Best Practice: Wie digitale Lösungen zur Ressourceneffizienz beitragen

© Pixabay
© Pixabay

09.07.2020

Eine neue Lackieranlage reduziert den CO2-Ausstoß im dreistelligen Tonnenbereich. Oder: Allein die Umstellung auf die neue Version einer Programmiersprache spart weltweit 7,5 Milliarden Tonnen CO2. Beispiele wie diese zeigen, welches Potenzial digitale Lösungen in der Umwelttechnologie haben.

Beim Online-Seminar „Nachhaltig digital“ bekamen die Teilnehmer/-innen Einblicke in erfolgreich umgesetzte Digitalisierungsprojekte, durch die Ressourcen und Emissionen eingespart werden konnten. Zusätzlich stellten zahlreiche Unternehmen ihre digitalen Technologien für mehr Ressourceneffizienz vor. Das Fazit vorweg: Dass sich erhebliche Einsparungen realisieren lassen, ist unbestritten. Was man jedoch vorweg investieren muss, ist Zeit, um Daten zu erheben und auszuwerten.
 

Daten bieten den größten Hebel

Aus einer aktuellen Erhebung geht hervor, dass die befragten Unternehmen in der Datengenerierung durch Sensorik den größten Hebel für mehr Nachhaltigkeit sehen. Das berichtete Helmut Frischenschlager vom Umweltbundesamt, das die Umfrage 2019 durchgeführt hat.

Dass der Digitalisierung auch von der Politik eine große Bedeutung am Weg Richtung höhere Ressourceneffizienz beigemessen wird, zeigte Andreas Tschulik bei der Vorstellung des Masterplan Umwelttechnologie (MUT): Digitalisierung ist darin eines von sechs Handlungsfeldern. Unter anderem geht es dabei auch darum, mithilfe digitaler Lösungen Stoffströme zu verfolgen und so eine Wiederverwertung zu ermöglichen.
 

Vom Wassermanagement bis zu intelligenten Prozessen

Mit der Energieversorgung in der Lebensmittelindustrie beschäftigt sich das Projekt EDCSPROOF. Dieses wird im Rahmen von „NEFI – New Energy for Industry“ vom Klima- und Energiefonds gefördert. Bei EDCSPROOF kommt ein Human-Machine-Interface zum Einsatz, über das sämtliche Energieströme überwacht und gesteuert werden. Als Beispiel für eine konkret erzielte Einsparung nannte Magdalena Teufner-Kabas vom Projektpartner kleinkraft, dass allein durch eine Absenkung der Speichertemperatur um wenige Grad 20 Prozent Energie eingespart werden konnten – und das, ohne negative Auswirkungen auf den Output. „Wichtig ist, dass diese Einsparungen klar mit Daten und Zahlen belegt werden können. Das ist durch das HMI einfach möglich“, so Teufner-Kabas.
https://www.nefi.at/edcsproof/

Um intelligentes Management in der Prozessindustrie geht es auch im Projekt COGNIPLANT. Dabei stützt man sich auf eine neuartige Vision, die neueste Entwicklungen in der Datenanalyse und kognitive Schlussfolgerungsmechanismen sowie das Konzept der digitalen Zwillinge nutzt. COGNIPLANT wird von vier Endnutzern aus vier verschiedenen Branchen der Prozessindustrie (SPIRE - Sustainable Process Industry through Resource and energy Efficiency) umgesetzt: Ein chemischer Industriebetrieb in Österreich, eine Aluminiumraffinerie in Irland, eine Betonfertigungsanlage in Italien und ein Unternehmen der Metallindustrie in Spanien. Die Lösung von COGNIPLANT ermöglicht eine umfassende Sicht auf die Produktionsleistung der Anlagen sowie deren Energie- und Ressourcenverbrauch. Davon profitieren Partnerunternehmen wie voestalpine Stahl GmbH, RUBBLE MASTER HMH, Fronius International GmbH, ENGEL AUSTRIA GmbH, TRUMPF Maschinen Austria GmbH, KEBA AG, Siemens AG oder die STIWA Holding. 
https://www.scch.at/de/das-projekte-details/cogniplant

Die aktuellen internationalen Projekte DEAS und circular4.0 und weitere Initiativen aus den Clustern von Business Upper Austria stellten die Cluster-Manager Christian Maurer (CTC) und Michael Lettner (ITC) vor. Die verschiedenen Projekte der Firmen und Forschungseinrichtungen zeigten, dass bereits viel in der Praxis umgesetzt wird, aber die große Herausforderung immer noch das Messbar- sowie Sichtbarmachen der positiven Auswirkungen ist.

Damit hat diese Veranstaltung den Startpunkt für viele weitere Aktivitäten zu diesem Thema gesetzt.


Das könnte Sie auch interessieren:

Rudolf Trauner Preis
für FH-Professor

Gleichbleibende Qualität
durch Big Data

FHOÖ Studierende gewinnen
WTUN-Hackathon 2023