
Die Gruppe Projekte und Qualität der Polytechnische Universität Madrid (UPM) hat eine Untersuchung durchgeführt, die zeigt, welche Möglichkeiten die Anwendung der intelligenten Analyse des Energieverbrauchs von nicht inkontinuierlichen Produktionsprozessen in Bezug auf die Senkung der Produktionskosten im Zusammenhang mit der Energiekomponente bietet. Diese Arbeit öffnet die Türen für die Verbesserung der Bearbeitungs- und Zuordnungstechniken auf Maschinenebene, was zu sehr bedeutenden wirtschaftlichen Einsparungen bei solchen Prozessen führen kann. Dies wirkt sich auch positiv auf die Umwelt aus, indem der Energieverbrauch während der Spitzenzeiten gesenkt wird, wodurch die Möglichkeit erhöht wird, die Kohlendioxidemissionen von Energieerzeugungsanlagen zu verringern.
In den Systemen zur Planung von Produktionsaufgaben in den verschiedenen Arbeitsorten wird traditionell die Leistung der einzelnen Anlagen oder Anlagengruppen bei der Zuweisung der einzelnen Anlagen berücksichtigt. Diese Systeme neigen dazu, ziemlich ausgefeilt zu sein, um sicherzustellen, dass alle Aufgaben eines Jobs vor der Begrenzungszeit erledigt werden, dass die Konfigurationsverwaltung der verschiedenen Teams konsistent ist oder dass ihre Änderung der eingehenden Aufgabe zugeordnet wird, sowie die Zeit, die für sie benötigt wird.
Dieses Niveau der Raffinesse beruht auf einigen Tatsachen, die traditionell als wahr angesehen wurden. Einer dieser Tatsachen ist, dass der Energiepreis fest ist und zudem einen manipulierten Preis hat, der nicht zu berücksichtigen ist. Dieses Konzept hat zur Folge, dass sich viele Unternehmen nicht bewusst sind, wie detailliert ihre Geräte auf lokaler und Echtzeitebene verbraucht werden, und dass sie nur die gesamten Energiekosten (elektrisch und thermisch, falls zutreffend) kennen und verwalten, um den Tarif, den Leistungsfaktor oder andere globale Maßnahmen anzupassen, die zwar notwendig sind, aber nicht immer die besten im Hinblick auf die Einsparungen sind.
Diese Hypothesen werden derzeit immer weniger als zutreffend betrachtet, und die Energiekosten werden nicht nur transparenter, sondern werden auch zeitgerecht berechnet (siehe Abbildung unten). Hinzu kommen verschiedene Veränderungen auf dem Arbeitsmarkt, die zu einem Maß an Flexibilität in der Produktion geführt haben, das bisher noch nicht bekannt ist. All dies schafft enorme Möglichkeiten für die Neugestaltung der Aufgabenzuweisungssysteme.

Tageszeitlicher Marktpreis (IMO-Quelle)
Außerdem ist es notwendig, die Ankunft der Internet der Dinge(IoT, das es ermöglicht, den tatsächlichen Verbrauch der verschiedenen Produktionskomponenten zu überwachen und diese Informationen in die IT-Systeme des Unternehmens zu integrieren. Durch diese Systeme wird es möglich sein, das Informationsniveau für die Entscheidungsfindung zu verbessern. In diesem Sinne erleichtert der entwickelte Algorithmus den Paradigmenwechsel, so dass auch auf der Ausrüstungsebene eine lokale Optimierung erreicht werden kann, um die mit der Produktion verbundenen Energiekosten zu minimieren.
Diese Arbeit wurde im Rahmen eines Doktoratsprogramms durchgeführt. Erasmus Mundus der UPM.
Ref.
SHROUF, F; ORDIERES-MERE, J; GARCÍA-SÁNCHEZ, A; ORTEGA-MIER, M. “Optimizing the production scheduling of a single machine to minimize total energy consumption costs”. Journal of Cleaner Production 67: 197-207 DOI 10.1016/j.jclepro.2013.12.024. March 2014.
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UPM / IMOE
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