Ressourcen einsparen durch Industrie 4.0

Die NOVAPAX Kunststofftechnik Steiner GmbH& Co. KG stellt technisch hochwertige Präzisionskunststoffteile und Komponenten im Spritzgussverfahren her. Energieverbrauch und Abfallausschuss sind bei dem thermoplastischen Verfahren relativ hoch. Um diese Prozesse unter Aspekten der nachhaltigen Produktion zu optimieren, setzte die betriebliche Umweltinformatik am FB2 im Rahmen eines Forschungsprojektes eine automatisierte Maschinendatenerfassung auf Basis drahtloser Datenübertragung mit einer selbstlernenden Steuerung prototypisch um.

Das Projekt ist von der Deutschen Bundesstiftung Umwelt (DBU) gefördert. Es ist bundeweit das einzige Projekt, das Methoden prozessorientierten Stoffstrommanagements mit maschinellem Lernens in einem mittelständischen Betrieb umsetzt. Die Herausforderung bestand darin, zunächst die erforderliche Menge an Daten zu erfassen, um hierauf aufbauenden mit modernen Verfahren der Informatik industrielle komplexe Prozesse abzubilden und durch Algorithmen mittels maschinellem Lernen zu optimieren, um wesentliche Ressourceneinsparungen für die gesamte Fertigung zu erreichen.

In zwei Fertigungshallen im Süden Berlins laufen bei NOVAPAX 69 Spritzgießmaschinen im Dreischichtbetrieb. Bei dem Projekt werden umfangreiche Energie- und Materialdaten aus bestimmten Maschinen zentral und mobil erfasst. Das komplexe Datengemenge bildet die Grundlage maschineller Lernprozesse, die die Leistung der Maschinen sukzessive optimieren.

Die Datenauswertung im ersten Projektabschnitt lässt vermuten, dass durch konkrete Änderung einzelner Maschinenparameter Einsparpotenziale von durchschnittlich bis zu sieben Tonnen CO2 pro Maschine im Jahr möglich sind. Das entspricht etwa 20 Prozent an Energieeinsparungen berechnet auf den bisherigen Energieverbrauch des Unternehmens.