Expertensysteme zur Identifikation und Bewertung von Energieeffizienzpotenzialen in der Fertigung

Als zweitgrößter Emittent energiebedingter Treibhausgase kommt dem deutschen Industriesektor für die Erreichung der nationalen Klimaziele eine zentrale Rolle zu. Gleichzeitig stehen Industrieunternehmen vor der Herausforderung, ihre globale Wettbewerbsfähigkeit aufrechtzuerhalten. In diesem Spannungsfeld wird der Steigerung der Energieeffizienz eine besondere Bedeutung beigemessen, da sie sowohl zur Dekarbonisierung beiträgt als auch wirtschaftliche Vorteile durch Kosteneinsparungen eröffnet. Die Ausschöpfung bestehender Energieeffizienzpotenziale wird jedoch durch verschiedene Hemmnisse erschwert, wobei der zunehmende Fachkräftemangel diese Situation zusätzlich verschärft. Expertensysteme bieten in diesem Zusammenhang eine vielversprechende Lösung. Durch die Zusammenführung domänenspezifischen Wissens mit automatisierten Analysen von Messdaten ermöglichen sie die Identifikation von Energieeffizienzpotenzialen und unterstützen damit gezielt personalintensive sowie kostenaufwendige Optimierungsprozesse.

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der systematischen Entwicklung solcher Expertensysteme. Ausgangspunkt ist die Feststellung, dass Expertensysteme bereits in der industriellen Fertigung existieren, deren Entwicklung bislang jedoch meist unsystematisch erfolgt und auf spezifische Anwendungsfälle beschränkt ist. Diese Lücke adressiert die Arbeit durch eine generalisierte Methodik, die als strukturierte Orientierung für die Entwicklung von Expertensystemen in unterschiedlichen industriellen Kontexten dient. Die Methodik folgt einem mehrphasigen Vorgehen, das ein Konzeptdesign, die Umsetzung sowie eine anschließende Validierung umfasst. Während im Konzeptdesign die grundlegenden Entwicklungsschritte, die Systemstruktur und zentrale Zielsetzungen definiert werden, erfolgt in der Umsetzungsphase die praktische Realisierung dieser konzeptionellen Elemente mithilfe geeigneter Verfahren, Werkzeuge und Methoden. In der Validierungsphase wird die Praxistauglichkeit des entwickelten Expertensystems qualitativ und quantitativ überprüft.

Die Anwendbarkeit der Methodik wird anhand von vier Anwendungsfällen demonstriert und evaluiert. Diese decken ein breites Spektrum ab, das sowohl die Maschinen-, Komponenten- und Prozessebene als auch kontinuierliche und diskontinuierliche Prozesse umfasst. Innerhalb der Beobachtungszeiträume lassen sich durch den Einsatz der entwickelten Expertensysteme Energieeinsparpotenziale zwischen 23,46 % und 45,35 % aufzeigen. Die Ergebnisse stützen die zentrale Hypothese der Arbeit, dass sich die Entwicklung von Expertensystemen durch eine anwendungsfallunabhängige Methodik systematisieren lässt. Darüber hinaus bestätigen sie, dass die Nutzung menschlichen Wissens durch Expertensysteme einen Beitrag zur energetischen Optimierung in der Fertigung leisten kann.

As the second largest emitter of energy-related greenhouse gases, the German industrial sector plays a key role in achieving national climate targets. At the same time, industrial companies face the challenge of upholding their global competitiveness. Given these circumstances, improving energy efficiency is of particular importance, as it contributes to decarbonization while also offering economic benefits through cost reductions. However, the exploitation of existing energy efficiency potential is hindered by various obstacles, with the growing shortage of skilled labor further exacerbating the situation. Expert systems offer a promising solution in this context. By combining domain-specific knowledge with automated analysis of measurement data, they enable the systematic identification of energy efficiency potential and thus provide targeted support for labor-intensive and cost-intensive optimization processes.

This work focuses on the systematic development of such expert systems. Its starting point is the finding that expert systems already exist in industrial manufacturing, but that their development has so far been largely unsystematic and limited to specific use cases. This gap is addressed by deriving a generalized methodology that provides a structured framework for the development of expert systems across different industrial contexts. The methodology follows a multi-phase approach comprising concept design, implementation, and validation. While the conceptual design defines the essential development steps, system structure, and key objectives, the implementation phase involves the practical realization of these conceptual elements using suitable procedures, tools, and methods. The validation phase evaluates the practical applicability of the developed expert system both qualitatively and quantitatively.

The applicability of the methodology is demonstrated and evaluated across four use cases. These cover a broad spectrum, including machine, component, and process levels, as well as continuous and discontinuous production processes. Within the observation periods, the application of the developed expert systems reveals energy saving potentials ranging from 23.46 % to 45.35 %. The results support the central hypothesis of this work, according to which the development of expert systems can be systematized by a use case independent methodology. Furthermore, they confirm that leveraging human expert knowledge through expert systems can significantly contribute to energy optimization in manufacturing.