Digitaler Zwilling zur optimierten Energieversorgung von AT&S
Das vierjährige Projekt Digital Energy Twin (DET) wurde im Oktober 2023 abgeschlossen. Basierend auf Daten der Produktion, des Energiemarkts und der Witterung bildet er die aktuelle oder zukünftige Energieversorgung ab. In erster Linie unterstützt der DET die Optimierung industrieller Energiesysteme (Betriebsoptimierung), dient als Grundlage für die Designoptimierung und als Entscheidungsinstrument der Produktionsplanung. Zusätzlich wird durch den Betrieb des DET der Wissensaufbau am Realsystem durch eine laufende Systembewertung gefördert. Die Visualisierung der Daten und Ergebnisse der DET-Modelle mittels AR/VR (Augmented/Virtual Reality)-Technologien stellt einen zusätzlichen Mehrwert für die Anwender dar. Energetische Auswirkungen von Planungsentscheidungen können somit besser dargestellt werden.
Die Ergebnisse aus dem Projekt sind einerseits ein DET-Prototyp an der FH Vorarlberg und andererseits Modelle, Optimierungs-Algorithmen und Datenanforderungen für die industrielle Umsetzung am Beispiel des Leiterplatten-Herstellers AT&S Austria Technologie & Systemtechnik.
Der DET-Prototyp an der FH Vorarlberg ermöglicht die Vorhersage des Energiebedarfs einer Roboter-Produktionslinie auf Basis einer vorgegebenen Produktionsreihenfolge. Darauf aufbauend ermöglicht ein Optimierungsalgorithmus die Erstellung einer optimalen Produktionsreihenfolge basierend auf dem simulierten Energiebedarf der Roboter, der aktuell verfügbaren Versorgungsleistung (PV, Netz) und einer Kosten-Bewertungsfunktion. Die Optimierung des Ladeprogramms eines angeschlossenen Batteriespeichers ist ebenfalls möglich. Der DET-Prototyp dient als Entscheidungsinstrument der Produktionsplanung (siehe Abbildung1).
Im Gegensatz dazu fokussiert die industrielle Umsetzung auf die Betriebsoptimierung der Energieversorgung eines Teilbereichs bei AT&S in Leoben. Dazu wurden physikalisch basierte Modelle der Wärmeversorgung und datenbasierte Modelle des generellen Strom-, Wärme-, Kälte- und Druckluftbedarfs umgesetzt. Eine wesentliche Herausforderung des DET im industriellen Kontext stellt die konsistente Verbindung der einzelnen Modelle und deren Anknüpfung an die Produktionsdaten dar. Dies wurde über eine Cloud-fähige Datenbank realisiert, welche alle relevanten internen und externen Daten sammelt und für die Simulationsmodelle bereitstellt. Auch die Simulationsergebnisse werden dort zentral gespeichert und stehen für weitere Analysen oder Visualisierungen zur Verfügung (siehe Abbildung 2). Die Ergebnisse der Simulationsmodelle und Optimierungsalgorithmen werden in VR-Räumen visualisiert. Dazu wurden prototypische Szenarien bei AT&S umgesetzt.
Projektkoordination:
AEE INTEC
Projektpartner:
AT&S Austria Technologie & Systemtechnik Aktiengesellschaft
ENEXSA GmbH
ENERTEC Naftz & Partner GmbH & Co KG
Eberle Automatische Systeme GmbH & Co KG
Bravestone Information-Technology GmbH
Schmoll Maschinen GmbH
FH Salzburg – Informationstechnik & System-Management
FH Vorarlberg – Research Centers
Montanuniversität Leoben
Technische Universität Graz – Institut f. Softwaretechnologie
Technische Universität Graz – Institute for Interactive Systems and Data Science
Fördergeber:
Die zu diesen Ergebnissen führenden Forschungsarbeiten wurden vom Österreichischen Klima- und Energiefonds im Programm Energieforschung (e!MISSION) unter der FFG-Projektnr. 873599 gefördert.
Kontakt:
Wolfgang Weiß