Energieeffizienz: Energiemanagement in der Cloud

Mit der richtigen Cloudstrategie können Unternehmen auch ihre Energiekosten senken. ZF setzt auf eine smarte IoT-Plattform und vermeidet so Lastspitzen im Betrieb.

Dr. Lukas Lutz
Global Business Development Industry bei GFT Technologies SE, Stuttgart

Energie ist teuer und Energiesparen heute ein Gebot der Stunde. Energieeffizienz ist deshalb ein Wettbewerbsfaktor, um den CO2-Fußabdruck und die Betriebskosten gleichermaßen zu senken. Am weitreichendsten gelingt das mit intelligenter digitaler Vernetzung und dem Einsatz moderner Cloud-Technologien. Eine aktuelle Studie der Beratungsgesellschaft Accenture hat errechnet, dass sich der CO2-Ausstoß durch Cloud-Migrationen allein im IT-Bereich um mehr als 80 % im Vergleich zu konventioneller Infrastruktur reduzieren ließe – was weltweit fast 60 Mio. t CO2 im Jahr entspräche.

Energiekosten möglichst automatisiert reduzieren

Grund genug, das Thema weit oben auf die Prioritätenliste zu setzen. Zumal sich viele Unternehmensvorstände derzeit der Erwartung von Gesellschaft und Shareholdern verpflichtet fühlen, stärker als in der Vergangenheit auf Klimaschutz, Nachhaltigkeit und Energieeffizienz zu setzen. Doch welche Möglichkeiten gibt es für moderne Unternehmen, um gleichzeitig an der Kosten- und der Nachhaltigkeitsschraube zu drehen?

Für einen nachhaltigen Betrieb und eine optimale Finanzplanung ist es entscheidend, dass sich Energiekosten vorhersagen und möglichst automatisiert reduzieren lassen. Das geht nur mit einem weitreichenden digitalen Energiemanagement, das alle Verbraucher und Erzeuger nachverfolgt und direkt beeinflussen kann. Ist dieses einmal eingeführt, ebnet es den Weg für ein neues Energiemodell, das die Nutzung erneuerbarer Energien maximiert, Herstellungs- und Vertriebskosten senkt und durch die Verfolgung von Energie, Ressourcenverbrauch, Abfall und Emissionen entlang der Wertschöpfungskette hohe Umweltstandards sicherstellt.

Lastspitzen lassen Energiekosten in die Höhe schnellen

Ein greifbarer Teilaspekt eines solchen Energiemodells und ein gutes Beispiel für die Vorteile der automatisierten Steuerung ist das Lastspitzenmanagement. Lastspitzen sind extrem teuer – schon eine einzige Überschreitung der vertraglich vereinbarten Grundlast um ein Megawatt kann die Stromkosten eines Unternehmens um über 100.000 Euro in die Höhe treiben. Denn jede Lastspitze ist eine hohe Belastung für das Stromnetz und schlägt sich deshalb in der Stromrechnung durch hohe Leistungspreise nieder. Um Kosten einzusparen, muss folglich das Lastprofil geglättet beziehungsweise gesenkt werden.

Wie das gehen kann, zeigt ein Beispiel aus der Praxis: Am Standort Friedrichshafen hatte der Automobilzulieferer ZF Friedrichshafen AG mit Lastspitzen von mehr als 28 MW umzugehen. Auf der Suche nach einer Industrie-4.0-Lösung für diese Lastspitzen stieß Christoph Weippert, Leiter Energie-Management bei ZF, auf das Unternehmen in-integrierte informationssysteme GmbH als Spezialist für cloudbasierte Industrie-Managementsysteme – ein Tochterunternehmen der GFT Technologies SE. Deren IoT-Plattform Sphinx Open Online (SOO) ist elementarer Bestandteil des neuen Energiemodells.

IoT-Plattform wird laufend mit Daten befüllt

Die Plattform erhält von ZF laufend Daten über Stromerzeugung und -bedarf sowie über die Komponenten des Energiesystems und deren komplexe Rahmenbedingungen. Außerdem werden historischen Daten, Anwesenheiten der Mitarbeiter, Wetterdaten und das Produktionsprogramm fortlaufend abgeglichen. Daraus ergibt sich dann für jedes Szenario eine Priorisierung der Komponenten, die ab- oder zugeschaltet werden, damit die Lastgrenze nicht überschritten wird. „Wir haben genau recherchiert. Es gibt derzeit viele, die etwas anbieten, aber niemand kann diese Komplexität abbilden und die Professionalität liefern, die wir jetzt hier sehen“, resümiert Weippert.

Herzstück der Lösung ist der digitale Zwilling aller relevanten Anlagen auf Basis von SOO. Hier werden die flexiblen Energieverbraucher und -erzeuger kontinuierlich analysiert. Durch die intelligente Verknüpfung der aktuellen Daten mit historischen Werten kann das System durch ein KI gesteuertes Vorhersagemodell autonom auf betriebliche Änderungen, Störungen oder Ausfälle reagieren und selbständig hinterlegte Lösungsszenarien in die Wege leiten. Die Lösung kann beispielsweise lauten, dass energieintensive Prozesse bei einem drohenden Ausfall verschoben oder bestimmte Anlagen zeitweise gestoppt werden. Die entsprechenden Regeln werden von Experten hinterlegt und regelmäßig mit den betrieblichen Anforderungen abgeglichen.

Energiemanagement in der Cloud

Im Detail sieht das so aus: Dem System namens LMS (Last Management System) wird ein Ziel vorgegeben, in diesem Fall: Lastgrenze nicht überschreiten. Um das Ziel zu erreichen, sammelt es die Daten aller Erzeuger und Verbraucher ein und überprüft sie im Minutenrhythmus. Datenanbindung, Auswertung, Überwachung und Prognoserechnungen werden dabei in einem zentralen Modell, dem sogenannten „Model in the Middle“ koordiniert. Diese Architektur vernetzt die digitalen Abbilder aller Datenlieferanten bidirektional, sodass sie nicht nur Daten senden, sondern auch aus diesen Daten abgeleitete Optimierungsbefehle ausführen können. Dank offener Schnittstellen lassen sich an dieses System Leittechnik-Anwendungen genauso anbinden wie externe Dienste für Temperatur-, Wind- oder Photovoltaikprognosen, um ein umfassendes und jederzeit erweiterbares Energiemanagement zu schaffen.

Die Kombination verschiedener Dienste, die große Menge der zu verarbeitenden Daten, der Bedarf nach mobiler Verfügbarkeit der Informationen: Vieles spricht dafür, das Energiemanagement als Cloudlösung zu betreiben – weshalb Sphinx Open Online auf allen maßgeblichen Cloudplattformen läuft (aber auch On-Premises sowie hybride Ansätze ermöglicht).

Das Beispiel zeigt: Die Cloud- und die Nachhaltigkeitsstrategie eines Unternehmens müssen heute Hand in Hand gehen und gemeinsam gedacht werden. Laut der eingangs zitierten Accenture-Studie hängen Nachhaltigkeit und finanzielle Vorteile der Cloud-Migration von drei Schlüsselfaktoren ab: dem ausgewählten Cloud-Anbieter, der erzielten Workload-Optimierung in der Cloud und dem Nutzungsgrad cloudbasierter Nachhaltigkeitsinnovationen. In Summe ist hier für die meisten Unternehmen noch viel zu holen.