Ressourceneffizienzbewertung einer Werkzeugmaschine zur Steigerung ihrer Wirtschaftlichkeit

Abstract

Kurzfassung Steigende Ressourcenkosten sorgen dafür, dass ein Großteil der Gesamtkosten von Werkzeugmaschinen durch die Versorgung mit Strom sowie Medien wie Kühlwasser, Schmierstoff und Druckluft verursacht wird. Eine Senkung der Kosten in diesem Bereich hat daher einen großen Einfluss auf die Wirtschaftlichkeit von Werkzeugmaschinen. Gelingt es bei gleichem Output mit deutlich weniger Ressourcen auszukommen, so untermauert dies die Vorreiterrolle der deutschen Industrie bei der Einführung energieeffizienter und damit umweltfreundlicher Technologien. Um langfristig ressourceneffiziente Werkzeugmaschinen bereitstellen zu können, steht zunächst die Quantifizierung der relevanten Ressourcenflüsse einer Werkzeugmaschine im Vordergrund. Ausgehend vom messtechnisch erfassten Ist-Zustand lassen sich dann technologische Optimierungen in Bezug auf eine verbesserte Bahnplanung und verlustleistungsangepasste Kühlkonzepte bewerten. Somit gelingt eine Reduktion des Ressourcenbedarfs und eine Effizienzbeurteilung von Werkzeugmaschinen.

Self-Learning Production Systems (SLPS) — Energy management application for machine tools

“…Although production machines have become more efficient in terms of accuracy, cycle time and flexibility, there are yet some deficits, like the efficient handling with resources [9], [10], [11].…”

Bridging the Gap between Energy Management Systems and Machine Tools – Embedded Energy Efficiency in Production Planning and Control

“…Due to this promising impact, the focus of the bottom-up perspective is mainly on ongoing research to improve the energy efficiency of machine tools as operating elements of process chains. Most machine tool suppliers and end users lack knowledge about time-dependent energy demand during operation [7]. Significant improvement potential is expected by enhancing transparency of energy consumption of machine tools and its components [6].…”

“…Furthermore, power demand while processing depends on several further factors, e.g. process design, selected machine tool, machine dynamics and process parameters [11] [7]. Taking into account these characteristics, it is not sufficient to consider energy consumption on average, but to provide time-dependent energy profiles for further evaluation.…”

“…Second, stand-by strategies for machine tools should be integrated in production scheduling in order to reduce energy consumption within the remaining nonproductive times [7]. For example, to switch off a machine tool if stand-by time is long enough [8].…”

“…by systems for forecasting load detecting and visualization [9]. Based on information derived from the above mentioned measurement of energy consumption on component level, abilities of machine's path planning simulations can be enhanced, since the cumulative energy consumption can be calculated by the iterative summation of all individual cuts [7]. Those results should be linked with PPC so that the technical potential of machine tools can be used by providing them conditions for operating in their optimal range of efficiency.…”