Kapitel: 2.2, 3.2, 5.3, 7.3

Im Fokus bisheriger Maßnahmen zur Energieeffizienzsteigerung steht die permanente Verbesserung von Prozessketten, Verfahren und Maschinenwirkungsgraden. Da Maschinen und Anlagen unter ständig wechselnden Anforderungen und Randbedingungen betrieben werden, erschließt eine derartige „Optimierung im Mittel“ nur einen Teil des Effizienzpotenzials. Maßnahmen zum energieoptimalen Betrieb und zur Steuerung von Maschinen und Anlagen unter Berücksichtigung der Energieeffizienz und weiterer Zielkriterien in situationsbezogener Gewichtung müssen dies ergänzen. Ziel der beantragten Forschergruppe ECOMATION ist es daher, Methoden zur Energieeinsparung durch Automatisierung für die Fertigungstechnik zu entwickeln. Durch situationsoptimales Ansteuern von Komponenten in maschinennahen Energieregelkreisen wird der Verbrauch der einzelnen Maschine minimiert. In maschinenfernen Energieregelkreisen auf Leitebene werden die Planung optimiert, Verlustherde in Anlagen und Fabriken identifiziert und Verbesserungsmaßnahmen eingeleitet. Als Grundlage für die Maßnahmen zur Effizienzsteigerung werden der von den Komponenten und dem Fertigungsverfahren verursachte Energieverbrauch, die Aufteilung in Nutz- und Verlustanteil und Möglichkeiten zur Beeinflussung des Energieverbrauchs analysiert und in Modelle überführt. Um Messdaten handhabbar und aussagefähig zu machen und Vorhersagen zu ermöglichen, wird eine im Bereich der Fertigungstechnik neuartige Modellierungstechnik entwickelt. Es werden Methoden entwickelt, um Verbrauch und Effizienzressourcen auf Basis der Maschinensignale per Software und unter minimalem Einsatz von Zusatzsensorik zu erfassen. Das Bild zeigt den Informationsfluss in einer Produktion mit ECOMATION in zwei Maschinennahen und zwei Maschinenfernen Energieregelkreisen

Energieeffizienz in der Fertigungsplanung - Frühzeitige Abschätzung des Energieverbrauchs von Produktionsmaschinen in der Mittel- und Großserienfertigung

Energieeffizienz gewinnt für produzierende Unternehmen zunehmend an Bedeutung. Ein Großteil des in der Produktion anfallenden Energieverbrauchs wird bereits durch Entscheidungen in der Arbeitsvorbereitung bestimmt. Bislang existieren jedoch noch keine Methoden und Hilfsmittel, um den Verbrauch alternativer Verfahren beziehungsweise Produktionsmaschinen prospektiv zu ermitteln. Es wird eine Methode vorgestellt, die es ermöglicht, anhand von Simulationsmodellen den Energieverbrauch von Produktionsmaschinen frühzeitig abzuschätzen

Electric Load Management on Machine Tools

Today, the need for a more economic handling of energy in the production context is urgent. Moreover, structural changes in the energy market are taking place due to a growing share of renewable energy sources in power generation. These circumstances require solutions to reduce and flexibilize the electric load demand of production facilities. Machine tools are subject to a wide range of applications. Besides, they integrate diverse cross-sectional technologies. Therefore, research results regarding the optimization of the load demand of machine tools can serve as a basis for the optimization of the power intake of numerous production machines. In this context, the paper at hand presents a two-step approach to optimize the electric load demand of machine tools in productive state. In a first step, a potentials analysis is carried out to identify modules suitable for load demand control. Additionally, the amount of achievable peak load reductions through managing the load for a specific use case (primary process and designated machine tool) is determined. The potentials analysis considers the load demand of auxiliary modules of a machine as well as the module-specific control mode and internal operational concept. If a sufficient potential can be detected, the actual optimization of the load profile of the machine in productive state is carried out in a subsequent step. The optimization process seeks to incorporate the independently controlled auxiliary units into a global control concept. The aim of the optimization is to find an operating schedule for the considered auxiliary units leading to a cumulative load profile featuring desired load objectives. These load objectives can be peak minimization, flexibilization, or smoothing

Holistic Simulation Environment for Energy Consumption Prediction of Machine Tools

Resource efficiency and energy consumption more and more become high-profile quality attributes of modern machine tools. The energy consumption of machine tools, plants and facilities must be significantly reduced related to the value added in order to stay competitive, but not least in liability towards our environment. This article presents a model based simulation and prediction of the expected energy consumption of machine tools using a comprehensive simulation environment, which serves as a basis for energetic optimizations. The simulation system will be exemplarily presented by reference to turning and milling operations. This system is extended by adaptive control and optimization of the energy states of the machine tool through application of artificial neuronal network controller networks and additional expert knowledge data-base

Multi-level Energy Demand Optimizer System for Machine Tool Controls

The need to increase resource and energy efficiency for a sustainable production has led to saving potential analyses and afterwards saving strategies in a multitude of disciplines: product design, supply chain management, process chain design, production process development, energy-optimal machine or component control and even machine tool and component design. Each of those strategies resulted in numerous improvements, however, they still lack reciprocal consideration. To overcome this deficit, a machine-independent energy control system to include any control- or operation-based energy optimizer will be introduced in this paper. It is based on real-time control information from the machine and software-based energy demand optimizers targeting the machining process, the machine tool components control as well as the overlaying production process. The control system itself ensures the correct cooperative operation of the three optimizer types, to enable the much needed reciprocal consideration of the optimizer's effects