Erhebung energetischer Daten eines Fertigungssystems und Einbindung in ein diskretes Simulationsmodell zur energieeffizienten Produktion

Abstract

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Erstellung und Umsetzung eines Konzepts zur Einbindung von Betriebs- und Messdaten aus einem Energiemonitoringsystem einer Fertigungsstätte in ein ereignisorientiertes Simulationsmodell. Diese Thematik ist vor allem für jene produzierenden Unternehmen von Interesse, die nach geeigneten Ansätzen und Werkzeugen zur Verarbeitung und Interpretation energetischer Daten aus einem permanenten Erfassungssystem suchen. Indem die Simulation dazu beiträgt, Optimierungspotenziale zu finden und es ermöglicht, Alternativszenarien zu analysieren, sind diese Betriebe damit in der Lage, einen Wettbewerbsvorteil über eine energieeffiziente Fertigung zu generieren. Das entwickelte Konzept wird im Sinne eines ganzheitlichen Ansatzes zur Erhebung, Verarbeitung und Interpretation von Energiedaten in der Demonstrations- und Innovationsfabrik mi factory im Technologiezentrum Aspern IQ integriert und die Funktionalität im Zuge eines Simulationsexperiments zur Visualisierung energetischer Einflussfaktoren getestet. Neben dem Einfluss der Rüst , Bearbeitungs- und Werkstückwechselzeit werden dabei vor allem die Bedeutung der Losgröße und die Auswirkung der allseits angestrebten 'Losgröße 1' auf den Energiebedarf ersichtlich. Bei der Konzeptentwicklung wird speziell auf eine beliebige Erweiterbarkeit des Simulationsmodells und auf die Realisierbarkeit der Maschinendatenerfassung in unterschiedlichen Produktionsstätten geachtet. So werden beispielweise verschiedene Methoden zur Ermittlung des Betriebszustands von Werkzeugmaschinen über eine SCADA-Software entwickelt und ein Tool für die automatische Erfassung der für die Simulation relevanten Betriebsdaten und des Maschinen-Nutzungsprofils erarbeitet.

This master thesis presents a distinctive concept, which combines real-time data collection of a production system on the one hand, and a solution-oriented discrete simulation model on the other hand. This technique delivers information, which provides results for sustainably advanced and efficiency maximizing energy consumption in production sites. Especially companies deploying power monitoring devices can particularly benefit from this unique method of processing archived data and providing adequate data interpretation at the same time for highlighting inefficient energy consumption phases. Hence having a lasting competitive advantage with this innovative simulation model, production processes can be simulated in advance and production can be optimized by achieving maximal efficiency with minimal time investment. The presented concept was successfully implemented and verified in the Aspern IQ mi-factory laboratories. Innovative methods were developed to collect, handle and analyse data of the production site and then examine its functionality through the visualisation of independent energy variables. Based on the evaluation of manufacturing processes, the distinguishing factors for the energy efficiency of the machine shop were explored and determined. The primary goal of this technique is to achieve sustainable energy efficiency due to the determination of decisive parameters, targeted considering setup, part change and machining time. Finally, the impact of the aimed lot-size on energy efficiency can be anticipated with this simulation model. Expandability and universal applicability of the implemented procedures characterise the outcome of this project, which therefore, can be duplicated and adopted easily into other production sites. Comprehensive software methods were developed and implemented for achieving the accurate determination of the operating status of the machines under consideration. Finally, a tool was developed, which enables the production of standardised reports due to automatic collection of adequate information. This final piece in the model founds the layer for facilitated follow-up calculations.