Wichtige Erkenntnisse über Digitalisierungstechnologien zur Steigerung der Energieeffizienz in elektromotorisch angetriebenen Systemen

Weltweit verbrauchenElektromotoren jährlich etwa 10.700 TWh und waren 2016 für 53 % des globalen Stromverbrauchs verantwortlich. Dies entspricht in etwa dem gesamten Stromverbrauch Chinas.

Digitalisierungstechnologien für elektromotorisch angetriebene Systeme werden einen erheblichen Einfluss auf die Motorsystembranche haben und bieten ein enormes Potenzial für Verbesserungen bei Leistung, Effizienz und Kosten. Um jedoch zu bestimmen, welche digitale Technologie für wen sinnvoll ist, sollten wir mit dem System Elektromotor selbst beginnen.

Im IEA-Bericht"Klassifizierung von Digitalisierungstechnologien für elektromotorisch angetriebene Systeme" wird die folgende Definition vorgestellt:

Ein optimales Motorsystem umfasst optimal aufeinander abgestimmte Systemkomponenten (Motorsteuerung, Motor, mechanische Ausrüstung und Anwendung), die für die richtigen Prozessanforderungen in einem bestimmten Zeitrahmen entwickelt und betrieben werden. Die Anwendung digitaler Technologien auf elektromotorisch angetriebene Systeme kann den Umfang und die Zugänglichkeit der Optimierung erweitern und zu Effizienzsteigerungen in den Bereichen Betrieb (Betriebskosten, Flexibilität, Beschaffung, Platzbedarf), Energie, Materialien (Kreislaufwirtschaft) und Emissionen führen.

Wie wählt man eine zu verbessernde digitale Technologie aus?

Die Wahl einer bestimmten digitalen Technologielösung setzt voraus, dass man den erwarteten Nutzen für ein bestimmtes Unternehmensumfeld auf der Grundlage des Status quo kennt. Dies bedeutet jedoch, dass Sie zunächst wissen müssen, wie Sie die verschiedenen Digitalisierungstechnologien voneinander abgrenzen - oder klassifizieren - können.

Eine grobe Klassifizierung

Eine grobe Klassifizierung könnte wie folgt aussehen, wobei 5 Kategorien verwendet werden:

Steuerungstechnologien: Dazu gehören Technologien wie speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS), Antriebe mit variabler Frequenz (VFD) und fortschrittliche Steuerungssysteme, die zur Steuerung des Betriebs von Systemen mit Elektromotoren eingesetzt werden. Diese Technologien ermöglichen die Überwachung und Steuerung der Motorleistung in Echtzeit, wodurch die Effizienz verbessert und die Energieverschwendung verringert wird.

Technologien zur vorausschauenden Wartung: Dazu gehören Technologien wie maschinelle Lernalgorithmen und Datenanalysetools, die zur Vorhersage potenzieller Ausfälle in elektromotorisch angetriebenen Systemen eingesetzt werden. Vorausschauende Wartungstechnologien können Unternehmen dabei helfen, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Effizienz zu verbessern, indem sie das Auftreten von Fehlern verhindern.

IoT-Technologien: Dazu gehören Technologien wie Sensoren, Kameras und Cloud-basierte Plattformen, die eine Fernüberwachung und -steuerung von elektromotorischen Systemen ermöglichen. IoT-Technologien können die Zuverlässigkeit und Leistung von Motorsystemen verbessern und gleichzeitig die Energieverschwendung reduzieren.

Big-Data- und Analysetechnologien: Dazu gehören Technologien wie Data-Warehousing, Data-Mining und Business-Intelligence-Tools, die es Unternehmen ermöglichen, große Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren, die von elektromotorisch betriebenen Systemen erzeugt werden. Big Data- und Analysetechnologien können Unternehmen dabei helfen, fundierte Entscheidungen über die Leistung und Wartung ihrer Systeme zu treffen.

Simulations- und Modellierungstechnologien: Dazu gehören Technologien wie computergestütztes Design (CAD) und Finite-Elemente-Analyse (FEA), die es Unternehmen ermöglichen, die Leistung elektromotorisch betriebener Systeme zu simulieren und zu modellieren. Simulations- und Modellierungstechnologien können Unternehmen dabei helfen, die Leistung zu optimieren und Energieverschwendung zu reduzieren.

Detailliertere Klassifizierung

Mir persönlich gefällt die Klassifizierung besser, die im Rahmen des IEA Technology Collaboration Programme on Energy Efficient End-Use Equipment (4E) - Electric Motor Systems Annex (EMSA) Programms erstellt wurde. Darin werden 13 Digitalisierungstechnologien in 4 Bereiche unterteilt:

Kommunikation zwischen Komponenten

1. Sensoren
2. Internet der Dinge
3. Intelligente Steuerung

Datenanalyse & Betriebsoptimierung

1. Datenanalytik (Anlagenebene)
2. Datenanalytik (Produktionslinie/Unternehmen)
3. Überwachung in Echtzeit

Technologien, die weitere Vorteile bringen

1. Künstliche Intelligenz
2. Digitale Zwillinge
3. Cloud-basierte Dienste
4. Erweiterte Realität

Andere relevante Technologien

1. Additive Fertigung
2. Fortgeschrittene Robotik
3. Drohnen

Was kommt als Nächstes?

Um die Entscheidungsfindung in der Industrie zu unterstützen, müssen die verschiedenen Anwendungen weiter untersucht werden. Insbesondere die Identifizierung industrieller Anwendungsfälle wird eine wichtige Triebkraft sein, um Antworten auf die folgenden Fragen zu finden:

1. Wie hoch ist das Energieeffizienzpotenzial der einzelnen Lösungen?
2. Welche wirtschaftlichen Aspekte stehen dahinter, wie sind die Geschäftsmodelle und Finanzierungsmöglichkeiten?
3. Wie einfach oder komplex ist die Umsetzung?, z. B. bieten Technologien wie digitale Zwillinge wahrscheinlich breitere Vorteile, so dass die Steigerung der Energieeffizienz des Motorsystems ein Anwendungsfall unter vielen wird.

Aufruf zum Handeln für Sie

Wenn Sie industrielle Anwendungsfälle kennen, bei denen die oben beschriebenen digitalen Technologien zum Einsatz kommen, würden wir diese gerne hier veröffentlichen, um sie den 150.000 Experten des EEIP zugänglich zu machen. Bitte senden Sie mir diese über juergen.ritzek@ee-ip.org zu.