimierten Backpläne verringern den Standby-Energieverbrauch erheblich, da die Öfen bestmöglich ausgelastet werden. Außerdem senkt die intelligente Anordnung der Backaufträge mit ähnlichen Temperaturen den Energieaufwand für das Aufheizen der Öfen.

Perspektiven

Das Tool eröffnet vielversprechende Möglichkeiten für zukünftige Elektrifizierungsmaßnahmen, beispielsweise durch Lastverschiebung zur Nutzung günstiger Stromtarife oder für den gezielten Einsatz von Photovoltaik-Strom. Optimierte Produktionspläne können in der Bäckerei nicht nur zu Energieeinsparungen führen, sondern auch die Flexibilität erhöhen, um erneuerbare Energien effektiv zu integrieren.

Projektpartner

Kontakt

Jana Reiter

Projektseite – AEE INTEC

Projektseite – NEFI