ERFASSEN VON ENERGIE- UND HILFSSTOFFFLÜSSEN

EnHiPro – Energie
Energie- und Hilfsstoffoptimierte Produktion
Produktion, www
www.enhipro.de
enhipro de
ERFASSEN VON ENERGIE- UND
HILFSSTOFFFLÜSSEN –
Grundlage für mehr Energieeffizienz
Jörg Neumann (SSV Software Systems GmbH)
EnHiPro – Abschlussveranstaltung
am 16. Mai 2012 in Waiblingen
g
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Produktion, www
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Firmenvorstellung





Gegründet 1982 als Softwarehaus in
Hannover
Inhaber-geführte GmbH mit rund 20
Mitarbeitern
Ende der 90er Jahre Fokussierung auf
die Entwicklung und den Vertrieb von
Linux-Modulen und –Systemen an
OEMs
Mitgliedschaft in diversen Gremien
zu Smart
S
t Grid,
G id S
Smartt Metering,
M t i
und
d
M2M-Kommunikation
Heute Lösungsanbieter zur IPbasierten Integration
unterschiedlichster Daten mit den
beiden Schwerpunktthemen
Automatisierung und erneuerbare
E
Energien
i
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Vision und Herausforderungen für EnHiPro





Erfassung von EnergieEnergie und Hilfsstoffströmen speziell in KMU
Schaffung eines möglichst Plug&Play nutzbaren Systems zur Datenerfassung
Schnelle Integration in bestehende IP-Netzwerk-Infrastrukturen zur
Datenübertragung
Modulare Technik zur Erfassung aller wichtigen Verbräuche von Energie- und
Hilfsstoffströmen, um diese nachhaltig zu verringern
Möglichkeiten für die Aufbereitung und den Export der Daten, um eine leichte
Übernahme in ERP-Systeme und andere Unternehmenswerkzeuge zu ermöglichen
Effizienz
Energiekosten
k
Bildquelle:IWF
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Das Problem – keine Übersicht!
 Datenerfassung in KMU heute




Manuell,
M
ll per T
Turnschuh-Ablesung
h h Abl
d
der Zähl
Zähler
kWh m3, etc.
kWh,
t
Auf Grundlage der monatlichen EVU-Abrechnungen und ggf.
€
Tagesverbrauchsdaten
Kein Durchblick
Durchblick, da einfach zu wenig Daten zur Verfügung stehen
?
Keine Möglichkeit, „Stromfresser“ und andere zu identifizieren,

da hinter dem Hauptzähler keine Details bekannt sind
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Analyse

„Top-Down
Top Down“ oder „Bottom-Up
Bottom Up“

Bestandsaufnahme und Analyse
anhand vorliegender Daten

Abschätzung der Wirtschaftlichkeit
von Maßnahmen
Top-Down
Bottom-Up
Bildquelle:IWF
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Top-Down Analyse





Fokus auf die Gesamtsicht
(Dauer-)Lastgänge und Verbräuche
aller relevanten Energien und Hilfsstoffe
zeigen Grundlastentwicklung
Min-/Max-Analysen ermöglichen
gezieltes „Steuern“ von
Abschaltpotentialen
Parallele Betrachtung
zur herkömmlichen BDE
Zeitliche Analyse
d L
der
Lastgänge
t ä
ermöglicht
Optimierung
Bildquelle:IWF
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Bottom-Up Analyse






Strom (Photovoltaik, Wind)
Wärme (BHKW)
Dampf
installierte Leistung SWU Uhingen
usw.
800
700
600
500
400
300
200
100
0
2000
1800
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
kW, kumuliert

zeitliche Betrachtung der Verbräuche
einzelner Maschinen/Anlagen
Priorisierung von Verbrauchern in Bezug
auf vorherige Makroanalyse
Ableitung gezielter
Verbesserungsansätze
Analyse
y unter Berücksichtigung
g g von
Energieerzeugern
kW

Werkstatt
2%
Hof
Verwaltung
2% Zettlerei
1%
2%
Allgemein
1%
Warenscha
u
6%
Schlichterei
8%
Druckluft
40%
Klimaanlag
en
10%
Weberei
28%
Bildquelle:IWF
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33
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Vorgehen bei den
Anwendungspartnern



Festlegung der zu messenden
Medien (Hot-Spots) und Art der
Messung
Verbraucherübersicht A/B/C mit
Maschinenliste, Anschlussleistung
und Laufzeiten
Auswahl der Messstrategien, des
Datenerfassungssystems und der
Verbrauchszähler/Sensorik
N t
Nutzung
und
d Integration
I t
ti
bestehender Zähler durch
geeignete Messinfrastruktur
Bezeichnung
Hersteller
3x Schutzgasschweißgerät
GLC 386 PA
CLOOS
CNC-Drehmaschine
Quik Turn 20 N
MAZAK
Stanzmaschine
TRI 1500
Boschert
CNC-Fräsmaschine
CNC-Fräsmaschine
FZ18L
V-10N
CHIRON
MAZAK
CNC-Drehmaschine
Quick Turn 100 MS
MAZAK
Abkant-Biegemaschine
EHPS 15-30
EHT
CNC-Fräsmaschine
VQC-20/40A
Abkant-Schermaschine
ECOCUT 10-31
MAZAK
EHT
Entgratmaschine
SBM-S 1000
LISSMAC
Biegemaschine
SPB 3160
Boschert
CNC-Fräsmaschine
FZ16e
CHIRON
Drehmaschine
VDF 5438
Böhringer
1x Schutzgasschweißgerät
GLC 403 PA
CLOOS
Baujahr
Laufzeit pro Jahr
(Betriebsstunden)
elektr. (Anschluss‐) Leistung
[in h]
[kW]/[kVA]
1995
1500
45
1985
1500
30 5
30,5
2001
1400
25
1987
1300
26
ca. 1986
1000
33
2001
1000
30,9
1986
1500
20
ca. 1986
1000
21,3
1998
1000
17
2006
1200
12
2007
900
15
1991
750
15
?
700
14
1997
750
13
600000
80000
70000
500000
60000
400000
50000
40000
300000
30000
200000
20000
100000
10000
0
3x Schutzgasschweißgerät
CNC‐Drehmaschine
Stanzmaschine
CNC‐Fräsmaschine
CNC‐Fräsmaschine
CNC‐Drehmaschine
Abkant‐Biegemaschine
CNC‐Fräsmaschine
CNC‐Fräsmaschine
Abkant‐Schermaschine
Entgratmaschine
Biegemaschine
CNC‐Fräsmaschine
Stanzmaschine
Drehmaschine
1x Schutzgasschweißgerät
Luft‐Kompressor
Luft‐Kompressor
2x Schutzgasschweißgerät
CNC‐Fräsmaschine
Horizontalbettpresse klein
Richtpressmaschine mittel
Reinigungsanlage
Hydr. Einständerpresse
Sägeautomat
Sägeautomat
Sägeautomat
Spindeldrehautomat I
Trowalisiermaschine
Horizontalbettpresse mittel
1x Schutzgasschweißgerät
Biegemaschine
Spindeldrehautomat II
Stanzomat
Wechselautomat I
Wechselautomat II
Richtpressmaschine klein
Sägemaschine
3x Schwerlastkran Stiftbohrungsmaschine
Drehmaschine
Drehmaschine
Radialbohrnaschine
Trowalisiermaschine
Fräsmaschine
Plandrehmaschine
Drehmaschine mit Pneum.
Trowalisiermaschine
Exzenterpresse
Kontaktschleifmaschine Vertikal‐Langloch‐Fräsmaschine
Einzelentstaubungsanlage
Schwerlastkran Drehmaschine
1x Schutzgasschweißgerät

Bezeichnung
0
Bildquelle:IWF
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Mobile Detailmessungen von
ausgewählten Verbrauchern





Identifikation von Lastzuständen
(Anfahren, Betriebsbereit,
Standby Produktiv,...)
Standby,
Produktiv )
Analyse verschiedener Fahrweisen
Schnelles Erkennen und Bewerten
von Einsparmaßnahmen
p
durch
organisatorische Änderungen
Beispiele:
MTS – Anlagenabschaltung bei
Werkstückwechsel
SWU – Aufdeckung von
Druckluftleckagen
Introbest – Untersuchungen zu
unterschiedlichen
Temperaturprofilen des Lötofens
Bildquelle:IIWF

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Kontinuierliche energetische Datenerfassung



Erfassung
E
f
und
d Vi
Visualisierung
li i
relevanter
l
t V
Verbraucher
b
h
Monitoring/Logging energetisch wichtiger Prozesse
Zuweisung einzelner Verbräuche zu Produkten und Produktionsprozessen
Datenerfassung auf Feldebene
(Echtzeitfähig oder auch zeitgetaktet)
Datenkommunikation
via
i (W)LAN
E!Sankey/Umberto
Vi
Visualisierung
li i
(Lokales Netzwerk)
mySQL Datenbank
(Server)
EnyFlow oder Web-Server
(Schnellansicht)
Syslog-ERP (PPS)
(Programmansicht)
Bildquelle:IWF
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Prozessfehler und Verschwendung identifizieren

O ti i
Optimierung
d
durch
hV
Vergleich
l i h der
d Messdaten
M
d t
mit
it betrieblichen
b t i bli h
F kt
Faktoren

Zeitgleiches Hochfahren von Anlagen bei Betriebsbeginn führt zu teuren Lastspitzen
vor Optimierung

nach Optimierung
Grundlastbetrachtungen zu Stillstandzeiten führen auf die Spur zu
„schleichenden“ Kosten, z.B. durch Druckluftleckagen. Werden Verbraucher auch an
„schleichenden
Wochenenden unnötig betrieben, z.B. PCs? Wie hoch ist deren Verbrauch?
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Produktion, www
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Messdaten erfassen und sammeln
 Der Systemaufbau am Beispiel M-Bus




Ebene 4: Zähler und Sensoren zur Messdatenaufnahme
Ebene 3: Datensammler mit diversen Schnittstellen zur dezentralen Datenaufnahme
Ebene 2: Datenserver zur zentralen Datenhaltung und -aufbereitung,
I h
Inhouse
oder
d auch
h als
l virtualisierter
i t li i t Cloud-Service
Cl d S
i
Ebene 1: Datenexport aus SQL-Server zur Übernahme durch ERP oder andere
nachgeschaltete Systeme, z.B. Visualisierung
38
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Messdaten erfassen und sammeln – Beispiel TU BS
TGA
Kaeser
BS60
(Kompressor)
Kaeser AS44
(Kompressor)
Ma
aschinen
Reinecker
(Innenrundschleifmaschine,
NC)
Hoffmann KSS
Filter
(dezentrale Aufbereitung)
Overbeck
(Außenrundschleifmaschine,
NC)
Hoffmann KSS
Filter
((zentrale Aufbereitung)
g)
Studer S120
Kaeser
TB45
(Kältetrockner)
Kaeser
TD61
(Innenrundschleifmaschine, CNC)
(Kältetrockner)
Studer S40
(Außenrundschleifmaschine, CNC)
Bildquelle:IWF
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Messdaten erfassen und visualisieren – Beispiel TU BS
Direkte Visualisierung
TGA
Kaeser BS60
MGW 986
(Kompressor)
(M-Bus-Datensammler)
(M
Bus Datensammler)
Kaeser AS44
(Kompressor)
Web-Server Analyse
(Schnellansicht)
Kaeser
aese TB45
5
Kaeser
aese TD61
6
(Kältetrockner)
(Kältetrockner)
(W)LAN
Masch
hinen
(Lokales Netzwerk)
Reinecker
(Innenrundschleifmaschine, NC)
Hoffmann KSS Filter
(dezentrale Aufbereitung)
Overbeck
(Außenrundschleifmaschine, NC)
Hoffmann KSS Filter
(zentrale Aufbereitung)
Studer S120
(Innenrundschleifmaschine, CNC)
Studer S40
(Außenrundschleifmaschine, CNC)
DatenT
Transfer
f
per
M-Bus
(Geringe
technische
Anforderungen)
EnyFlow-App
(Schnellansicht)
mySQL Datenbank
(Server)
Sensorebene
Kommunikation/Speicher
ERP / Leitstandebene
Bildquelle:IWF
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Dezentrale Datenlogger
Auf low-power (<5W) und lüfterlosen 24/7 Betrieb ausgelegte
O
Open
S
Source
S t
Systeme
(Li
(Linux);
) durch
d
h modularen
d l
Aufbau
A fb
leicht
l i ht zu erweitern
it
MGW/920





Datenaufnahme von bis zu 10 M-Bus Teilnehmern
Scanfunktion mit anschließender Auflistung der Teilnehmer
g von M-Bus Multipage-Zählern
p g
Unterstützung
Integrierte Datenverschlüsselung per VPN
Plug&Play Integration in bestehende Netzwerke
IGW/922




Hutschienenmontage, sehr kompakt
Datenaufnahme per LAN,
LAN RS232/485
RS232/485, S0-Schnittstelle
Unterstützung weiterer Schnittstellen über diverse
Erweiterungsmodule jederzeit möglich, z.B. Temperatur
Datenaufnahme von dezentralen Energieerzeugern,
wie z.B. PV-Wechselrichter und Blockheizkraftwerke
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Dezentrale Datenlogger




Betriebssystem
B
t i b
t
E
Embedded
b dd d Li
Linux (D
(Debian-basiert)
bi
b i t)
Intervalle der Datenaufnahme über einfache Textdateien konfigurierbar
Zeitsynchronisation Server/Datensammler über verschiedene (Sub-)Netzwerke
per NTP (Network Time Protocol) oder direkt vom SQL-Server
SQL Server
Software Framework „Field Data Engine“
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Konfiguration



Abgesicherter Login über Anmeldung mit unterschiedlichen Benutzerrechten
Integrierte Fernzugriffsfunktionen per sicherem (VPN Virtual Private Network)
Plattformunabhängige Konfiguration aller Systemparameter per Web-Browser
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Visualisierung





Zugriff über jeden beliebigen Web-Browser vom PC, Tablet, Smartphone
Keine Software-Installation
Software Installation notwendig
Exportfunktionen für SQL, xls, csv
Visualisierung über unterschiedliche grafische Darstellungen
Monats Tages-,
Monats-,
Tages Stundendiagramme,
Stundendiagramme mobile Darstellung aktueller Werte
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ISO 50001 (ehem. DIN EN 16001)?
KMU profitieren
KMUs
fiti
von d
der E
Energiedatenerfassung
i d t
f
gleich
l i h mehrfach:
h f h







durch eine gute CO2-Bilanz,
durch geringere Energiekosten,
und durch Steuervergünstigungen.
Nach dem Energiekonzept der Bundesregierung und den Bestrebungen zur
Novelle des Energie- und Stromsteuergesetzes sollen produzierende
Unternehmen mit DIN EN ISO 50001 Zertifizierung Steuervergünstigungen
erlangen.
Auf Antrag können produzierende Unternehmen mit einem Stromverbrauch von
mehr als einer Gigawattstunde und Stromkosten von mindestens 14% der
Bruttowertschöpfung von EEG-Abgaben ausgenommen werden.
Für stromintensive Unternehmen greift dies im Rahmen der Befreiung von der
EEG-Umlage
g bereits.
Bereits geplant ist zudem die Besteuerung von Emissionen, die nicht aus
erneuerbaren Energien stammen.
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Wenn Sie nicht messen, messen andere...
...und das wird teuer!