WINGbusiness Heft 03 2022

ISSN 0256-7830; 55. Jahrgang, Verlagspostamt A-8010 Graz; P.b.b. 02Z033720M

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WING

business

Digitalisierung und Ressourcenoptimierung

Versorgungssicherheit: CO2Neutralität als Chance?

Integriertes Ressourcenmanagement 6

Energiebedarf in Lieferketten 10

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EDITORIAL

Digitalisierung und Ressourcenoptimierung

Univ.-Prof.

Dipl.-Ing. Dr.mont.

Wolfgang Posch

Liebe Leserin, lieber Leser, „Und jedem Anfang wohnt ein Zauber inne …“ schreibt Hermann Hesse 1941 in seinem Gedicht „Stufen“ und wenige Strophen weiter: „… Nur wer bereit zu Aufbruch ist und Reise, Mag lähmender Gewöhnung sich entraffen.“ Verfasst Mitte des letzten Jahrhunderts und eher als persönliche Reflexion auf die eigene transformatorische Entwicklung gedacht, besitzen diese Zeilen nach wie vor Gültigkeit und können durchaus auch als grundsätzliche Aufforderung an unsere Gesellschaft und damit auch an Unternehmen zum positiven Umgang mit Transformationen, ja in Anlehnung an Schumpeter sogar als die alternativlose Eigenschaft des Willens zum positiven Wandel zur wirtschaftlichen Weiterentwicklung interpretiert werden. Damit wird die häufig als Bedrohung verstandene Veränderung des Wettbewerbsumfelds zur positiven Herausforderung mit der Chance zur eigenen Stärkung und weiteren Differenzierung von den Wettbewerbern.

Derzeit wird der gesellschaftliche und wirtschaftliche Wandel maßgeblich von zwei großen Transformationen bestimmt. Einerseits steigt das Bewusstsein für die Notwendigkeit nachhaltiger Entwicklung und dem damit einhergehenden optimierten Umgang mit Ressourcen, weil die Einflüsse unserer Lebens- und Wirtschaftsweise in Hinblick auf den Klimawandel und den gesellschaftlichen Zusammenhalt sowie den daraus zwischenzeitlich auch als Privatperson deutlich spürbaren Konsequenzen immer offenkundiger werden. Andererseits verändert und durchdringt die Digitalisierung alle Bereiche von Wirtschaft und Gesellschaft in – verglichen mit bisherigen technologiegetriebenen Umwälzungen – atemberaubender Geschwindigkeit. Um sich in dieser Zeit des Umbruchs auf die Seite der wirtschaftlichen Gewinner zu schlagen und einen nachhaltigen Wettbewerbsvorsprung zu erzielen, ist es unumgänglich, diese beiden transformatorischen Kräfte in einem koordinierten Prozess zusammenzuführen und die synergetischen Potenziale in Wertsteigerung umzusetzen.

Wenngleich die Optimierung des Ressourceneinsatzes seit jeher ein wesentlicher Aspekt erfolgreichen Wirtschaftens

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ist, so zeigt sich derzeit doch – besonders ausgeprägt und in der öffentlichen Diskussion sehr präsent im Energiebereich – eine Entwicklung, die eine deutlich gesteigerte Fokussierung auf diese Thematik erfordert. Aufbauend auf den zumeist eher operativ orientierten Ansätzen zur Steigerung der Ressourceneffizienz gilt es dabei, sich vermehrt auch strategisch mit dem Ressourcenthema auseinanderzusetzen und zu einer integrierten Ressourcenoptimierung zu gelangen.

Digitalisierung fußt im Wesentlichen auf der Verfügbarkeit umfangreicher, relevanter Daten entlang der gesamten Wertschöpfungskette über die Unternehmensgrenzen hinweg sowie dem Vermögen, diese mit erweiterten Analyseverfahren entscheidungsorientiert auszuwerten. Daraus resultieren Wertschöpfungsnetzwerke, in denen die physische Welt mit der Datenwelt verschmilzt und eine integrierte Gesamtoptimierung beispielsweise nach Kosten, Verfügbarkeit, Ressourcenverbrauch und Emissionsreduktion ermöglichen. In diesem Zusammenhang erweist sich die Digitalisierung als wesentlicher Faktor, um neben dem rein ökonomischen auch die ökologischen und sozialen Zielsetzungen der Ressourcenoptimierung im Sinne einer nachhaltigen Entwicklung voranzutreiben.

Eindrucksvoll zeigen sich die transformatorischen Auswirkungen am Wandel des gesamten Energiesystems. Änderungen im Energiebezugsverhalten, eine stärkere Vernetzung der Energiesektoren und eine weitgehende Flexibilisierung des Energiesystems resultieren aus der Zusammenführung der transformatorischen Kräfte. Die Grenzen zwischen Demand und Supply werden verwischt (man denke an die sog. „Prosumer“, die sowohl Elektrizität erzeugen und verkaufen als auch beziehen) und die Grundlagen für die sog. „Smart Demand Response“, die die Nachfrage kurzfristig an geänderte Netzlastsituationen anpasst, werden geschaffen, wodurch der Einsatz erneuerbarer Stromerzeugung gefördert wird.

In der vorliegenden Ausgabe werden wesentliche Aspekte der integrierten Ressourcenoptimierung und der digitalen Möglichkeiten aufgezeigt. Der Bogen spannt sich von einer grundsätzlichen Betrachtung des integrierten Ressourcenmanagements auf Basis des sog. „Resource Based View“-Ansatzes über die Anforderungen an die elektrische Netzinfrastruktur zur Aufrechterhaltung der Versorgungssicherheit bis hin zu konkreten Ressourcenoptimierungsansätzen in der Industrie und diesbezüglich geeigneten Schulungsmöglichkeiten. Neben der innerbetrieblichen und Supply-Chain weiten Steigerung der Energieeffizienz werden auch Ansätze zur Erzielung von standortbezogener CO2-Neutralität und das Datenqualitätsassessment im Kontext des Predictive Maintenance Ansatzes diskutiert.

Ich wünsche Ihnen viel Freude beim Lesen und verbleibe im Namen des gesamten Redaktionsteams mit freundlichen Grüßen Wolfgang Posch

3

TOP-Thema: Digitalisierung und Ressourcenoptimierung Stefan Philip Kernbauer, Alexandra Groiss

Integriertes Ressourcenmanagement

6

Alexandra Groiss, Stefan Kernbauer, Laurens Simbeni, Philipp Hochstrasser

Versorgungssicherheit: CO2-Neutralität als Chance?

10

Roland Bergmayer

Normalzustand – Notzustand – Blackoutzustand und der regionale und überregionale Netzaufbau

16

Jürgen Schrampf, Gerda Hartmann

Energiebedarf in Lieferketten

21

Ein Screening von exemplarischen Supply Chains zur Bestimmung von Energieverbrauchswerten

Matthias Wolf, Atacan Ketenci, Christian Ramsauer, Markus Haidenbauer

Anwendung von Energieflussanalysen zur Reduktion der produktionsbedingten CO2 Emissionen Fallstudie an einem Standort der Orasis Industries Holding GmbH

25

Kai Rüdele, Atacan Ketenci, Matthias Wolf, Christian Ramsauer

Lehrmodul Energieeffizienz in der LEAD Factory am Institut für Innovation und Industrie Management 32 Kraker Philipp Thomas, Kaiser Florian

Datenqualitätsassessment vor der Implementierung von Predictive Maintenance

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Inhaltsverzeichnis EDITORIAL

Uninachrichten

Digitalisierung und Ressourcenoptimierung

3

Alexandra Groiss PolyLifeCycle Life Cycle Assessment Workshop

15

Philipp Kraker

IMPRESSUM

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Instandhaltung im Fokus Der Maintenance Award Austria ermittelt jährlich die Top-Unternehmen im Bereich Instandhaltungsmanagement

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Impressum

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TOP-THEMA

Foto: Pexels

Stefan Philip Kernbauer, Alexandra Groiss

Integriertes Ressourcenmanagement Durch die zunehmende Vernetzung und dadurch steigende Dynamisierung des Umfelds, sowie komplexer werdende Prozesse innerhalb der Unternehmen, stehen Entscheider in Unternehmen aufgrund der Vielzahl an Interdependenzen vor immer größeren Herausforderungen. Der Wandel des Energiemarktes und die damit einhergehende Thematik der Versorgungssicherheit führen vor Augen, wie rasch Veränderungen zu erfolgsentscheidenden Faktoren werden. Der Ansatz des ressourcenorientierten Managements, welcher seit den 1980er Jahren an Bedeutung in der wirtschaftlichen Praxis gewann, wird im nachfolgenden Artikel genauer beleuchtet, wobei der Mehrwert einer integrierten Ressourcenbetrachtung unter dem Aspekt der Versorgungssicherheit aufgezeigt werden soll.

1 Der Ressourcenbegriff im Wandel der Zeit Durch die gestiegene Dynamisierung des Unternehmensumfelds gegen Ende des vergangenen Jahrhunderts, wurde es für große, divisional organisierte Unternehmen (z.B. General Electrics, ABB) immer schwieriger mit kleinen weniger hierarchisch strukturierten Wettbewerbsteilnehmer mitzuhalten. Dies hatte in vielen Fällen eine Umstrukturierung der etablierten Großkonzerne zur Folge.1 Der bis dahin vorherrschende Managementansatz fokussierte hauptsächlich auf externe Anreize und Anforderungen, welcher auch als Market-Based View (MBV) Bekanntheit erlangte. Bei dieser wachstumsorientierten, strategischen Ausrichtung von Unternehmen wurde weniger Aufmerksamkeit auf die systematische Erfassung der ebenso wichtigen internen Einflüsse gelegt.2

Um der steigenden Dynamisierung des Marktes zu begegnen fokussierte sich der nun eingeschlagene Weg auf die unternehmens-interne Perspektive, wobei verschiedene Managementphilosophien verfolgt wurden.

An dieser Stelle seien hierfür exemplarisch „In Search of Excellence“ von TOM PETERS UND ROBERT WATERMAN aus dem Jahr 1982, das Total Quality Management als Unternehmensstrategie sowie die lernende Organisation angeführt.3 Jeder dieser Ansätze trug dabei zu einem verbesserten Verständnis bei, jedoch fehlte die effektive Verknüpfung mit der zuvor vorherrschenden, etablierten Managementstrategie basierend auf dem externen Blickwinkel.4 In der Veröffentlichung von WERNERFELT 1984 mit dem Titel „A Resource-based View of the Firm“ (RBV) wurde festgehalten, dass durch die Erfassung des Ressourcen-Profils eines Unternehmens die optimale

1 Vgl. Collis, D. J.; Montgomery, C. A. (1995) 2 Vgl. Penrose, E. T. (2009)

3 Vgl. Collis, D. J.; Montgomery, C. A. (1995) 4 Vgl. Collis, D. J.; Montgomery, C. A. (1995)

6

Ausrichtung am Produktmarkt gefunden werden kann. In dieser Definition umfasst der Ressourcenbegriff all jene Aspekte, welche als Stärke oder Schwäche des jeweiligen Unternehmens aufgefasst werden können.

Hierfür wurden im Zuge der eben genannten Forschungsarbeit Methoden und Konzepte entwickelt, um das Ressourcen-Profil eines Unternehmens abbilden zu können und daraus strategische Unternehmensausrichtungen abzuleiten.5 Die Veröffentlichung von TEECE ET AL. im Jahre 1997 hat analysiert, dass bekannte Unternehmen wie beispielsweise IBM oder Texas Instruments, augenscheinlich eine solche ressourcenbasierte Unternehmensstrategie verfolgt haben. Dies geschah durch die Ansammlung von wertvollen, idiosynkratischen und schwer-nachahmbaren technologischen Vermögenswerten, wobei an dieser Stelle angemerkt sei, dass sich aus dieser Strategie nicht in allen 5 Vgl. Wernerfelt, B. (1984) WINGbusiness 3/2022

TOP-THEMA Branchen ein signifikanter Wettbewerbsvorteil ergibt. Die Anpassung von Unternehmenskompetenzen an die Dynamik des Marktes, sowie das effektive strategische Management im Sinne der Adaptierung, Integration und der Rekonfiguration von internen und externen Fähigkeiten, Ressourcen und Kompetenzen der Organisation wurde von den Autoren unter dem Begriff der „Dynamic Capabilities“ zusammengefasst. Dadurch sollen die Unternehmen einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil durch die effektive Verbindung der internen (RBV) und externen (MBV) Sicht erhalten.6 Auch eine vielbeachtete Veröffentlichung mit dem Titel „Wettlauf um die Zukunft“ (engl.: „Competing for the Future“) von HAMEL UND PRAHALAT (1994), im Harvard Business Review, begründet die Notwendigkeit für eine ressourcenorientierte Unternehmensführung mit dem möglichen Verlust der Positionierung im Wettbewerb durch die reine Fokussierung auf gegenwartsorientierte, operative Prozessoptimierung. Dazu wurden Fragestellungen entlang der Kernaspekte der Theorie (Kunden, Wettbewerber, Kompetenzen) gestellt, um einen aktiven Abgleich zwischen der Gegenwart und möglicher zukünftiger Entwicklungen zu ermöglichen. Mit den bis dahin etablierten Managementmodellen, deren Fokus auf der Erhöhung der Kosteneffizienz, sowie Qualitäts- und Produktivitätssteigerung, lag ist es aus Sicht der Autoren HAMEL UND PRAHALAT nicht möglich, einen langfristigen Wettbewerbsvorteil zu generieren. Damit die Unternehmen eine Vorreiterrolle einnehmen können, muss die Unternehmensleitung sowohl interne Prozesse als auch externe Faktoren in eine ganzheitliche Sicht integrieren, um dadurch den Grundstein für die eine nachhaltige und zukunftsorientierte Unternehmensausrichtung zu legen.7 2 Einteilung der Unternehmensressourcen Die einem Unternehmen zur Verfügung stehenden Ressourcen können nach ihren Eigenschaften gegliedert werden. Firmen tendieren dazu, die 6 Vgl. Teece, D. J. et al. (1997) 7 Vgl. Hamel, G.; Prahalad, C. K. (1994) WINGbusiness 3/2022

Marktentwicklung jener Ressourcen genauer zu verfolgen und in die Unternehmensplanung mitaufzunehmen, welche unter dem Begriff der strategischen Ressourcen zusammengefasst werden. Wertvoll („valuable“), selten („rare“), unnachahmlich („inimitable“) und nicht ersetzbar („non-substitubale“) sind jene Eigenschaften, die unter dem Akronym „VRIN“ zusammengefasst werden und aufgrund derer strategische Ressourcen darstellen.8 Diese Benennung ergibt sich aufgrund ihres Beitrags zur erfolgreichen Umsetzung der Unternehmensstrategie. Die erfolgreiche Umsetzung einer Strategie hängt jedoch nicht nur von den VRIN-Ressourcen, sondern auch von den komplementären bzw. nicht strategischen Ressourcen (non-VRIN) ab. Mit der „Factor-Market Rivalry“ (FMR) Theorie wird das Hauptaugenmerk auf diese nicht-strategischen Ressourcen gelegt, welche für sich betrachtet keinen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil bringen.9 10 Die Tatsache, dass nicht-strategische Ressourcen zur Entfaltung des Beitrags der strategischen Ressourcen zur Umsetzung der Unternehmensstrategie notwendig sind, spiegelt wider, dass sich der Wert von Ressourcen dynamisch gestaltet.11 Ein gewichtiger Einflussfaktor in der dynamischen Wertgestaltung von Ressourcen ist die Verfügbarkeit, unabhängig von der Zuordnung bzw. Einteilung der Ressource. Als Konsequenz daraus, ergibt sich, dass nicht immer eine klare Zuordnung der Ressourcen vorgenommen werden kann.12 Wie BERGEN UND PETERAF (2002) in ihrer Forschungsarbeit warnen, ist es für Unternehmen notwendig, sich nicht nur auf den Absatz-, sondern auch auf den Beschaffungsmarkt zu konzentrieren, da Unternehmen auch am Beschaffungsmarkt in einem (indirekten) Wettbewerb13 stehen können.

Dies ergab sich auch aus der Publikation von DYER ET AL. (1998), die die Zulieferermärkte der Autoindustrie untersucht haben und einen Vorteil im Wettbewerb um Ressourcen je nach Strategie der Zusammenarbeit ausmachen konnten.14 Besonders in 8 Vgl. Barney, J. (1991) 9 Vgl. Dyer, J. H. et al. (1998) 10 Vgl. Ellram, L. M. et al. (2013) 11 Vgl. Madhok, A. (2002) 12 Vgl. Ellram, L. M. et al. (2013) 13 Vgl. Bergen, M.; Peteraf, M. A. (2002) 14 Vgl. Dyer, J. H. et al. (1998)

Zeiten der Energiewende, welche für produzierende Unternehmen, eine Veränderung in der Gestaltung der verwendeten Betriebsmittel für die Herstellung bedeutet, stellt dies eine große Herausforderung dar. Daraus ergibt sich der Bedarf, durch eine integrierte Ressourcenbetrachtung eine effektive Einordnung und effiziente Nutzung der Unternehmensressourcen zu ermöglichen, um daraus einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil durch diese Kernkompetenzen zu generieren.

Eine weitere Gliederung des Ressourcenbegriffs erfolgt laut SCHEUSS (2008) durch die Einteilung in materielle, immaterielle, finanzielle sowie organisatorische Ressourcen.

Während unter den materiellen Ressourcen sämtliche Positionen des Umlauf- und Anlagevermögens zusammengefasst werden, zählen zu immateriellen Ressourcen Verfügungsrechte, wie Patente, Lizenzen, Geschäftsgeheimnisse, etc., sowie das Image eines Unternehmens. Finanzielle Ressourcen beschreiben hingegen beispielsweise die Liquidität oder die Zusammensetzung des Firmenkapitals. Zu den organisatorischen Ressourcen zählen unter anderem Informations-, Kommunikations- und Controllingsysteme.

Materielle Ressourcen erlauben aus Sicht des Autors keine Differenzierung im Wettbewerb, sondern weisen lediglich die zur Verfügung stehenden Kapazitäten aus. 15 Anhand der gegenwärtigen Situation kann jedoch argumentiert werden, dass aufgrund von steigenden Energiepreisen, bedingt durch die eingeschränkte Verfügbarkeit und die Herausforderungen der Energiewende, eine Optimierung der Asset- und Energiemanagementstrategie im Sinne des Managements materieller Ressourcen einen Wettbewerbsvorteil ermöglichen kann. In diesem Zusammenhang sei erwähnt, dass aufgrund der Dynamik in der Wertgestaltung der Ressourcen, sowie der zeitlichen Komponente der Auswirkungen strategischer Entscheidungen, materielle Ressourcen zumindest im mittelfristigen Zeithorizont einen Wettbewerbsvorteil erbringen und zum Unternehmenserfolg einen wesentlichen Beitrag leisten können. Diese Dynamik trägt dazu bei, dass nicht-strategische Ressour15 Vgl. Scheuss, R. (2008) 7

TOP-THEMA cen zu strategischen Ressourcen werden können und vice versa, wodurch verdeutlicht wird, dass eine effektive Bewertung und Zuordnung von Unternehmensressourcen zur Erlangung einer Kernkompetenz, notwendig ist.

Einschränkungen in der Infrastruktur oder Unsicherheiten aufgrund politischer Geschehnisse verstärken den Wettkampf am Beschaffungsmarkt für Produktionsfaktoren.16 Neben der oben erwähnten Dynamik rückt durch solche Umweltveränderungen auch die Versorgungssicherheit vermehrt in den Fokus strategischer Unternehmensausrichtungen. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, ist die Koordination verschiedener Unternehmensbereiche durch ein integriertes Ressourcenmanagement notwendig.

3 Ressourcenmanagement im Kontext der Versorgungssicherheit SIRMON ET AL. (2007) gliedert das Ressourcenmanagement von Unternehmen in die Subprozesse Strukturierung, Bündelung und der Nutzenrealisierung der Ressourcen zum Unternehmensvorteil. Der Prozess der Strukturierung behandelt die Verwaltung des Ressourcenportfolios eines Unternehmens und weist die Prozessschritte der Aneignung, Anhäufung und Aufteilung von Ressourcen auf.

Bei der Ressourcenbündelung, welche das Zusammenspiel der Unternehmensressourcen um die Veränderung bestehender oder Erschaffung neuer Fähigkeiten („Capabilities“) beschreibt, können die Teilaspekte der Stabilisierung, Erweiterung sowie der Erfindung bzw. Definition neuer Fähigkeiten genannt werden. Bei der Nutzenrealisierung der Unternehmensressourcen werden die im Unternehmen vorhandenen Fähigkeiten in Form von Mobilisierung, Koordination und Bereitstellung verwendet, um einen Nutzen für den Kunden bzw.

Wertschöpfung für die Anteilseigner des Unternehmens zu schaffen.17 Um Herausforderungen wie der Versorgungssicherheit von Unternehmen zu begegnen, ist es notwendig, neben anderen, auch materielle und immaterielle bzw. strategische und nicht-strategische Ressourcen effektiv zu strukturieren, zu bündeln und auszunutzen.

16 Vgl. Ellram, L. M. et al. (2013) 17 Vgl. Sirmon, D. G. et al. (2007) 8

Strukturierung: Aufgrund der dynamischen Wertgestaltung von Ressourcen und der wechselseitigen Beeinflussung strategischer Entscheidungen kann für den Prozessschritt der Aneignung von Ressourcen, als Teil des Strukturierungsschrittes, die Erstellung eines Ressourcenportfolios ein möglicher Weg sein, der Herausforderung der Versorgungssicherheit vorausschauend zu begegnen. In dieser Veröffentlichung soll zur Veranschaulichung das Beispiel der Energiepotenzialmatrix im Zusammenhang mit der Versorgungsicherheit genauer erläutert werden. POSCH (2011) zeigt mit der Zusammensetzung des Energiepotenzials aus den Dimensionen der Attraktivität, zusammengesetzt aus Kosten- und Nutzenattraktivität, sowie der Abschätzung für Preis- und Versorgungsrisiko, einen praktischen Anwendungsfall bei der Erhebung des Energiepotenzials für die Bereitstellung von Raumwärme an einem Unternehmensstandort auf (siehe Abbildung 1).18 Der Durchmesser der Kreise stellt, in der gegebenen Abbildung, eine Abschätzung der Investitionskosten für eine Neuinstallation von Raumwärmetechnologien dar.

Im19 Zusammenhang mit der Versorgungssicherheit von Unternehmen ist dabei vor allem die Risikobewertung, welche als Gefährdungspotenzial in die Gesamtenergiematrix einfließt, von Bedeutung. Abgesehen vom ökonomischen Risiko durch die Preisgestaltung des Energieträgers, zeichnet sich ein hohes Maß an Versorgungssicherheit durch ein möglichst geringes Versorgungsrisiko aus.

Abbildung 1 zeigt eine beispielhafte Einstufung des Gefährdungspoten-

zials verschiedener Energieträger zur Bereitstellung von Raumwärme.

Durch die Einstufung des Gefährdungspotenzials, sowie in weiterer Folge der Attraktivität der jeweiligen Energieträger, ist es möglich daraus generische Energiestrategien eines Unternehmens abzuleiten.20 Bündelung: Um der Thematik der Versorgungssicherheit in einem zunehmend dynamischen Umfeld zu begegnen, ist eine effektive und effiziente Bündelung der Unternehmensressourcen mit dem speziellen Fokus auf die Energieversorgung nötig. Die hierfür zuvor beispielhaft durchgeführte Einordnung der verschiedenen Versorgungsmöglichkeiten zur Bereitstellung von Raumwärme im Schritt der Strukturierung der Energieversorgung, kann herangezogen werden, um eine effektive Zusammenstellung der im Unternehmen vorhandenen Ressourcen durchzuführen.

Aufgrund der unterschiedlichen Lebens- bzw. Verwendungsdauer von Ressourcen ist im Zusammenspiel neben der Bündelung ein stetiges Auflösen und Wieder-Zusammenfügen von Ressourcen notwendig.21 Nutzenrealisierung: Die daraus entstandene Fähigkeit des Unternehmens die Einordnung der Energieträger in der Energiepotenzialmatrix mit den vorhandenen strategischen und nicht-strategischen Ressourcen zusammenzuführen, stellt mit Hinblick auf die Versorg u ng s sicherheit eine Kernkompetenz dar. Darüber hinaus können sich Synergieeffekte aufgrund der Flexibilisierung in der Gestaltung der Energieversorgung für den Anwendungsfall der Raumwärmebereitstellung, sowie der Resilienz gegenüber Ausfällen ergeben.

Das Ausnutzen dieser Fähigkeit zum Wettbewerbsvorteil des Unternehmens in Form des „Leveraging“, also des Einsatzes der Ressourcenbündel, stellt die Verknüpfung des Aneignungsprozesses des Ressourcenma-

18 Vgl. Posch, W. (2011) 19 Quelle: In Anlehnung an Posch, W. (2011)

20 Vgl. Posch, W. (2011) 21 Vgl. Black, J. A.; Boal, K. B. (2007)

19

Abbildung 1: Energiepotenzialmatrix

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TOP-THEMA nagements mit der Ausrichtung des Energiemanagements im Unternehmen dar.

4 Conclusio Die Entwicklung und Verbreitung des ressourcenorientierten Managementansatzes, der sowohl die unternehmensinternen Prozesse als auch die Analyse des Unternehmensumfelds betrachtet, haben gezeigt, dass diese Sichtweise in einer globalisierten und vernetzten Welt notwendig ist, um nachhaltig erfolgreich zu wirtschaften.

Da sich die Wertgestaltung von Ressourcen aufgrund sich ändernder Unternehmensanforderungen, sowie Umwelt- und Marktentwicklungen verändert, ist eine Einteilung in strategisch und nicht-strategische Ressourcen zwar möglich, aber nicht immer eindeutig durchführbar. Da aber ein effektives Bündeln der Ressourcen zur Bildung von Kernkompetenzen, welche einen Wettbewerbsvorteil mit sich bringen, notwendig ist, ist eine ganzheitliche Betrachtung und Bewertung der Ressourcen zur effektiven Gestaltung der Unternehmensstrategie notwendig. Hierzu wird in dieser Veröffentlichung beispielhaft eine Einteilung anhand der Energiepotenzialmatrix herausgegriffen.

Ein nachhaltiger Wettbewerbsvorteil kann durch integriertes Ressourcenmanagement, in Form der Bewertung interner Unternehmensressourcen, Bündelungen der Unternehmensressourcen unter Berücksichtigung des Umfelds und zukunftsorientierter Ausrichtung (Nutzenrealisierung) der Unterneh-

mensstrategie,

werden

Literaturverzeichnis Barney, J. (1991): Firm Resources and Sustained Competitive Advantage. In: Journal of Management, Jg. 17, Nr. 1, S. 99–120.

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Collis, D. J.; Montgomery, C. A. (1995): Competing on Resources: Strategy in the 1990s. In: Harvard Business Review, S. 23.

Dyer, J. H.; Cho, D. S.; Cgu, W. (1998): Strategic Supplier Segmentation: The Next “Best Practice” in Supply Chain Management. In: California Management Review, Jg. 40, Nr. 2, S. 57–77.

Ellram, L. M.; Tate, W. L.; Feitzinger, E. G. (2013): Factor-Market Rivalry and Competition for Supply Chain Resources. In: Journal of Supply Chain Management, Jg. 49, Nr. 1, S. 29–46.

Hamel, G.; Prahalad, C. K. (1994): Competing for the Future. In: Harvard Business Review.

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Penrose, E. T. (2009): The theory of the growth of the firm. 4th ed., Rev. ed,

Dipl.-Ing. Stefan Philip Kernbauer wissenschaftlicher Projektmitarbeiter für integriertes Ressourcenmanagement am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften der Montanuniversität Leoben

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umgesetzt

Oxford ; New York: Oxford University Press. ISBN 978-0-19-957384-4.

Posch, W. (2011): Ganzheitliches Energiemanagement für Industriebetriebe. Wiesbaden: Gabler. ISBN 978-3-8349-2585-5.

Scheuss, R. (2008): Handbuch der Strategien: 220 Konzepte der weltbesten Vordenker. Frankfurt am Main: CampusVerl. ISBN 978-3-593-38712-3.

Sirmon, D. G.; Hitt, M. A.; Ireland, R. D. (2007): Managing Firm Resources in Dynamic Environments to Create Value: Looking Inside the Black Box. In: Academy of Management Review, Jg. 32, Nr. 1, S. 273–292.

Teece, D. J.; Pisano, G.; Shuen, A. (1997): Dynamic capabilities and strategic management. In: Strategic Management Journal, Jg. 18, Nr. 7, S. 509–533.

Wernerfelt, B. (1984): A resource-based view of the firm. In: Strategic Management Journal, Jg. 5, Nr. 2, S. 171–180.

AutorInnen: Dipl.-Ing. Stefan Philip Kernbauer ist seit 2021 am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften der Montanuniversität Leoben als wissenschaftlicher Projektmitarbeiter im Bereich integriertes Ressourcenmanagement tätig. Davor studierte er Industrial Management und Business Administration an der Montanuniversität Leoben.

Dipl.-Ing. Alexandra Groiss, BSc. ist seit 2021 am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften der Montanuniversität Leoben als Universitätsassistentin im Bereich Energiemanagement tätig. Davor studierte sie industrielle Energietechnik an der Montanuniversität Leoben.

Dipl.-Ing. Alexandra Groiss, BSc. Universitätsassistentin für Energiemanagement am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften der Montanuniversität Leoben

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TOP-THEMA

Foto: Siemens Mobility Austria GmbH, 2020

Alexandra Groiss, Stefan Kernbauer, Laurens Simbeni, Philipp Hochstrasser

Versorgungssicherheit: CO2-Neutralität als Chance?

Die Industrie ist seit jeher auf die kontinuierliche Versorgung mit Rohstoffen, Betriebsstoffen und Energie angewiesen.

Aktuelle Geschehnisse führen insbesondere der Industrie vor Augen, wie schnell eine vermeintlich sichere Versorgungssituation durch geopolitische Krisen negativ beeinflusst werden kann. Im Konnex mit der Klimaerwärmung und den damit verbundenen internationalen und regionalen Zielen, beziehungsweise Gesetzgebungen, ergeben sich für Unternehmen Risiken ebenso wie auch Chancen. Vor allem eine wohldurchdachte Handhabe der Klimathematik bietet hierbei eine Chance, aktiv bei der Erreichung der Klimaziele mitzuwirken und sich gleichzeitig, durch die Entwicklung neuer Strategien in Bezug auf Energieversorgung, vom derzeit unsicheren Energiemarkt, unabhängig zu machen.

Einführung Die produzierende Industrie zählt mit ca. einem Drittel, neben Mobilität und privaten Haushalten, zu den Hauptverbrauchern von Energie in Österreich (Bundesministerium für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie 2021). Dabei stehen vor allem Erdöl und Erdgas im Mittelpunkt der Aufmerksamkeit, nicht zuletzt, da diese Medien in großen Mengen importiert werden müssen. Annähernd 84 % (42,2 % Erdgas, 41,7 % Erdöl) der gesamten Energieimporte Österreichs belaufen sich allein auf diese Energieträger (Bundesministerium für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie 2021).

Die derzeitige geopolitische Situation birgt die Gefahr von Störungen, beziehungsweise Unterbrechungen, in der Versorgungskette dieser Medien.

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Abbildung 1: Struktur der Energieimporte 2020 nach Energieträgern in Prozent (basierend auf Bundesministerium für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie 2021) Abbildung 2: Struktur des energetischen Endverbrauches in Österreich nach wirtschaftlichen Sektoren in Prozent (basierend auf Bundesministerium für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie 2021)

Einen weiteren wichtigen Faktor in diesem Zusammenhang stellen die kontinuierlich steigenden Preise dar.

Als konkretes Beispiel hierfür kann die Erhöhung des Großhandelspreises für Erdgas von 311,3 % im Juli 2022 gegenüber Juli 2021 angeführt werden (Austrian Energy Agency 2022).

Die Einschätzung, dass diese Preisentwicklungen bei der derzeitigen Infrastruktur schnell zu erheblichen Einbußen in der Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen führen können, ist naheliegend. Die Berücksichtigung der europäischen Klimaziele, also eine Erreichung des Netto-Null Aus-

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TOP-THEMA gindustrie mit ungefähr 38.500 MitarbeiterInnen weltweit, verteilt auf 26 Standorte. Der Standort in Graz Eggenberg als Teil der Siemens Mobility Austria GmbH, vormals Werk der Simmering Graz Pauker AG, bildet innerhalb des Siemens Mobility Konzerns das Weltkompetenzzentrum für Entwicklung und Fertigung von Fahrwerken für alle Schienenfahrzeuge (Straßenbahnen, Metros, Triebzüge, Hochgeschwindigkeitszüge und Lokomotiven) mit 1.192 MitarbeiterInnen (Stand 30.9.2021).

Abbildung 3: Gaspreisentwicklung (Austrian Energy Agency 2022)

stoßes von CO2 bis 2050 (European Commission 2019) beziehungsweise die Einhaltung der 1,5 Grad Celsius Erderwärmung im Vergleich zum vorindustriellen Niveau (Mittelwert der Jahre 1850 – 1900) (United Nations 2015), erfordert eine drastische Reduzierung, bis hin zur gänzlichen Vermeidung, von Erdgas und Erdöl und den damit verbundenen Emissionen. Auf Grundlage dieser Rahmenbedingungen bietet sich der Industrie nun die Chance, durch frühzeitig gesetzte Maßnahmen nicht nur die politisch angestrebte Energiewende voranzutreiben und somit aktiv zur fristgerechten Erreichung der Klimaziele beizutragen, sondern gleichzeitig die Abhängigkeit von kritischen und erschöpflichen Rohstoffen, wie Erdgas und Erdöl, zu reduzieren. Dazu bedarf es einer Umstellung auf ein stabiles Versorgungsnetzwerk, basierend auf der Stromerzeugung aus erneuerbaren und regional verfügbaren Energiequellen.

Vorausschauend hat Siemens Mobility Austria GmbH daher aus oben genannten Gründen bereits im Jahr 2020 das Projekt „Carbon Neutral 2030“ gestartet. Wie der Titel bereits vorgibt, ist das ambitionierte (Haupt-) Ziel dieses Projektes CO2neutrales Agieren für die Siemens Mobility Standorte, innerhalb ihrer Geschäftstätigkeit, bis zum Jahr 2030, zu ermöglichen.

Im Rahmen des Projektes „Carbon Neutral 2030“ befasst sich der Standort der Siemens Mobility Austria in Graz Eggenberg, nicht zuletzt aufgrund der momentanen geopoli-

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tischen Situation, aktiv und intensiv mit der Gewährleistung der Versorgungssicherheit und der Umsetzung der angestrebten CO2-Neutralität.

Dieses zukunftsweisende Vorhaben soll unter anderem durch ein gemeinsames Kooperationsprojekt zwischen Siemens und dem Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften (wBw) der Montanuniversität Leoben vorangetrieben werden. Das konkrete Ziel ist die Evaluierung einer möglichst ökonomischen und ökologischen Umstellung der Energieversorgung für die Raumwärme des Standortes mit der Intention, die Nutzung erneuerbarer Energiequellen und die damit einhergehende Unabhängigkeit von fossilen Energieträgern zu ermöglichen. Ein bedeutender Nebeneffekt dieser Zielerreichung liegt sowohl in der Reduktion des CO2-Ausstoßes, als auch in der Erhöhung der Energieversorgungssicherheit.

Der vorliegende Artikel soll weiterführend einen Einblick in den Wandel des Siemens Mobility Austria Standortes Graz Eggenberg in Bezug auf dessen Energieversorgung geben und somit verdeutlichen, wie sich die Sichtweise der Versorgungssicherheit über die Zeit hinweg verändert hat, und genauer ausführen, inwiefern die Erreichung der CO2- Neutralität einen Beitrag zu den globalen, beziehungsweise regionalen, Umweltzielen leisten kann.

Ausgangsituation Die Siemens Mobility GmbH ist ein Unternehmen der Schienenfahrzeu-

Die gesamte Betriebsfläche des Standortes beträgt ca. 69.500 m2, davon werden ca. 46.000 m2 als Produktionsfläche genutzt. Dabei beläuft sich die beheizte Fläche auf ca. 50.500 m2. Die Fertigungskapazität des Werkes beläuft sich auf bis zu 3.500 Fahrwerke und ungefähr 1.500 Stromabnehmer für Schienenfahrzeuge (Pantographen) pro Jahr (Siemens Mobility Austria intern 2022). Die Wertschöpfung reicht von Forschung und Entwicklung über die Arbeitsvorbereitung, das Fügen, Bearbeiten und Vermessen von Fahrwerken, bis hin zur Oberflächenbehandlung und bezieht die Montage von Radsätzen und den Customer Service, beziehungsweise die Instandhaltung für Kunden, mit ein.

Standortentwicklung Die Energieversorgung, insbesondere die Bereitstellung von Wärme für die Aufrechterhaltung des Raumklimas sowie für Produktionsprozesse, hat sich im Laufe der Jahre grundlegend geändert. Die Umgestaltung vollzog sich von einer zentralen Wärmeversorgung durch kohlebefeuerte Heißdampferzeugung, hin du einer dezentralen Inselversorgung einzelner Bereiche in Form einer modernen gasbefeuerten Warmwasserversorgung.

Bei allen vollzogenen Veränderungen war es dabei für Siemens wichtig, sich stets am aktuellen Stand der Technik zu orientieren.

Nachfolgend werden in einer Aufschlüsselung die Details der oben angeführten technischen, beziehungsweise infrastrukturellen Veränderungen erläutert und dargestellt.

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TOP-THEMA Vor 1958: Die Wärmeversorgung des damaligen Simmering Graz Pauker AG Werkes wurde vom zentralen Kesselhaus mittels kohlebefeuerter Hochdruckdampfkessel sichergestellt.

1958: Umrüstung der Hochdruckdampfkessel auf die Befeuerung mittels Heizöl Schwer.

1974-1977: Austausch der drei bestehenden Kessel gegen drei neue Drei-Zug-Dampfkessel: Die neuen Kessel waren bereits auf die Befeuerung mittels Heizöl, als auch Erdgas vorbereitet. Aufgrund der bereits vorhandenen Infrastruktur wurde weiterhin Heizöl schwer als Brennstoff verwendet.

1999: Planung und Umsetzung eines zusätzlichen Heizhauses: Im Zuge dessen wurden drei gasbefeuerte Warmwasserkessel (Gesamtbrennstoffleistung 4,3 GW) errichtet, die sowohl für die Bereitstellung von Prozesswärme, als auch zur Beheizung der umliegenden Hallen ausgerichtet waren. Dies bildete zugleich den ersten Schritt zur Dezentralisierung der Wärmeversorgung am Standort.

Die Anlage besteht aus zwei gasbefeuerten Warmwasserkesseln (Gesamtbrennstoffleistung 1,3 GW) zur Beheizung der angrenzenden Produktionshallen und Büroräume.

2007: Ab dem Jahr 2007 wurden die drei bestehenden Dampfkessel im ursprünglichen Kesselhaus sukzessive durch zwei Warmwasserkessel mit einer Gesamtbrennstoffleistung von 8 GW und einem Pufferspeicher mit einem Volumen von 80 m3 (80.000 l) ersetzt.

Aktuelle und zukünftige Massnahmen Zukünftig werden im Rahmen des Projektes „Carbon Neutral 2030“ weitere grundlegende Änderungen am Standort Graz Eggenberg geplant, welche unter anderen durch die Förderung klimaneutraler Technologien wesentlich für die Erreichung der betriebsinternen Klimaziele sind und somit auch einen engagierten Beitrag zur Bewältigung der globalen Klimakrise leisten. Die Forcierung der Ziele kann unter anderem, bedingt durch die derzeitige schwierige geopolitische Situation, in zwei Kategorien eingeteilt werden:

2004:

Sicherstellung der kurz- und mittelfristigen Versorgungssicherheit Sicherstellung der langfristigen Versorgungssicherheit unter der Prämisse der CO2-Neutralität

Planung und Umsetzung eines weiteren Heizhauses am Werksgelände:

Derzeit könnte im Falle eines Ausfalls der Erdgasversorgung die Beheizung

Abbildung 4: Timeline Entwicklung Standort Graz Eggenberg (eigene Darstellung)

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der Produktions- sowie der Bürobereiche nicht mehr gewährleistet werden, was wiederum in weiterer Folge zu ökonomisch relevanten Störungen von Produktionsprozessen führen kann. Es sind vor allem jene Prozesse betroffen, welche zur Aufrechterhaltung der Anforderungen an Genauigkeit und Qualität eine bestimmte Temperatur, beziehungsweise einen bestimmten Temperaturbereich, voraussetzen. Um kurzfristig auf einen potenziellen Ernstfall in Form eines Versorgungsausfalls vorbereitet zu sein, wurde ein Notfallplan, basierend auf drei Säulen, für den Standort Graz Eggenberg ausgearbeitet der die kurz- beziehungsweise mittelfristige Versorgungssicherheit gewährleisten soll: 1. Säule: Sicherstellen der kurzfristigen Erdgasversorgung durch Einlagerung 2. Säule: Notbetrieb zur Aufrechterhaltung der Produktionsprozesse 3. Säule: Aufbau von dauerhaften Back Up Alternativen Zur Erreichung der langfristigen Ziele wurden im Rahmen des Projektes „Carbon Neutral 2030“ Kooperationen mit Siemens Smart Infrastructure (Siemens SI) und dem Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften (wBw) der Montanuniversität Leoben eingegangen.

Im Zuge der Datenerhebung am Siemens Mobility Austria Standort in Graz wurden im ersten Schritt, unter Berücksichtigung des definierten Betrachtungsbereiches, die Verbräuche der Primär- und Sekundärenergieträger sowie der in der Produktion verwendeten technischen Gase (z.B. Acetylen, Sauerstoff, Kohlendioxid, etc.) ermittelt und die jeweiligen Einflüsse auf die Umwelt, durch Verbrennen oder Freisetzten in die Atmosphäre, anhand von CO2-Äquivalenten (CO2-eq.) berechnet. Auf dieser Grundlage soll in weiterer Folge eine Vergleichbarkeit der erfassten Verbräuche ermöglicht werden. Im Zusammenhang mit der Zielvorgabe der CO2-Neutralität werden dadurch die signifikanten Treibhausgasemittenten identifiziert.

Aus der Abbildung der prozentuellen Verteilung der berechneten

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Abbildung 5: Prozentuelle Verteilung der berechneten CO2-eq.Emissionen (eigene Darstellung)

Emissionen ist ersichtlich, dass der größte Teil der CO2-Äquivalente durch die Verbrennung von Erdgas (97 %) verursacht wird. Die betriebsinterne Verwendung von Erdgas kann zum größten Teil auf die Beheizung der Produktionshallen, beziehungsweise der Büroräume und zu einem geringeren Teil auf die Bereitstellung von Prozesswärme und Warmwasser zurückgeführt werden.

Aufgrund des hier dargestellten Ergebnisses wird bei der Umsetzung des Zieles der CO2-Neutralität ein Fokus auf die Erdgassubstitution gelegt. Damit dieses Ziel erreicht werden kann, wodurch gleichzeitig die Problematik der Abhängigkeit von importierten, fossilen Energieträger minimiert wird, müssen die Befeuerungsanlagen zur betrieblichen Wärmeversorgung durch andere CO2-neutrale Alternativen ersetzt werden.

Innerhalb des Kooperationsprojektes sollen daher alle relevanten CO2-neutralen Alternativen identifiziert und evaluiert werden. Dazu wird zur Auslegung des zukünftigen Heizungssystems, sowie für die Erfüllung der technischen Anforderungen, eine Machbarkeitsstudie, seitens Siemens Smart Infrastructure, durchgeführt. Auf der Basis der dadurch generierten Ergebnisse und Daten wird durch den Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften, eine wirtschaftliche Bewertung der einzelnen Optionen erstellt. Hierbei wird eine Wirtschaftlichkeitsberechnung, basierend auf der zuvor durchgeführten Szenarioanalyse des Energieumfelds, durchgeführt, um eine Reihung der technisch relevanten

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Alternativen zu ermöglichen. Dadurch soll die ökonomisch und ökologisch effizienteste Vorgehensweise zur Erreichung der CO2-Neutralität ermöglicht werden.

Unabhängig von der schlussendlich gewählten Alternative wird die angestrebte Umstellung der Energieversorgung mit einer Erhöhung des St romverbrauches einhergehen.

Zur Bewältigung dieser prognostizierten Erhöhung wurden bereits verschiedene innovative Projekte angedacht, beziehungsweise eingeleitet, oder teilweise umgesetzt. Unter anderem wurde ein Photovoltaik-Netzwerk zur betriebsinternen Energiegewinnung geplant und bereits teilweise umgesetzt. Der werksweite Ausbau wird dabei stufenweise umgesetzt und in den nächsten Jahren abgeschlossen. Darüber hinaus wird die Projektidee zur Gründung einer möglichen Energiegemeinschaft mit den MitarbeiterInnen, zur Bereitstellung von überschüssigem Photovoltaik– Strom aus privaten PV–Anlagen für die Siemens Mobility Austria, derzeit hinsichtlich einer möglichen und gesetzeskonformen Umsetzung geprüft.

Zusammenfassung Die Ausgangsfrage, ob CO2-Neutralität auch als Chance für die Industrie gesehen werden kann, muss anhand der im Verlauf des Kooperations-Projektes „Carbon Neutral 2030“ bisher gezogenen Schlüsse bejaht werden.

Die Bestrebungen des Siemens Standortes Graz Eggenberg, bis 2030 CO2-Neutralität zu erreichen, ist nicht nur derzeit aus ökonomischer Sicht, durch die Frage der Versorgungssicherheit, die Abhängigkeit von fossilen Energieträgern und den damit einhergehenden Preisabhängigkeiten von großer Bedeutung, sondern stellt auch einen Beitrag zu übergeordneten Themen wie dem Klimawandel und der Energiewende dar. Darüber hinaus bringt die, für

ein industrielles Unternehmen dieser Größe unübliche Lage, mitten im Stadtgebiet von Graz, eine besondere gesellschaftliche Verantwortung, wie beispielsweise die Luftreinhaltung beziehungsweise die Feinstaubbelastung, mit sich. Durch die Umsetzung des ambitionierten Projektes „Carbon Neutral 2030“ setzt die Siemens Mobility Austria GmbH nicht nur einen zukunftsweisenden Schritt auf lokaler und regionaler Ebene, sondern trägt damit auch auf überregionaler und globaler Ebene zur positiven Vorbildwirkung bei, indem durch die Umsetzung der ökonomisch und ökologisch besten Lösungen zur Zielerreichung sowohl die Verantwortung gegenüber der Gesellschaft, als auch den Gesellschaftern, ermöglicht wird.

References: Bundesministerium für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie. 2021. Energie in Österreich Zahlen, Daten, Fakten Austrian Energy Agency. 2022. Österreichischer Gaspreisindex. Energyagency.at, Abgerufen am 12. Juli 2022, https://www.energyagency.at/ fakten/gaspreisindex European Commission. 2019. The European Green Deal. Ec.europa.eu, Abgerufen am 20. Juli 2022, https:// ec.europa.eu/info/sites/default/files/ european-green-deal-communication_de.pdf United Nations. 2015. Paris Agreement. Unfccc.int, Abgerufen am 19.

Juli 2022, https://unfccc.int/sites/default/files/english_paris_agreement. pdf Siemens Mobility Austria intern.

2022. Standort Graz Factsheet. Abgerufen am 15. Juli. 2022, Siemens Mobility Austria Intranet AutorInnen: Dipl.-Ing. Alexandra Groiss ist seit 2021 am Lehrstuhl für Wirtschaftsund Betriebswissenschaften der Montan Universität Leoben als Universitätsassistentin tätig Dipl.-Ing. Stefan Kernbauer ist seit 2021 am Lehrstuhl für Wirtschaftsund Betriebswissenschaften der Montan Universität Leoben als wissenschaftlicher Projektmitarbeiter tätig

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TOP-THEMA Laurens Simbeni, BSc. ist als Werkstudent in der Instandhaltung bei Siemens Mobility Austria am Standort in Graz Eggenberg tätig. Er beschäftigt sich mit der Optimierung von Instandhaltungsorganisation und -tätigkeiten sowie CO2-Neutralität Philipp Hochstrasser ist seit 2021 Leiter der Abteilung Plant Services (Standortverwaltung) am Siemens Mobility Standort in Graz Eggenberg

Philipp Hochstrasser ist seit 2021 Leiter der Abteilung Plant Services (Standortverwaltung) am Siemens Mobility Standort in Graz Eggenberg

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Dipl.-Ing. Alexandra Groiss, BSc. Universitätsassistentin für Energiemanagement am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften der Montanuniversität Leoben

Dipl.-Ing. Stefan Philip Kernbauer wissenschaftlicher Projektmitarbeiter für integriertes Ressourcenmanagement am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften der Montanuniversität Leoben

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UNINACHRICHTEN Alexandra Groiss

PolyLifeCycle Life Cycle Assessment Workshop Neue Umweltauflagen und Richtlinien erfordern von Unternehmen, sich verstärkt mit den Auswirkungen ihrer Produkte auf die Umwelt auseinanderzusetzen. Lebenszyklusanalysen (Life Cycle Assessment – LCA) oder Ökobilanzen erfüllen diesen Zweck. An fünf Seminartagen im Juni und Juli 2022 lernten Vertreter:innen von fünf Unternehmen aus der Kunststoffbranche im „Innovationscamp S – LifeCycle Assessments zur Identifizierung von Green Polymers“, wie sie solche Lebenszyklusanalysen für ihre Produkte erstellen können. Veranstalter war der Lehrstuhl für Wirtschaftsund Betriebswissenschaften der Montanuniversität Leoben (wBw) in Kooperation mit dem Kunststoff- sowie Cleantech-Cluster der oberösterreichischen Standortagentur Business Upper Austria.

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urch die Kompetenz eine Lebenszyklusanalyse (LCA) durchführen zu können, eröffnen sich neue Möglichkeiten und Chancen.

Einerseits können sich Produkte dadurch als „Green Materials“ für neue Märkte qualifizieren, oder neue Kooperationsmöglichkeiten mit anderen Unternehmen entstehen. Andererseits fördert die Einführung einer Ökobilanzierung als Teil eines bereits bestehenden oder entstehenden Umweltmanagementsystems den Innovationsgehalt der Produkte und deren Nachhaltigkeit. Durch eine Variation des Untersuchungsrahmens, wie beispielsweise eine Gate-to-Gate Analyse oder eine Betrachtung des gesamten Lebenszyklus im Zuge einer Cradle-to-Grave Analyse, können neue Effizienzsteigerungs- und demnach Einsparungsmöglichkeiten offengelegt werden. In dem Schulungsprojekt wurden dazu alle theoretischen und praktischen Aspekte

zur Durchführung einer solchen LCA und LCC erarbeitet. Der mehrtägige Workshop, welcher in Form eines Kooperationsprojektes durchgeführt wurde, verfolgte das Ziel den teilnehmenden Unternehmen die Kompetenz zu vermitteln, eine Lebenszyklusanalyse für ihre Produkte durchzuführen. Durch die Durchführung mehrerer begleiteter Praxisübungen, mittels der am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften vorliegenden Softwarelösung, sowie der erfolgreichen eigenständigen Erstellung eines firmenrelevanten LCA Projektes, konnte eine Umsetzung des erlernten Wissens weiter gefördert werden. Durch die Kombination aus Theorie und direkt zugeschnittener und anwendbarer Praxis, mit speziellem Bezug auf die Kunststoffverarbeitung und dessen Lebenszyklus, wurde für die teilnehmenden Unternehmen ein Grundstein für die ökologische Bewertung der von ihnen

erzeugten Produkte gelegt. Dadurch soll ein Bewusstsein für die gesteigerte Nachhaltigkeit dieser „grünen“ Kunststoffe geschaffen werden, um so eine nachhaltigere und CO2-neutralere Zukunft zu ermöglichen. Durch die, mit der Lebenszyklusanalyse gleichzeitig durchführbare, Lebenszykluskostenbewertung, wird es den teilnehmenden Unternehmen ermöglicht, neben den Nachhaltigkeitsaspekten, die mit grüneren Produkten einhergehen, auch wirtschaftliche relevante Aspekte mit zu berücksichtigen.

Autorin: Dipl.-Ing. Alexandra Groiss, BSc. ist seit 2021 am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften der Montanuniversität Leoben als Universitätsassistentin im Bereich Energiemanagement tätig. Davor studierte sie industrielle Energietechnik an der Montanuniversität Leoben.

Das Programm wird aus Mitteln des Bundesministeriums für Digitalisierung und Wirtschaftsstandort gefördert und von der FFG abgewickelt.

Dipl.-Ing. Alexandra Groiss, BSc. Universitätsassistentin für Energiemanagement am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften der Montanuniversität Leoben

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Foto: https://www.pexels.com/de-de/foto/fotografie-von-elektrischen-turmen-im-feld-1133500/

Roland Bergmayer

Normalzustand – Notzustand – Blackoutzustand und der regionale und überregionale Netzaufbau Die obersten Prämissen der Netzführung sind der sichere Netzbetrieb, die Gewährleistung der Versorgungssicherheit und -qualität sowie die Einhaltung der anzuwendenden Normen. Ist die Versorgungssicherheit gefährdet, so hat der Netzbetreiber alle ihm zur Verfügung stehenden Maßnahmen zu ergreifen, diese wiederherzustellen. Um die Sicherheit und Qualität des elektrischen Systems gewährleisten zu können, ist die Erbringung der sogenannten Systemdienstleistungen durch die Netzbetreiber von wesentlicher Bedeutung. Der „Netzzustand“ bezeichnet den anhand der betrieblichen Sicherheitsgrenzwerte beurteilten Betriebszustand des Netzes, bei dem es sich um den Normalzustand, den Notzustand, den Blackoutzustand oder den Netzwiederaufbauzustand handeln kann. Da der Systemzustand nach einer Großstörung direkt vom Störungsverlauf abhängt, müssen die Methoden des Netzwiederaufbaues für jede beliebige Ausdehnung des gestörten Netzbereiches anwendbar sein.

Betrieb elektrischer Netze Die obersten Prämissen der Netzführung sind der sichere Netzbetrieb, die Gewährleistung der Versorgungssicherheit und -qualität sowie die Einhaltung der anzuwendenden Normen. Die Anforderung hinsichtlich Versorgungssicherheit (speziell die damit verbundenen operational Technology Security), bedingt durch die voranschreitende Digitalisierung und zunehmende Vernetzung aller Marktteilnehmer, wird zukünftig zunehmend an Bedeutung gewinnen.

Ausreichende (Online-)Informationen über das Netz und damit ein hoher Grad an Beobachtbarkeit gehören zu den Grundvoraussetzungen zur Gewährleistung der Versorgungssicherheit und somit zur Vermeidung von Netzzuständen, die im worst

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case Großstörungen nach sich ziehen könnten. Ist die Versorgungssicherheit gefährdet, so hat der Netzbetreiber alle ihm zur Verfügung stehenden Maßnahmen zu ergreifen, die Versorgungssicherheit, bzw. bei regionalen Versorgungsunterbrechungen bis hin zu Großstörungsereignissen, die Versorgung selbst wiederherzustellen (Netzwiederaufbau).

Vorbeugende Maßnahmen zur Vermeidung von Großstörungen wurden in dem TOR (TOR 2022) Systemschutzplan Österreich (Technische Maßnahmen zur Vermeidung von Großstörungen und Begrenzung ihrer Auswirkungen) festgelegt und sind von den Netzbetreibern umzusetzen.

Die elektrische Energieversorgung ist ein Kernelement des öffentlichen Lebens und der öffentlichen Sicherheit. Um die Sicherheit und Qualität

des elektrischen Systems gewährleisten zu können, ist die Erbringung der sogenannten Systemdienstleistungen durch die Netzbetreiber von wesentlicher Bedeutung. Für die Spannungshaltung, die Netzführung und wenn erforderlich für den Netzwiederaufbau ist jeder Netzbetreiber in seinem Netz eigenverantwortlich, wobei die Verantwortung für das Gesamtkonzept für den Netzwiederaufbau dem Übertragungsnetzbetreiber obliegt.

Die Frequenzhaltung im System wird durch die Regelzonenführer (Anm.: in Österreich ist dies der Übertragungsnetzbetreiber APG) in enger Abstimmung mit den angrenzenden Regelzonen gewährleistet, wobei für diesen Zweck vermehrt Anlagen zur Regelleistungserbringung in den Verteilernetzen eingesetzt werden. Die Gewährleistung der Versorgungssi-

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TOP-THEMA cherheit ist somit eine gemeinsame Aufgabe aller Netzbetreiber, den Übertragungs- und Verteilernetzbetreibern. Der „Netzzustand“ bezeichnet den, anhand der betrieblichen Sicherheitsgrenzwerte (u.a. Frequenz, Spannung, Strom) beurteilten, Betriebszustand des Netzes, bei dem es sich um den Normalzustand, den Notzustand, den Blackoutzustand oder den Netzwiederaufbauzustand handeln kann. (Siehe Tab. 1) Normalzustand Bezeichnet den Netzzustand, in dem im ungestörten Betrieb alle betrieblichen Sicherheitsgrenzwerte des Netzes eingehalten werden und alle Sicherheitsmechanismen uneingeschränkt genützt werden können.

Notzustand Bezeichnet den Netzzustand, in dem im ungestörten Betrieb zumindest ein betrieblicher Sicherheitsgrenzwert überschritten wird oder die Möglichkeit zur Systemführung aufgrund von Nichtverfügbarkeiten eingeschränkt ist.

sam trifft. Ein Zusammenbruch der Netzstabilität eines einzelnen Landes in Europa kann damit bereits das Potential haben, sich auf das gesamte europäische Stromnetz auszuwirken und im worst case in großen Teilen Europas, zumindest teilweise, Stromversorgungsunterbrechungen (Blackout) zu verursachen. Unsere heutige Gesellschaft ist gewillt, in sämtlichen Lebensbereichen ein hohes Maß an Sicherheit zu erreichen. Der Wille ist Black-Out-Zustand Bezeichnet den Netzzustand, in dem die Versorgung ganz oder teilweise nicht gewährleistet werden kann (Verlust von mehr als 50% der Last oder Spannungslosigkeit in der Regelzone für mindestens drei Minuten).

Netzwiederaufbauzustand Ein Übertragungsnetz befindet sich im Netzwiederaufbauzustand, wenn ein Übertragungsnetzbetreiber, dessen Netz sich im Notoder Blackoutzustand befindet, mit der Aktivierung von Maßnahmen seines Netzwiederaufbauplans begonnen hat.

Tabelle 1

Mechanismen die zu einem Notzustand führen können Eine Vielzahl möglicher Ereignisse sind denkbar, die im elektrischen Netz zu regionalen bis hin zu großflächigen überregionalen Versorgungsunterbrechungen führen könnten.

Diese Ereignisse lassen sich in folgende vier Überbegriffe unterteilen (siehe Tab 2): Menschen -

menschliches Versagen Kommunikation zwischen Marktteilnehmern Terrorismus

Naturereignisse -

Stürme Hochwasser Eisregen / extremer Schneefall

opportun, das Ziel, eine 100 %-ige Sicherheit zu erreichen, jedoch nicht realistisch. Zur Erhaltung des Normalzustands bzw. zur Minimierung der Wahrscheinlichkeit in den Notzustand oder Blackoutzustand zu gelangen bzw. zur Begrenzung der Auswirkungen, werden seitens der Netzbetreiber laufend eine Vielzahl von Maßnahmen im Netz präventiv umgesetzt.

Technisches Gebrechen - Alterung - Materialfehler - Software/ Firmewarefehler

Systemstabilität -

Erzeugung und Verbrauch sind nicht deckungsgleich

Tabelle 2

Die nicht vorhandene Systemstabilität stellt hierbei das Ereignis mit der größten Auswirkung hinsichtlich der flächenmäßigen Ausdehnung dar.

Dies begründet sich darin, dass ein Ungleichgewicht zwischen Erzeugung und Verbrauch mit der damit verbundenen Frequenzabweichung und den automatischen Gegenmaßnahmen nicht regional begrenzt bleibt, sondern das gesamte zusammenhängende europäische Netz gleich-

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Hohe Investitionen ins Netz (Erhöhung Verkabelungsgrad, Digitalisierung der Netze, Erhöhung der Beobachtbarkeit des Netzes speziell in den unteren Spannungsebenen) Strikte und harmonisierte Umsetzung der in den Network Codes (Network Codes Home 2022) geforderten Anforderungen an die Netze und Erzeuger Redundanter Netzwiederaufbau (regionaler Netzwiederaufbau als

zweites Standbein zum überregionalen Netzwiederaufbau) Ständiges Netzwiederaufbautraining der relevanten Netz- und Kraftwerksbetreiber in einer eigens dafür geschaffen Simulationsumgebung Kontinuierliche reale Netzwiederaufbauversuche mit den, gemäß Konzept vorgesehenen, Kraftwerken Jährliche Überprüfung der bei großflächigen Versorgungsunterbrechungen erforderlichen Kommunikationseinrichtungen auf deren Einsatzbereitschaft Vereinbarungen mit anderen Netzbetreibern zur gegenseitigen Störaushilfe (Aushilfslieferung, Störaushilfeplattform über Österreichs Energie) Vorhaltung eines ständig geübten Stör- und Notfalls- sowie Krisenmanagements Bereithaltung von rund um die Uhr verfügbaren Entstör- und Bereitschaftsdiensten Bereithalten von wichtigen Ressourcen (Aggregate, LKW, Material, …)

Der regionale und überregionale Netzwiederaufbau Für die Maßnahmen des Netzwiederaufbaus gelten folgende Grundsätze: Sicherheit (sowohl der Personen als auch der elektrischen Anlagen) hat Vorrang gegenüber Schnelligkeit Auswirkungen auf die Netznutzer müssen minimal sein Wirtschaftlichkeit Minimalprinzip – nur Aktivierung der notwendigen Maßnahmen Gesetzte Maßnahmen dürfen nicht dazu führen, dass angeschlossene Übertragungsnetze in den Not- oder Blackoutzustand übergehen Die koordinierende Stelle im Netzwiederaufbaufall ist in Österreich der Übertragungsnetzbetreiber / Regelzonenführer APG. Ihm obliegt das Ausrufen einer Großstörung, die Festlegung der Vorgangsweise samt des dafür notwendigen Kraftwerkseinsatzes und die Abstimmung mit den Verteilernetzbetreibern bzgl.

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TOP-THEMA Last- und Erzeugungsaufnahme.

Für die Kommunikation zwischen den Netzbetreibern innerhalb der Regelzone APG wurde das „Austrian Awareness System“ (AAS) eingeführt. Das AAS ermöglicht im Normal- und Störungsbetrieb möglichst schnell die wichtigsten Informationen darzustellen und gegenseitig über die Leitsysteme auszutauschen. Dieses System reduziert den Bedarf an fernmündlichen Absprachen, dient somit der Entlastung der Mitarbeiter in den Leitstellen und erlaubt einen Überblick über die Gesamtsituation in den Netzen in Österreich. Mit dem AAS kann die APG als Regelzonenführer das Ereignis „Großstörung“ ausrufen.

Während eines Netzwiederaufbaues werden die Leistungsvorgaben für die Übergabestellen Übertragungszu Verteilernetzbetreiber (Wirkleistungssollwert, Leistungsband, Leistungsgradient) und die aktuellen Versorgungsgrade ausgetauscht bzw. es besteht die Möglichkeit, durch die APG einen Lastaufnahmestopp (Frequenzruhe) auszurufen. Vor Beginn eines regionalen Netzwiederaufbaus in den Verteilernetzen sind folgende Maßnahmen durchzuführen: Lagebild „Netzzustand“ erstellen; wichtig hierbei ist vor allem, die Ursache des Großstörungsszenarios, die Verfügbarkeit der eignen Betriebsmittel und die Topologie des Netzes (welche Schalter haben geöffnet) zu eruieren Information (über Festnetztelefonie, Betriebsfunk, Melder) aller relevanten Stellen über die eingetretene Lage o Landeswarnzentrale o Krisenmanagement o Leiter der Zentralen Warte o vorgesehene Erzeuger für den regionalen Netzwiederau bau o weitere Wartenmitarbeiter zur Unterstützung o Betriebsverantwortliche Mi arbeiter in den Regionen o Großkunden und Weiterve teiler Vorbereitungsmaßnahmen für den Netzwiederaufbau werden gestartet (horizontale und vertikale Netztrennung); d.h. sämtliche Übergabestellen zwischen Verteiler- und Übertragungsnetzbetreiber werden geöffnet und

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der Ausgangszustand im 110-kV Netz für den regionalen Netzwiederaufbau im Verteilernetz wird hergestellt Überprüfung, ob Nullspannungsauslösung überall sicher ausgelöst hat Da der Systemzustand nach einer Großstörung direkt vom Störungsverlauf abhängt, müssen die Methoden des Netzwiederaufbaues für jede beliebige Ausdehnung des gestörten Netzbereiches anwendbar sein. Folgend werden die grundlegenden Strategien des österreichischen Netzwiederaufbauplans beschrieben.

Unter dem Ansatz der Spannungsweiterschaltung (TOP-DOWN-Ansatz) ist das Wiederbespannen des eigenen Netzes von einem stabilen externen Netz aus zu verstehen, d.h. das betroffene Netz eines Verteilernetzbetreibers wird über die Übergabestellen zu dem Übertragungsnetz wiederbespannt oder das betroffene Netz eines Übertragungsnetzbetreibers wird über die Kuppelleitungen zu einem anderen Übertragungsnetzbetreiber wiederbespannt (Bsp.: Blackout in Italien 2003). Der überregionale Inselaufbau dagegen beginnt mit der Bespannung des Übertragungsnetzes ausgehend entweder von einem schwarzstart- und inselbetriebsfähigen Kraftwerk, von einer beim Zusammenbruch entstandenen Insel oder einer in einem Verteilernetz aufgebauten Insel. Generell ist die Strategie des Inselaufbaus komplexer als die der Spannungsweiterschaltung, d.h. dieser Ansatz wird vom Übertragungsnetzbetreiber erst dann gewählt, wenn von angrenzenden Übertragungsnetzen in absehbarer Zeit keine stabile Spannung zu erwarten ist. Auch im Verteilernetz kann ein Inselaufbau (regionaler Netzwiederaufbau NOTTOM-UP Ansatz) erfolgen. Dieser bietet neben der Möglichkeit von dieser ausgehend das Übertragungsnetz aufzubauen vor allem den Vorteil der schnelleren Wiederversorgung der eigenen Anlagen und Netzkunden. Im nächsten Schritt muss die Synchronisation der regionalen Inseln zur überregionalen Insel erfolgen. Neben einer schnelleren Wiederversorgung von Kundenanlagen mit regionalen Netzinseln ergeben sich auch weitere Vorteile:

Gesamtösterreichische Netzwiederaufbau wird erheblich beschleunigt Vermeidung unnötiger öffentlicher Gefährdung durch die raschere Versorgungswiederherstellung von Kundenanlagen mit regionalen Netzinseln Erhöhung der Optionen der Startpunkte eines Netzwiederaufbaues nach einem großflächigen Blackout unter Berücksichtigung der Vielfalt der möglichen Ausfallsszenarien Sicherstellung des Eigenbedarfes der Leitstellen, Schalt- und Erzeugungs-anlagen in den Verteilnetzen (Sprach- und Datenkommunikation) Rasche Wiederversorgung von Ballungsräumen und kritischer Infrastruktur Reduktion des volkswirtschaftlichen Schadens durch kürzere Ausfallszeiten Stabilisierung des übergeordneten Netzwiederaufbaus sowie schnellere Versorgung von Gebieten, in denen ein regionaler Netzwiederaufbau nicht möglich ist Die organisatorischen Voraussetzungen für einen erfolgreichen Netzwiederaufbau basieren auf drei Säulen: Netzwiederraufbaukonzept Inselbetriebsversuche Netzwiederaufbautrainings Die Basis für einen erfolgreichen Netzwiederaufbau bildet neben der Verfügbarkeit geeigneter Kraftwerke ein funktionierendes Netzwiederaufbaukonzept. Die Erhebung der relevanten Kraftwerksdaten und -charakteristika sowie Leitungsdaten, sowie die damit umsetzbaren dynamischen Modellrechnungen, führen dann zu den maximal möglichen Lastzuschaltungsschritten. Das Ergebnis ist ein theoretisches, wenn möglich unter wissenschaftlicher Begleitung erstelltes, Netzwiederaufbaukonzept, welches bis zur Erstellung eines realen Netzwiederaufbaukonzepts die beiden weiteren Säulen noch durchlaufen muss. Existiert ein reales Netzwiederaufbaukonzept muss dieses auch weiterhin den Regelkreis - reale Überprüfung anhand von Inselbetriebsversuchen – Simulatortrainings – Anpassung des Konzepts durchlau-

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TOP-THEMA fen. Die Durchführung realer Inselbetriebsversuche bildet die zweite Säule.

Anhand des theoretisch erarbeiteten Netzwiederaufbaukonzepts wird deren Anwendbarkeit unter Realbedingungen untersucht. Hierfür ist es erforderlich Teile des Netzes für den Versuch verfügbar zu machen, ohne dass die Versorgungsicherheit des Restnetzes dadurch gefährdet wird.

Eine weitere Herausforderung ist die Bereitstellung geeigneter Lasten.

Pumpen von Pumpspeicherkraftwerken oder von Beschneiungsanlagen eignen sich hierfür ausgezeichnet.

Mit Pumpen kann das Verhalten des Kraftwerks in der Insel bei Lastzuschaltungen sehr gut untersucht werden. Scharfe Lastsprünge sind mit Pumpen (Sanftanlauf oder umrichtergesteuerte Antriebe) jedoch nur bedingt möglich. Abhilfe verschafft hier das Synchronisieren des Inselnetzes mit dem ENTSO-E (Power Regions 2022) Netz, dem gesamteuropäischen Übertragungsnetz. Danach wird die Pumpleistung erhöht/gesenkt und das Inselnetzkraftwerk im Drehzahlverstellmodus mit konstanter Leistung belassen. Durch plötzliches Wegschalten der Insel vom ENTSOE Netz (z.B. über die Querkupplung in einem Umspannwerk, auf welchem auf einer Sammelschiene das ENTSO-E Netz und auf der anderen das Inselnetz hängt) ergibt sich in dieser Insel eine plötzliche Lastüber/-unterdeckung, ein künstlicher erzeugter Lastsprung. Dies muss das frequenzführende Kraftwerk in der Insel ausregeln können. Die Netzwiederaufbautrainings stellen schließlich die dritte und letzte organisatorische Säule dar. In einem Simulatortrainingszentrum in dem das Netz und die relevanten Kraftwerksdaten hinterlegt sind, werden die erarbeiteten Netzwiederaufbaukonzepte nochmalig auf ihre praktische Umsetzung überprüft, optimiert und dem Leitstellenpersonal verinnerlicht. Diese Netzwiederaufbautrainings finden jährlich mehrmals gemeinsam mit den Übertragungsnetzbetreibern, den relevanten Verteilernetzbetreibern und den relevanten Kraftwerksbetreibern statt. Weiters wird die Möglichkeit geboten, in einer geschützten Simulatorumgebung neue Ideen auszuprobieren. Die dabei gewonnenen

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Erfahrungen zeigen, dass durch den regionalen Netzwiederaufbau zum einen kritische Infrastruktureinrichtungen viel rascher wiederversorgt werden können und zum anderen der Netzwiederaufbau des Übertragungsnetzes wesentlich unterstützt und beschleunigt werden kann. Die Simulatortrainings haben weiters gezeigt, dass ein >90 %-iger Wiederversorgungsgrad der Kundenanlagen in Österreich unter Anwendung der „Bottum Up“-Strategie innerhalb von etwa 24 Stunden erreicht werden kann. Neben den organisatorischen Voraussetzungen müssen für einen erfolgreichen Netzwiederaufbau auch die technischen Voraussetzungen gegeben sein.

Die Kommunikationsanlage muss eine blackoutsichere und redundante Stromversorgung aufweisen und aus technisch redundanten Gerätschaften (Festnetztelefonie über eigene Leitungen, Betriebsfunk) bestehen.

Die Kommunikation muss von der Netzleitwarte aus zu allen relevanten Beteiligten für den Netzwiederaufbau möglich sein. Diese müssen ebenfalls eine blackoutsichere und redundante Stromversorgung aufweisen und sollten georedundant aufgebaut sein.

Die Datenkommunikation muss von der Netzleitwarte aus zu allen relevanten Beteiligten für den Netzwiederaufbau möglich sein. Mit dieser Applikation (Austrian Awareness System – AAS) werden wichtige Informationen über den Netzzustand, über Lastzuschaltungen, den Versorgungsgrad, usw. zwischen den Netzbetreibern ausgetauscht. Speziell für die Resynchronisierung von Inselnetzen ist es erforderlich, hochauflösende Frequenzmessungen in den für eine Synchronisierung vorgesehenen Umspannwerken unverzögert in der Netzleitstelle zur Verfügung zu haben. Durch sogenannte Phasore Measurement Units (PMU) lassen sich zeitsynchronisierte, hochaufgelöste Frequenzmessungen aber auch Netzwinkelmessungen in geeigneter Weise in der Netzleitstelle visualisieren. Die Aufgabe von den schwarzstart- und inselbetriebsfähigen Kraftwerken ist es, das Netz nach den Vorgaben des Netzbetreibers hinsichtlich Frequenz und Spannung stabil hochzufahren und einzelne Lastzuschaltungen de-

cken zu können. Die Schwarzstartfähigkeit einer Erzeugungseinheit bedeutet, dass diese ohne elektrischen Energiebezug aus dem öffentlichen Netz in Betrieb genommen werden kann. Die entsprechende Erzeugungseinheit muss nach Anforderung des Schwarzstarts durch den Netzbetreiber innerhalb von einer zu vereinbarenden Zeit Spannung am Netzanschlusspunkt vorgeben, dauerhaft halten und in einem festgelegten Bereich der Nennspannung variieren können. Hierfür werden die Kraftwerke meist mit Notstromaggregaten ausgerüstet. Die Inselbetriebsfähigkeit einer Erzeugungseinheit bedeutet, dass nach Lastzuschaltungen im Netz diese Erzeugungseinheit in der Lage ist, die Frequenz und Spannung automatisch auf einen vom Netzbetreiber vorgegebenen Wert zu stabilisieren.

Anforderungen an schwarz- und inselbetriebsfähige Kraftwerke sind dabei: Sie müssen auch ohne Energiebezug aus dem öffentlichen Netz hochfahren können.

Sie müssen die Vorgaben des Netzbetreibers hinsichtlich Frequenz- und Spannungshaltung einhalten können.

Sie müssen Lastzuschaltungen ausregeln können, ohne dass die definierten Frequenzbänder verletzt werden.

Primärenergie muss in ausreichenden Mengen vorhanden sein.

Bei Nichtverfügbarkeit des Kraftwerks muss ein adäquates Ersatzkraftwerk verfügbar sein, d.h.

Geforderte Verfügbarkeit eines schwarz- und inselbetriebsfähigen Kraftwerks: 24/7 Blackoutsichere Datenund Sprachkommunikation zu der Kraftwerks- und Netzleitwarte muss vorhanden sein.

Neben den organisatorischen und technischen Voraussetzungen wurde mit den wiederkehrenden Konformitätstest ein Überprüfungsinstrument geschaffen, um die Einhaltung der Voraussetzungen auch stets sicherstellen zu können. Die Konformitätstests haben die Aufgabe, die Umsetzbarkeit des Netzwiederaufbauplans sicherzustellen.

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TOP-THEMA Autor: Dipl.-Ing. Roland Bergmayer Technischer Betriebsleiter Bereich Strom der Energienetze Steiermark GmbH - Leiter „Zentrale Warte“ der Energienetze Steiermark GmbH, verantwortlich für - die Netzführung des steirischen 110-kV Netzes sowie des zugeordneten Mittelspannungsnetzes und Gashochdrucknetzes - die Schutz-, Fernwirk-, Leit- und Systemtechnik - die Operational Security Krisenstabschef der Energie Steiermark, Mitglied in diversen Gremien

von Österreichs Energie Literaturverzeichnis: Network

Codes Home (2022). Online verfügbar unter https://www.entsoe. eu/network_codes/, zuletzt aktualisiert am 17.08.2022, zuletzt geprüft am 17.08.2022.

Power Regions (2022). Online verfügbar unter https://www.entsoe.eu/regions/, zuletzt aktualisiert am 17.08.2022, zuletzt geprüft am 17.08.2022.

Dipl.-Ing. Roland Bergmayer Technischer Betriebsleiter Bereich Strom der Energienetze Steiermark GmbH TOR (2022). Online verfügbar unter https://www.e-control.at/marktteilnehmer/ strom/marktregeln/tor, zuletzt aktualisiert am 17.08.2022, zuletzt geprüft am 17.08.2022.

UNINACHRICHTEN Philipp Kraker

Instandhaltung im Fokus Der Maintenance Award Austria ermittelt jährlich die Top-Unternehmen im Bereich Instandhaltungsmanagement

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m Mittelpunkt des jährlich zu vergebenden MA2 – Maintenance Award Austria stehen Top Unternehmen im Bereich des Anlagenmanagements.

Ziel der Initiative ist es, die besten Instandhaltungsorganisationen und Innovationen auf dem Gebiet des Asset Managements vorzustellen. Dazu werden auch dieses Jahr wieder im Zuge des jährlich stattfindenden Instandhaltungsforums der Maintenance Award Austria für die exzellenteste Instandhaltung und der MA²-Innovationspreis für die ausgefallenste Produkt- oder Prozessinnovation aus dem Bereich Anlagenmanagement vergeben.

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Die heurigen Finalisten für den Hauptpreis sind in alphabetischer Reihenfolge Liebherr Hausgeräte Lienz, die Melecs EWS GmbH aus Siegendorf, die Miba Gleitlager aus Laakirchen und Pöttinger Landtechnik aus Grießkirchen. Neben diesen drei Unternehmen mit ihren exzellenten Asset Management Organisationen freuen wir uns auch schon darauf Ihnen den Sieger des Innovation Award mit seiner spannenden Lösung vorstellen zu dürfen!

wollen, bewerben Sie sich ab Anfang Jänner bis Ende Mai 2023!

Nähere Infos zum Maintenance Award Austria und dem MA²Innovationspreis auf https://www. oevia.at/maintenance-award/

Sollten Sie Interesse daran haben, am MA² 2023 teilzunehmen und Ihre Instandhaltung mit den besten Organisationen Österreichs vergleichen

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Foto: https://www.pexels.com/de-de/foto/fotografie-von-elektrischen-turmen-im-feld-1133500/

Jürgen Schrampf, Gerda Hartmann

Energiebedarf in Lieferketten Ein Screening von exemplarischen Supply Chains zur Bestimmung von Energieverbrauchswerten Das Wissen um die spezifischen Anforderungen von Lieferketten und die daraus resultierende Höhe des Energieverbrauchs unterstützen dabei, den Energiebedarf und die potenzielle Wirksamkeit von Energieeffizienzmaßnahmen besser bewerten zu können. Einzelne Teilbereiche in der Logistik sind hierzu bereits gut analysiert, der Gesamtbetrachtung des Energieverbrauchs in Lieferketten wurde allerdings bislang nur wenig Augenmerk geschenkt. In einer aktuellen Studie hat ECONSULT im Auftrag des Bundesministeriums für Klimaschutz (BMK) exemplarisch 5 konkrete Produkte hinsichtlich ihres Energieverbrauchs in der Supply Chains analysiert und die Ergebnisse in einer Studie publiziert.

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ie österreichische Logistik-Wirtschaft zeichnet für 160.000 Arbeitsplätze in 11.000 Unternehmen mit 33,6 Milliarden Euro Jahresumsatz verantwortlich1. Der Anteil der Logistikkosten am Bruttoinlandsprodukt betrug im Jahr 2018 9,3 %.2 Im Jahr 2020 summierte sich das Gesamttransportaufkommen aller Verkehrsträger in Österreich auf rund 725 Millionen Tonnen, was zu einer Gesamttransportleistung im Güterverkehr von 90,8 Mrd. Tonnenkilometer3 und einem entsprechenden Energieaufwand führte. Der energetische Endverbrauch des Verkehrs be1 bmk.gv.at/themen/mobilitaet/transport/ gueterverkehrslogistik.html vom 22.11.2021 2 de.statista.com/statistik/daten/studie/1066549/umfrage/logistikkosten-im-verhaeltnis-zum-bip-in-ausgewaehlten-laendern/ vom 25.11.2021 3 Statistik Austria, Verkehrsstatistik 2020, Wien 2021, S. 22 WINGbusiness 3/2022

trägt rund 410 Petajoule (PJ). Damit ist dies jener wirtschaftliche Sektor, der in Österreich die meiste Energie benötigt, gefolgt vom produzierenden Bereich.4 Weitere Energie wird in der Logistik neben dem Transport vor allem in den Bereichen Gebäude und Prozesse benötigt: Rund 40 % des gesamten Energieverbrauchs eines Unternehmens entfallen auf den Betrieb von Gebäuden5, die Beleuchtung zeichnet in einer Logistikhalle für rund ein Drittel des Energieverbrauchs verantwortlich. Daneben sind Gebäudehülle (Wärmedämmung, Sonnenschutz etc.), Heizung bzw. Kühlung, Klimatisierung und

Druckluft wesentliche Verbraucher bei Gebäuden.6 Dass die Beschäftigung mit Energie, Energieverbrauch und Energieeffizienz in der Logistikbranche an Bedeutung gewinnt, hat zunächst vor allem ökonomische Gründe: Da Energie in der Logistik ein wesentlicher Kostenfaktor ist, ist Energieeffizienz eine wichtige Stellschraube für Kostenersparnis.7 In den vernetzten und globalisierten Wirtschaftssystemen gleicht kaum eine Lieferkette der anderen, es wurden daher Analysen zum Energiebedarf anhand von 5 exemplarischen Supply Chains (SC 1 – SC 5) durchgeführt:

4 BMK (Hrsg.): Energie in Österreich – Zahlen, Daten, Fakten, Wien 2020, S. 7 ff.

5 wirtschaftswissen.de/einkauf-produktionlogistik/logistik/energiefresser-ausschalten-energiekosten-senken-energieeffizienz-steigern-inder-logistik/ vom 21.11.2021

6 Industrie- und Handelskammer Region Stuttgart (Hrsg.): Energie und Energieeffizienz im Überblick, Leitfaden für Logistikbetriebe, Stuttgart 2019, S. 28 7 eha.net/blog/details/energieeffizienz-fuer-logistik-unternehmen-kostenfaktor-energie.html vom 21.11.2021 21

TOP-THEMA

Abbildung 1: Übersicht über den Betrachtungsumfang

SC 1 Kommunale Versorgung SC 2 Handel Schnelldreher SC 3 Handel Normale Lagerartikel SC 4 Handel Langsamdreher SC 5 Technisches Gewerbe Aus den gewonnenen Ergebnissen lassen sich nun sowohl absolute Energieverbrauchswerte für die Lieferkette eines Produkts als auch Kennzahlen und Benchmarks für die grobe Analyse von Supply Chains mit ähnlichen Ausprägungen ableiten.

Grundsätzlich entfallen die wesentlichen Energieverbräuche in einer Supply Chain auf den Betrieb von logistisch genutzten Gebäuden (Lager, Verteilzentren, Hubs etc.), auf die dort stattfindenden Prozesse zur Abwicklung (Förderung, Kommissionierung, Verpackung etc.) und auf die Transporte zwischen den einzelnen Standorten (mittels LKW, Bahn, Schiffstransport, Air Cargo etc.). Da sich Logistikketten in vielen Aspekten voneinander unterscheiden, müssen sie für die vergleichende Betrachtung in einer standardisierten Struktur erfasst und dargestellt werden. Hierfür wurde ein vereinfachtes Modell mit zwei oder drei Transportabschnitten und ein oder zwei Lager- und/oder Umschlagpunkten definiert, in welchem die untersuchten Lieferketten abgebildet werden können (Abbildung 1).

Das Projekt wurde in Zusammenarbeit mit drei Unternehmen aus der operativen Praxis durchgeführt, mit welchen die zu betrachtenden Referenzprodukte sowie die dahinterliegenden Lieferketten definiert und evaluiert wurden. Die Praxispartner erhoben dafür die erforderlichen Energieverbrauchsdaten betreffend Gebäude und Prozesse, hierfür wurden in den Unternehmen jeweils un-

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terschiedliche Quellen herangezogen, wie Abrechnungen des Energieversorgers oder intern kalkulierte Verbräuche pro Einheit. Auch die jeweilige durchschnittliche Lagerdauer fand in der Betrachtung Berücksichtigung, z.B. Schnelldreher und Cross-Docking Artikel, normale Lagerartikel und Langsamdreher, da bei längerer Verweildauer ein höherer Anteil an der im Lager verbrauchten Energie diesen Waren oder Produkten zuzurechnen ist. Zur Berechnung des Energiebedarfs von Transporten wurden entweder konkrete Standorte (z.B. von Lieferanten) ausgewählt oder die für die jeweils betrachtete Supply Chain branchenüblichen Transportentfernungen innerhalb Europas herangezogen. Generell erfolgte die Abgrenzung derart, dass die Ergebnisse sich auf durchschnittliche innereuropäische Lieferketten für Fertigprodukte beziehen.

Die Transportweitenberechnung erfolgte anhand von Routenplanungssystemen, wobei neben den Gesamtkilometern auch die Wegegliederung nach Teilstrecken auf Autobahnen, Überlandstraßen und im Stadtver-

kehr berücksichtigt wurden. Für die Referenztransporte wurden die konkreten Strecken zwischen Produktionsstätte und Zentrallager, zwischen Zentrallager und Regionallager oder zwischen Lager und Empfangsort modelliert. Anhand der Modelldaten für Strecken und Entfernungen und mit realen Fahrzeugverbrauchsdaten wurde der Gesamtenergieverbrauch des Fahrzeugs für die jeweiligen Strecken berechnet. Um eine durchgängige Betrachtungseinheit über alle Untersuchungsbereiche verfügbar zu haben, wurde der Treibstoffverbrauch von Litern in Kilowattstunden umgerechnet. Bei der Kalkulation von Energieverbrauchswerten im Eisenbahngüterverkehr konnten Referenzwerte aus entsprechenden Studien herangezogen werden. Durch dieses Vorgehen lagen somit alle Daten zum Endenergieverbrauch im Transport und damit zu den Tank-to-Wheel Energieverbräuchen durchgängig in der Einheit kWh vor (Abbildung 2).

Diese Systematik kann nun auf beispielhaft ausgewählte Standort- und Liefernetzwerke angewandt werden und liefert als Ergebnis absolute Energieverbrauchsdaten (in kWh). Dem methodischen Ansatz folgend, können daraus grobe Benchmarks für den Energieverbrauch einer Einheit (Palette oder Kilogramm) berechnet werden, welche zur besseren Vergleichbarkeit je zurückgelegtem Kilometer in der Lieferkette herangezogen werden (unter Berücksichtigung der anteiligen Energieverbräuche durch Gebäude und Prozesse an den Lager-

Abbildung 2: Vorgehen Supply Chain Analyse

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TOP-THEMA Lieferkette quer durch Europa benötigt etwa 100 kWh Energie. Zum Vergleich, mit 1 kWh kann man 50 Tassen Kaffee kochen, 4 Stunden fernsehen oder 1 Mal die Waschmaschine laufen lassen. Ein Haushalt in Österreich verbraucht pro Jahr um die 4.000 kWh. Die Dimensionen, wieviel Energie in unseren Lieferketten steckt, sind damit sehr greifbar veranschaulicht. Kommen die Produkte und Waren per Containerschiff aus Asien, erhöht sich der Energiebedarf je Palette etwa um das Dreifache.

Abbildung 3: Gesamtenergieverbrauch pro Palette und Kilometer je Supply Chain

und Umschlagpunkten). Der gesamte Energieverbrauch für Gebäude, Prozesse und Transporte einer Palette pro Kilometer in der Supply Chain reicht von knapp 0,05 kWh bis etwas über 0,2 kWh, der Energiebedarf unterscheidet sich somit zwischen der Supply Chain 1 (am Beispiel Schüttgut mit Bahn-Hauptlauf) und der Supply Chain 5 (am Beispiel Stückgut mit städtischer Feinverteilung) um den Faktor 4 (Abbildung 3). lten Supply Chains unterscheiden sich nicht nur durch die transportierten Güter, sondern auch hinsichtlich anderer relevanter Faktoren und Parameter, welche Einfluss auf den Energieverbrauch haben. Wie die Einzelbetrachtungen zeigen, bewegt sich der Anteil des Energieverbrauchs von Gebäuden und Prozessen am Gesamtverbrauch in einer Bandbreite zwischen rund 10 % und 25 %. Die zurückgelegte Transportentfernung kann auf Basis der untersuchten Beispiele als der wesentliche Einflussfaktor für den Gesamtenergieverbrauch innerhalb von Lieferketten betrachtet werden. Mit der Entfernung steigt annähernd proportional der Gesamtenergieverbrauch, basierend auf dem großen Anteil des Transports mit 75 % bis 90 %.

Bei der Betrachtung des Energieaufwands für den Transport je Teilstrecke und Supply Chain ist zu erkennen, dass die letzte Teilstrecke (Last Mile) mit ca. 5 % - 30 % einen sehr unterschiedlichen Anteil am Gesamtaufwand haben kann. Im

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Berechnungsmodell wurden die Spezifika der letzten Meile mit teilweise kleineren Fahrzeugen, geringeren Konsolidierungs- und Bündelungsmöglichkeiten und ungünstigeren Fahrsituationen mit höherem Kraftstoffverbrauch (Stop-and-Go-Verkehre) in Stadtgebieten berücksichtigt. Dadurch ergibt sich, bezogen auf die Kilometer, ein in Relation höherer Anteil, aufgrund der langen internationalen Transportketten insgesamt, mit 500 km bis 1.000 km, bleibt der Anteil der Last Mile in der Gesamtbetrachtung jedoch beim Beispiel einer mehrstufigen Transportkette im Non-Food-Bereich bei 6 % (SC 1) bis 13 % (SC 2) (Abbildung 4).

Die Studienergebnisse liefern konkrete Daten und Benchmarks: Eine Palette mit Handelswaren in einer

Die Zielsetzung ist es, die wesentlichen Bereiche im Energieverbrauch zu identifizieren, um dort mit Einsparungsmaßnahmen anzusetzen, wo der Hebel am größten ist – dies ist eindeutig beim Transport der Fall.

Bei den Gebäuden und den dort stattfindenden Prozessen liegt das Potenzial für Einsparungen vorrangig in den Bereichen Beleuchtung, Heizung, Kühlung und den eingesetzten Automatisierungstechnologien. Im Transportbereich ist der Großteil der Verkehrsleistung grenzüberschreitender Langstreckenverkehr, hier zählt jeder Prozentpunkt, der zur Optimierung beiträgt. Unternehmen haben vor allem mit lokalem oder regionalem Sourcing, also der Beschaffung über kürzere Entfernungen, eine Möglichkeit, Supply Chains energieeffizienter zu gestalten, denn der Energiebedarf ist auch weiterhin direkt abhängig von der Transportentfernung – und das unabhängig vom eingesetzten Energieträger.

Abbildung 4: Energieverbrauchsanteil der Transporte - Vergleich Teilstrecken T1, T2, T3

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TOP-THEMA Quellen: BMK - Bundesministerium für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie (Hrsg.): Energiebedarf in Lieferketten, Wien 2022, Online unter: https://www. bmk.gv.at/themen/mobilitaet/transport/publikationen/energiebedarf-inlieferketten.html BMK (Hrsg.): Energie in Österreich – Zahlen, Daten, Fakten, Wien 2020, S. 7 ff. bmk.gv.at/themen/mobilitaet/transport/gueterverkehrslogistik.html vom 22.11.2021 de.statista.com/statistik/daten/studie/1066549/umfrage/logistikkostenim-verhaeltnis-zum-bip-in-ausgewaehlten-laendern/ vom 25.11.2021 Statistik Austria, Verkehrsstatistik 2020, Wien 2021, S. 22 w i r t s c h a f t s w i s s e n . d e /e i n k a u f produktion-logistik / logistik / energ iefresser-ausschalten- ener-

g ieko s t en- s en ken- ener g ie ef f i z i enz-steigern-in-der-logistik/ vom 21.11.2021 Industrie- und Handelskammer Region Stuttgart (Hrsg.): Energie und Energieeffizienz im Überblick, Leitfaden für Logistikbetriebe, Stuttgart 2019, S. 28 eha.net/blog/details/energieeffizienzfuer-logistik-unternehmen-kostenfaktor-energie.html vom 21.11.2021

zu sämtlichen Themenstellungen rund um Logistik und Güterverkehr durchgeführt, beispielsweise in den Bereichen Urbane Logistik, Last Mile, KEP-Logistik, Zero-EmissionGüterverkehr, Eisenbahngüterverkehr und Kombinierter Verkehr. Den Logistiksektor unterstützt er zusätzlich in seiner ehrenamtlichen Funktion als Vizepräsident der BVL Bundesvereinigung Logistik Österreich.

AutorInnen:

Mag. Gerda Hartmann, Senior Consultant, ECONSULT Betriebsberatungsges.m.b.H. Mag. Gerda Hartmann ist Senior Consultant bei der ECONSULT Betriebsberatungsges.m.b.H. und als Projektleiterin im Bereich Innovation, Forschung und Entwicklung tätig. Sie betreut die Erstellung von Studien zu diversen Themenstellungen im Bereich Logistik und begleitet Pilotprojekte und Demonstrationsvorhaben mit Praxispartnern.

Mag. Jürgen Schrampf, Geschäftsführender Gesellschafter, ECONSULT Betriebsberatungsges.m.b.H. Mag. Jürgen Schrampf ist Geschäftsführender Gesellschafter der ECONSULT Betriebsberatungsges.m.b.H. Neben Beratungs- und Planungsprojekten werden im Rahmen des von ihm geleiteten Competence Centers „Public Projects“ Studien sowie Forschungs- und Entwicklungsprojekte

Mag- Jürgen Schrampf Geschäftsführender Gesellschafter ECONSULT

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Mag. Gerda Hartmann

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Foto: Pixabay

Matthias Wolf, Atacan Ketenci, Christian Ramsauer, Markus Haidenbauer

Anwendung von Energieflussanalysen zur Reduktion der produktionsbedingten CO2 Emissionen Fallstudie an einem Standort der Orasis Industries Holding GmbH Die Orasis Industries Holding GmbH reagiert auf die Herausforderungen des Klimawandels und richtet ihre Unternehmensprozesse verstärkt nachhaltig aus. Basierend auf der, gemeinsam mit dem Institut für Innovation und Industrie Management (IIM) erarbeiteten, CO2-Bilanz (siehe WINGbusiness 2/2021) wurde weiterführend ein strukturiertes Vorgehen zur Reduktion des emittierten CO2 mit Maßnahmen zur Steigerung der Energieeffizienz im produzierenden Bereich erstellt. Im vorliegenden Beitrag wird eine Einzelfallstudie am Standort Slowenien beschrieben, bei der sowohl der Energieverbrauch als auch die damit verbundenen Treibhausgasemissionen signifikant reduziert wurden. Die ganzheitliche Analyse der Produktionsstätte zeigt, dass eine Verringerung der identifizierten Verluste um 44 % der Gesamtverluste potenziell erreichbar ist, was zu einer Verringerung der Emissionen um etwa 260 tCO2eq/Jahr (11 %) führt. Die erzielbaren jährlichen Kosteneinsparungen belaufen sich dabei auf über 38.000 € (13 % der gesamten Energiekosten), wobei die meisten Maßnahmen Amortisationszeiten von weniger als drei Jahren aufweisen.

1. Energieeffizienz in der Industrie Der Bericht des zwischenstaatlichen Ausschusses der Vereinten Nationen für Klimaänderungen (IPCC) zeigt, dass der Anstieg der globalen Treibhausgase (THG)-Emissionen das Klima zunehmend negativ beeinflusst und bereits im Jahr 2030 zu einer globalen Durchschnittstemperatur von 1,5 °C über dem vorindustriellen Niveau führen wird [1].

Die Bedeutung des Industriesektors in diesem Zusammenhang zeigt sich nicht nur global, wo die energiebedingten THG-Emissionen 23 % der Gesamtemissionen ausmachen [2],

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sondern auch auf nationaler Ebene.

In Österreich ist der Energie- und Industriesektor beispielsweise für mehr als 43 % der gesamten THGEmissionen verantwortlich ist [3].

Die EU fordert in ihren mittelfristigen Klimazielen für das Jahr 2030 eine Reduktion des Treibhausgasausstoßes um 55 % unter dem Wert von 1990. Dazu muss der Übergang zu einer ressourceneffizienten und kreislauforientierten Wirtschaft und die Entwicklung umweltfreundlicherer und weniger energie-intensiver Technologien (Steigerung der Energieeffizienz um zumindest 32,5 %) in der Industrie in der EU vorangetrieben

werden [4]. Aus Sicht der verarbeitenden Industrie ist auch bereits eine Schwerpunktverlagerung in Richtung Energieeffizienz zu beobachten, die durch steigende Energiepreise, neue Umweltvorschriften sowie veränderte Kundenanforderungen an umweltfreundliche Produkte und Dienstleistungen angetrieben wird [5].

Folglich besteht weiterhin Forschungsbedarf in Bezug auf eine nachhaltige Produktionsindustrie [4], um die Energieeffizienz von Industriebetrieben zu erhöhen und damit die negativen Auswirkungen auf die Umwelt zu verringern. [7] Dies gilt insbesondere für kleine und mittlere

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Abbildung 1: Übersicht der CO2-Emissionen nach Standort (2019)

Unternehmen, da sie nicht nur einen bedeutenden Anteil der europäischen Unternehmen ausmachen, sondern ihnen oft auch das notwendige Know-how oder die finanziellen und personellen Ressourcen fehlen, um Maßnahmen zur Reduzierung des Energieverbrauchs umzusetzen [4].

Das Institut für Innovation und Industrie Management der Technischen Universität Graz blickt auf eine lange Tradition im Bereich des betrieblichen Energiemanagements zurück.

Durch die Identifikation von Einsparpotentialen in der produzierenden Industrie mittels Energieflussanalysen und die darauf aufbauende Ableitung von Maßnahmen zur Optimierung der Nutzung von Energie (z.B. Strom, Druckluft, Wärme) konnten viele Unternehmen der österreichischen Industrie bei der Einsparung von Primärenergie unterstützt werden. Der Fokus dieser Projekte lag zumeist auf einer Verbesserung des Betriebsergebnisses (EBIT) durch die Reduktion von Verschwendung. Unter den neuen Herausforderungen und Vorgaben im Hinblick auf industrielle Klimaziele erhält diese Kernkompetenz des IIM einen neuen Aufschwung.

auf, um die Energieflüsse innerhalb von Produktionsanlagen zu ermitteln [8]. Weitere Methoden in der Literatur beschränken sich entweder auf erste Optimierungen [9], oder konzentrieren sich auf energieintensive Industrien [8], und erlauben daher keine Verallgemeinerung bzw. keine adäquate Anwendbarkeit für KMUs. Außerdem besteht in der Industrie ein wachsender Bedarf an der Bewertung von Energieeffizienzverbesserungen [5], einschließlich Informationen über die potentiellen Energiekosteneinsparungen, um eine angemessene Entscheidungsfindung zu ermöglichen [10]. Darüber hinaus beziehen sich viele der, in der Literatur vorgeschlagenen Ansätze, entweder auf die Energieeffizienz oder den verringerten Energieverbrauch. Dabei werden Maßnahmen erzielbaren CO2-Reduzierungen jedoch meist vernachlässigt [8]. Um diesem Problem entgegenzuwirken, bieten Energieflussanalysen einen geeigneten Ansatz um den Energieverbrauch und die damit verbundenen Energiekosten zu reduzieren, da sie durch die Identifizierung verbesserbarer Energieflüsse eine Handlungsgrundlage bieten.

2. Bestehende Ansätze zur Steigerung der Energieeffizienz

3. Energieflussanalyse

Bestehende Vorgehen und Normen (z.B. ISO 50001 - Energiemanagementsysteme, 2018), weisen keinen angemessenen Detaillierungsgrad

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Energieeffiziente Produktionssysteme stellen sowohl aus wissenschaftlicher als auch aus praktischer Sicht einen wichtigen und aktuellen Forschungsbereich dar [11]. Ein wesentlicher

Schritt zur Umsetzung von Maßnahmen zur Steigerung der Energieeffizienz in der verarbeitenden Industrie ist das Verständnis der Energieflüsse durch so genannte Energieaudits [12].

Diese Methoden schaffen nicht nur Transparenz in Bezug auf den Energieverbrauch, sondern dienen auch der Identifizierung von Verschwendungen und führen dadurch zu einer Senkung der Energiekosten [13].

Allerdings zeigt sich in Bezug auf KMUs, dass bestehende Vorgehen zu Energieaudits verschiedene Einschränkungen, wie beispielsweise bestehende Ressourcen, vorhandenes Know-how und Mitarbeiterbewusstsein vernachlässigen [14]. Es zeigt sich auch, dass sich diese Methoden rein auf mögliche Kosteneinsparungen konzentrieren und dabei die erzielbaren Emissionsreduktionen einzelner Maßnahmen vernachlässigen.

Obwohl einige Methoden speziell für den Anwendungsfall in KMUs modifiziert wurden, fehlt es nach wie vor an ganzheitlichen Ansätzen, um die Energieeffizienz von KMUs des verarbeitenden Gewerbes zu bewerten und sie in Hinblick auf eine mögliche Reduktion von CO2-Emissionen zu optimieren [8].

Ausgehend von der beschriebenen Problemstellung befasst sich dieser Artikel mit der Entwicklung einer Methodik zur: 1.) Effizienten Durchführung einer Energieflussanalyse zur Identifikation von Optimierungspotenzia-

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Abbildung 2: Gegenüberstellung realer und berechnter Leistungsaufnahme von Betriebsmitteln

len in produzierenden KMUs anhand Praxisbeispiels; und zur 2.) Bewertung identifizierter Potentiale hinsichtlich ökonomischer und ökologischer Auswirkungen, um geeignete Maßnahmen zur Reduktion der Energiekosten und Verbesserung der CO2-Emissionen auszuwählen.

4. Fallbeispiel zur Reduktion der produktionsbezogenen CO2 -Emissionen mit Maßnahmen aus dem Bereich der Energieeffizienz Die Orasis Industries Holding GmbH gliedert sich in zwei Divisionen, welche Produkte und pyrotechnische Lösungen im Kontext der Automobilsicherheit, des Bergbaus und der Metallverarbeitung (Division „Pyro“) sowie mobile und stationäre Anlagen für Systemlösungen bei der Aufbereitung von festen Abfällen und holzartiger Biomasse herstellt (Division „Environmental“). In Summe sind im Produktionsnetzwerk des Unternehmens neun unterschiedliche Produktionsstandorte in den Ländern Österreich, Deutschland, Slowenien.

Ungarn und Tschechien vertreten. Im Zuge des Projektes „CO2-Neutralität“ wurden an diesen Standorten systematisch CO2-Emissionen erhoben (Siehe Wing Business 2/2021), welche sich in Summe auf ca. 9.200 Tonnen CO2 Äquivalent belaufen (Siehe Abbildung 1).

Basierend auf der CO2-Bilanzierung auf Unternehmensebene konnten

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drei Standorte mit hohen energiebezogenen Emissionen identifiziert werden. Davon wurden zwei Standorte (1 Standort je Division) ausgewählt, um eine strukturierte Reduktion der energiebasierten CO2-Emissionen durchzuführen. In den nachfolgenden Abschnitten werden die Ergebnisse dieser Analyse für einen der Standorte im Detail beschrieben.

4.1. Identifikation relevanter Energieverbraucher am Standort In einem ersten Schritt wurden die relevanten Verbraucher für eine detaillierte Analyse bestimmt. Dazu wurden die Energieflüsse je Werk zunächst qualitativ durch eine Begehung der Produktionsstätte erfasst und anschließend quantitativ durch Erfassung der Nennleistungen und Betriebsstunden der Maschinen, Anlagen und sonstiger Verbraucher bestimmt.

Insgesamt wurden über 110 Verbraucher und deren Nennleistung erfasst und ihre Betriebs- und Rüstzeiten entweder aus dem verwendeten Datensystem ermittelt oder durch das Unternehmen abgeschätzt. Die Berechnung der Verbräuche anhand der Nennleistungen der Betriebsmittel und Anlagen (Auszug siehe Abbildung 2) unter Berücksichtigung von Rüstzeiten ergab einen Stromverbrauch von ca.

5,5 Millionen kWh und einen Gasverbrauch von rund 5,2 Millionen kWh.

Basierend auf Strom- und Gasrechnngen konnte der reale Verbrauch für das Referenzjahr mit rund 3,7 Millionen kWh Strom und rund 4,4 Millionen kWh Erdgas bestimmt werden.

Aufgrund dieser Abweichung wurden am Standort Energiemessungen durchgeführt, um die realen Verbräuche zu bestimmen und die tatsächlichen Einsparungspotentiale bewerten zu können. Aus den Messdaten wurden durchschnittliche Verbräuche der Maschinen und Anlagen im typischen Betrieb ermittelt. Es zeigte sich im Mittel eine sehr große Abweichung zu den angegebenen Nennleistungen (Siehe Abbildung 2). Basierend auf der bezogenen Nennleistung wurden die Verbraucher in die drei Klassen (1) Groß- (>50.000 kWh), (2) Mittel- (5.000-50.000 kWh) und (3) Kleinverbraucher (bis zu 5.000 kWh) eingeteilt. Für alle elektrischen Großverbraucher und ausgewählte Mittelverbraucher (insgesamt 19 Verbraucher) wurden für jeweils 5-6 Tage die reale Leistungsaufnahme an den Verteilerkästen aufgezeichnet (ca.

1000 Stunden Messdaten). Durch die messtechnische Erfassung konnte die Abweichung zwischen berechnetem und bezogenem Stromverbrauch auf unter 3 % gesenkt werden. Aufgrund dieser geringen Abweichung wurde auf die Messung weiter Mittel- und Kleinverbraucher verzichtet (Siehe Abbildung 2).

Mit den Ergebnissen der Verbrauchsmessungen und den ermit-

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TOP-THEMA

Abbildung 3: Visualisierung der Energieflussanalyse am Standort

telten Verlusten kann ein Energieflussdiagramm erstellt werden (Siehe Abbildung 3). Darin ist beispielsweise ersichtlich, dass sich der Strombedarf annähernd gleich auf beide Gebäude am Standort aufteilt, wohingegen der Großteil des Erdgases im zweiten Gebäude erforderlich ist.

Weiters sind die Rezirkulation von Prozesswärme zur Beheizung und die berechneten Verluste ersichtlich.

In Summe existieren 13 Großverbraucher, die mit ca. 2,3 Millionen kWh ca. 60 % des gesamten Strombedarfs ausmachen. Rund 13 % des jährlichen Strombedarfs entfallen auf die Kategorie Beleuchtung (ca.

480.000 kWh) und 8 % werden zur Erzeugung der benötigten Drucklauft eingesetzt (ca. 306.000 kWh). Die Gruppe der Mittelverbraucher und die Geräte zur Luftkonditionierung in den Gebäuden folgen mit jeweils 5 % (ca. 195.000 kWh) des Gesamtverbrauchs. Den nicht im Detail betrachteten Kleinverbrauchern werden somit nur noch lediglich rund 25.000 kWh (1 %) des Strombedarfs zugerechnet.

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Als größte Verlustquellen wurden (1) hohe Transmissionsverluste durch eine händische Regelung der Beheizungstemperatur in Kombination mit einer veralteten Gebäudehülle bei Gebäude 1, (2) Energieumwandlungsverluste, (3) Druckluftleckagen und -verbrauch und (4) ungenutzte Abwärme von Kompressoren (obwohl Prozessabwärme anderer Betriebsmittel bereits genutzt wird) identifiziert.

Weiters konnten über die Analyse der Zeitreihen der Strommessungen verschiedene Auffälligkeiten im Zusammenhang mit dem Standbybetrieb von Anlagen, Maschinen und Büroeinrichtungen aufgezeigt werden. Die berechneten resultierenden Verluste belaufen sich auf ca. 2 Millionen kWh wovon ca. 910.000 kWh (45%) über entsprechende Maßnahmen eingespart werden könnten.

4.2. Ableitung und Bewertung von Einsparpotentialen Die identifizierten Maßnahmen wurden hinsichtlich Reduktion der Energiekosten, der anfallenden CO2-

Emissionen sowie der statischen Amortisationszeit bewertet, um eine Priorisierung der Maßnahmen zu ermöglichen (siehe Tabelle 1). Mit Hilfe der Messdaten und den ermittelten Verlusten konnten verschiedene Potentiale identifiziert werden.

Es konnte beispielsweise aufgezeigt werden, dass das Absaugsystem auch an Tagen an denen nicht gearbeitet wurde in Betrieb war. Die Abschaltung dieses Systems mit Hilfe einer Zeitschaltuhr ermöglicht jährliche Energieeinsparungen in der Höhe von ca. 65.000 kWh. Dies führt zu einer Kostenreduktion von über 3.500 €/ Jahr und reduziert die THG-Emissionen um ca. 22 t/Jahr. In gleicher Weise lassen sich für unterschiedliche Verbraucher Einsparpotentiale durch bedarfsgerechte Abschaltung in unproduktiven Zeiten (z.B. 3. Schicht, Wochenende, Feiertage, etc.) in Höhe von insgesamt ca. 290.000 kWh/Jahr oder knapp 16.000 €/Jahr ableiten.

Eine weitere bedeutende Maßnahmengruppe beschäftigt sich mit dem Bereich Druckluft. Hier besteht das Potential durch verschiedene Maß-

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TOP-THEMA In Summe konnten konkrete Maßnahmen zur Einsparung von 772.551 kWh/Jahr (ohne eine nachträgliche Dämmung bei Gebäude 1) erarbeitet werden, was 10 % des gesamten Energiebedarfs des Standorts entspricht.

Durch diese Summe lassen sich (rückgerechnet auf das Jahr 2019) 13 % der Energiekosten und 11 % der CO2-Emissionen einsparen. Das Verhältnis der dazu nötigen Gesamtinvestitionen zu den erzielbaren jährlichen Kosteneinsparungen beträgt 1,3 (Siehe Abbildung 4) und ca. 70 % der vorgeschlagenen Maßnahmen amortisieren sich statisch bereits in unter drei Jahren.

Abbildung 4 Maßnahmensammlung zur Reduktion von Energiekosten und verbundenen CO2-Emissionen

nahmen wie den Einsatz von alternativen Technologien oder sparsamen Druckluftwerkzeugen den Bedarf deutlich zu reduzieren (ca. 17.000 kWh/Jahr) und durch eine systematische Instandhaltung des Druckluftsystems um Leckageverluste zu minimieren (ca. 100.000 kWh/Jahr).

Weitere vorgeschlagene Maßnahmen betreffen den (weiteren) Austausch der Hallenbeleuchtung auf energiesparende LED Leuchten (ca. 160.000 kWh), die Nutzung der Kompressor-Abwärme zu Heizzwecken (ca.

80.000 kWh/Jahr) oder der automatischen Regelung der Heizung über Temperaturfühler in der Halle (ca.

120.000 kWh/Jahr). Es konnten auch Potentiale identifiziert werden, die sich aufgrund ihrer hohen Amortisationszeit aus derzeitiger Sicht nicht rentieren, wie z.B. die Dämmung eines der Werke am Standort zur Reduktion der Transmissionsverluste.

Eine Auflistung der identifizierten Maßnahmen mit Energie-, Kostenund CO2-Einsparungen ist in Tabelle 1 ersichtlich.

5. Vorgehen zur gekoppelten Erhebung und Umsetzung von Energieund CO2-Einsparungen in KMUs Abgeleitet von dem vorgestellten Vorgehen der Fallstudie zur CO2 Bilanzierung in der Orasis Holding GmbH (WINGbusiness 2/2021) und diesem Artikel zur Energieflussanalyse und Erarbeitung und Bewertung von betrieblichen Maßnahmen lasst sich folgendes Vorgehen als Anhaltspunkt für andere KMUs ableiten (siehe Abbildung 5).

In einem ersten Schritt werden relevante CO2-Treiber (z.B.: Energieträger, Roh- und Verbrauchsmaterial, Abfälle, Mitarbeitermobilität, etc.) definiert und die bezogenen Mengen

Abbildung 5: Vorgehen zur gekoppelten Erhebung und Umsetzung von Energie- und CO2-Einsparungen In KMU WINGbusiness 3/2022

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TOP-THEMA (basierend auf Jahresabrechnungen) erhoben. In einem zweiten Schritt empfiehlt sich eine Grobzuordnung des Energie- und Ressourcenverbrauchs auf Bereichs- (z.B. Standort) oder Maschinenebene anhand von vorhandenen Daten z.B. Zählerständen oder Nennleistungen. Durch die entsprechende Berechnung der CO2Equivalente (oder des Verbrauchs) und eine mengenbasierte Analyse (z.B. ABC-Analyse) lassen sich Hotspots identifizieren, welche detailliert betrachtet oder vernachlässigt werden können. Wie in diesem Artikel gezeigt, ist eine detaillierte Datenerfassung der realen Aufwende und Verbräuche (z.B. Plan- und Ist-Zeiten, Ist-Verbrauch von Strom oder Druckluft, etc.) im nächsten Schritt für Groß- (und Mittelverbraucher) vorzunehmen falls der reale Jahresbezug und der errechnete Grobzuordnung stark voneinander abweichen. Eine Visualisierung der realen Verbräuche (z.B. Sankey Diagramm) unterstützt die Identifikation und Kommunikation von relevanten Bereichen, Verlusten und Potentialen. Um Potentiale ableiten und einschätzen zu können, empfiehlt sich ein interner oder externer Benchmark anhand relevanter Kennzahlen (z.B. CO2-Intensität, spezifische Energieeffizienz, etc.).

Anhand dieser Kennzahlen können Vergleiche zu z.B. zeitlichen Schwankungen der internen Energieeffizienz, oder zu der CO2-Intensität vergleichbarer Konkurrenten gezogen und die eigene Performance eingeordnet werden. Dabei werden bestehende Potentiale ersichtlich, um mit Prozessexperten konkrete Maßnahmen erarbeiten zu können. Im letzten Schritt bedarf es einer fundierten Bewertung der Einsparungen welche durch die erarbeiteten Maßnahmen erzielt werden können (z.B. anhand der Energieeinsparung, Kosten- und CO2-Reduktion wie in diesem Fallbeispiel), um gegebenenfalls seine Investitionsfreigabe zu erhalten und in die Umsetzung gehen zu können. Basierend auf einer statischen Amortisationsrechnung können auch eventuelle zukünftige Kosten einer CO2-Bepreisung bei solchen Entscheidungen mitberücksichtigt werden.

Das hier vorgestellt Vorgehen wurde weiterführend auch am zweiten energieintensiven Standort der Orasis

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Gruppe (Automotiv Safety) durchgeführt und führt, trotz sehr unterschiedlicher Ausgangssituationen, zu vergleichbaren Ergebnissen (Reduktion des jährlichen Energiebezugs um 14 %, CO2-Emissionen 13 % Reduktion, Energiekosteneinsparung 11 %, Gesamtinvest zu Einsparung 1,2 und Amortisationszeit unter 3 Jahren bei 75 % der Einzelmaßnahmen).

6. Ausblick Das Ziel der Orasis Industries Holding GmbH ist die Klimaneutralität.

Dies soll gemäß dem vom Umweltbundesamt vorgeschlagenen Vorgehen mit den drei Schritten, (1) systematische Bilanzierung, (2) Reduktion der Umweltauswirkungen durch z.B. Senkung des Energiebedarfs und (3) Vermeidung von Energieverschwendungen durchgeführt werden. Erst im letzten Schritt sollen durch freiwillige Kompensation unvermeidlicher Emissionen Klimaschutzprojekte durchgeführt werden. [15] Im Bereich der CO2-Bilanzierung konnte gemeinsam mit dem IIM der Grundstein für eine systematische Erfassung der Emissionen gelegt werden (siehe WINGbusiness 2/2021). Im Bereich der Energieeffizienz und durch Vermeidung von Verschwendung zeigt dieser Beitrag Potentiale zur Verbesserung der Energienutzung auf. Wie am Industriebeispiel der Orasis Industries Holding GmbH gezeigt, kann durch eine systematische Erfassung der relevanten THG-Emissionen und eine strukturierte betriebliche Energieflussanalyse Einsparungspotential hinsichtlich der eingesetzten Energien (Reduktion der Kosten) bei gleichzeitiger Reduktion der entstehenden Emissionen erreicht werden.

Literaturverzeichnis [1] IPCC 2018. Global warming of 1.5°C – an IPCC special report on the impacts of global warming of 1.5°C above pre-industrial levels and related global greenhouse gas emission pathways. In: The context of Strengthening the Global Response to the Threat of Climate Change, Sustainable Development, and Efforts to Eradicate Poverty. Summary for Policymakers.

[2] IEA, 2021. Global energyrelated CO2 emissions by sector. URL.

https://www.iea.org/data-and-statistics/ charts/global-energy-related-co2-emissions-by-sector, Paris.

[3] Zechmeister, A.; Anderl, M., Geiger, K., Gugele, B., Gössel, M., Haider, S., Heller, C., Köther, T., Krutzler, T., Kuschel, V., Lamperl, C, Neier, H., Pazdernik, K., Perl, D., Poupa, S., Purzner, M., Rigler, E., Schieder, W., Schmidt, W., Schodel, B., Storch, A., Stranner, G., Vogel, J., Wiesenberger, H., 2020. Climate Protection Report 2020 for the Federal Ministry Republic Austria, Vienna.

[4] Europäische Kommission, 2021. Klima- und energiepolitischer Rahmen bis 2030, https://ec.europa.eu/clima/ policies/strategies/2030_de [5] Bunse, K., Vodicka, M., Schönsleben, P., Brülhart, M., Ernst, F.O., 2011.

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[7] Zheng, J., Zheng, W., Chen, A., Yao, J., Ren, Y., Zhou, C., Wu, J., Ling, W., Bai, B., Wang, W., Zhang, Z., 2020.

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[8] Menghi, R., Papetti, A., Germani, M., Marconi, M., 2019. Energy efficiency of manufacturing systems: A review of energy assessment methods and tools.

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[9] Diaz C., J.L., Ocampo-Martinez, C., 2019. Energy efficiency in discrete-manufacturing systems: Insights, trends, and control strategies. Journal of Manufacturing Systems, 52(A), 131-145.

[10] Mickovic, A., Wouters, M., 2020. Energy cost information in manufacturing companies: A systematic review. Journal of Cleaner Production, 254, 119927.

[11] May, G., Stahl, B., Taisch, M., Kiritsis, D., 2017. Energy management in manufacturing: From literature review to a conceptual framework. Journal of Cleaner Production, 167, 1464-1489.

[12] Khripko, D., Dnkelberg, H., Summerbell, D.L., Hesselbach, J. 2018.

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TOP-THEMA Energy Efficiency and demand side management: A case study of a holistic energy concept in polymer processing. Procedia Manufacturing, 21, 702-709.

[13] Kluczek, A., Olszewski, P., 2017. Energy audits in industrial processes. Journal of Cleaner Production, 142 Part 4, 3437-3453.

[14] Williams, S., Schaefer, A., 2013.

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[15] Umweltbundesamt Deutschland, 2020.

Umweltbundesamt Deutschland (2020): Freiwillige CO2Kompensation, S.10 https://www.umweltbundesamt.de/sites/default /files/ medien/376/publikationen/ratgeber_freiwillige_co2_kompensation_final_internet.pdf

Autoren: Dipl.-Ing. Dr. Matthias Wolf studierte WirtschaftsingenieurswesenMaschinenbau mit Schwerpunkt Energietechnik und promovierte im Jahr 2020 an der TU Graz. In seiner Forschungsarbeit beschäftigte

sich Matthias Wolf mit Themen zur nachhaltigen, resilienten und mensch-zentrieten Gestaltung von Produktionsarbeit. Seit 1.1.2021 ist Matthias Wolf Assistenzprofessor am Institut für Innovation und Industrie Management der TU Graz mit dem Schwerpunkt Industrial Engineering. Matthias Wolf war Leiter des gemeinsamen Projektes „CO2Neutralität“ mit der Orasis Industries Holding GmbH. Dipl.-Ing. Atacan Ketenci studierte Production Science & Management und ist seit 2019 am IIM tätig. In seiner Forschungsarbeit beschäftigt er sich Atacan Ketenci mit Nachhaltigkeit und Agilität in Produktionsnetzwerken. Während seiner Anstellung hat er sowohl die Lehrveranstaltung „Industrial Energy Management“ als auch maßgeblich am vorgestellten Projekt mitgewirkt.

Univ.-Prof. Dr. Christian Ramsauer leitet seit 2011 das Institut für Innovation und Industrie Management der TU Graz. Er startete seine Karriere 1999 als Berater bei McKinsey&Company.

Zwischen 2005 und 2011 war er als geschäftsführender Gesellschafter bei einem

Mag. Markus Haidenbauer ist seit 2018 CEO der Orasis Industries (vormals Hirtenberger Gruppe).

Nach dem Studium der Betriebswirtschaftslehre an der Karl Franzens Universität Graz 1995 war er in verschiedenen Funktionen in der Industrie sowie in einem Technologie Start-Up tätig. Dabei war er 18 Jahre bei der Knill Gruppe in leitenden Positionen tätig, wobei er ab 2005 als CFO und ab 2012 zusätzlich als Geschäftsführer der Knill Energy Holding bis 2018 verantwortlich war.

Weiters war er mehrere Jahre als Lektor an der FH-Campus 02 Graz nebenberuflich beschäftigt.

Dipl.-Ing. Dr. Matthias Wolf

Dipl.-Ing. Atacan Ketenci

Assistenzprofessor am Institut für Innovation und Industrie Management der TU Graz

Universitätsassistent am Institut für Innovation und Industrie Management der TU Graz

Univ.-Prof. Dr. Christian Ramsauer Vorstand des Instituts für Innovation und Industrie Management der TU Graz

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Industrieunternehmen in Salzburg und als Geschäftsführer bei einem Privat Equity Unternehmen in München tätig. Christian Ramsauer studierte WirtschaftsingenieurwesenMaschinenbau und promovierte an der TU Graz. Er forschte als PostDoc zwei Jahre an der Harvard Business School in Boston und habilitierte danach im Fach Produktionsmanagement. Er ist als Aufsichtsrat in mehreren Start-Ups und etablierten Industrieunternehmen tätig.

Mag. Markus Haidenbauer CEO der Orasis Industries Holding GmbH

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Foto: IIM, TU Graz

Kai Rüdele, Atacan Ketenci, Matthias Wolf, Christian Ramsauer

Lehrmodul Energieeffizienz in der LEAD Factory am Institut für Innovation und Industrie Management Nicht nur die steigenden Energiepreise, sondern auch die strikteren Umweltschutzbestimmungen zwingen Industrieunternehmen mehr denn je zu einer Auseinandersetzung mit dem Themengebiet der Energieeffizienz. Lernfabriken bieten zunehmend Lehrmodule an, die sowohl Industrieunternehmen bei der Energieeffizienz-Analyse unterstützen als auch Studierende frühzeitig für dieses Thema sensibilisieren. Erstmalig wurde jetzt das Potential einer derartigen Schulung auf die erzielbaren Energieeinsparungen hin untersucht. Im Rahmen einer Lehrveranstaltung in der LEAD Factory an der Technischen Universität Graz wurde ein Schulungsmodul zu Energieeffizienz entwickelt, gelehrt und anschließend mittels einer randomisierten Kontrollstudie evaluiert. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass mit der Vermittlung entsprechender theoretischer Grundlagen und praxisorientierteren Beispielen, Einsparpotentiale beim Energieverbrauch besser identifiziert werden.

1. Bedeutung der Energieeffizienz 1.1 Energieeffizienz in Industrieunternehmen Bereits seit einigen Jahren spielen Richtlinien und Bestimmungen, welche die Verminderung von Energieverschwendung und Umweltschutz zum Ziel haben für die Industrie eine zunehmend wichtige Rolle [1].

In den vergangenen Monaten sind es jedoch vor allem die stark steigenden Energiepreise [2], welche das Thema Energieeffizienz noch stärker in den Vordergrund gerückt haben.

Für nicht wenige Industriebetriebe sind Energiekosten zu einem bestimmenden Faktor geworden und entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit [3].

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In Österreich wird mindestens 40 % des elektrischen Stroms und über 70 % des Erdgases durch industrielle Unternehmen verbraucht [4].

Diese Werte verdeutlichen auch den gesellschaftlichen Stellenwert einer energieeffizienten Industrie.

Obwohl die Industrie zuletzt ihre Verbräuche senken konnte [4], bleiben dennoch Hürden bestehen, die einer Umsetzung von Energiesparmaßnahmen im Wege stehen [5]. Ursachen hierfür sind unzureichendes Bewusstsein für Energieverbräuche, fehlendes Wissen über Einsparmöglichkeiten, sowie Unkenntnis über Optimierungsansätze [6]. Zur Überwindung dieser Hemmnisse gehört vor allem die Kompetenz, sich mit der Komplexität der Energieeffizienz und ihrer Interdisziplinarität auseinanderzusetzen. Weiters ist die Fähigkeit nö-

tig theoretisches Wissen in der Praxis anwenden zu können; beispielsweise, wenn Energieeffizienzpotentiale in der Produktion identifiziert werden sollen. Entsprechende Fähigkeiten können in Lernfabriken zielführend vermittelt werden [7].

1.2 Energieeffizienz als Schulungsthema in Lernfabriken Das Prinzip der kontinuierlichen Verbesserung ist Grundlage der Didaktik in Lernfabriken: Mittels vereinfachten, aber dennoch realitätsnahen Produktionsumgebungen können ansonsten rein theoretische Inhalte durch praktische Übungseinheiten angewandt werden. Interaktive Beteiligung der Teilnehmer am simulierten Produktentstehungsprozess ermöglichen experimentelles und problem-

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TOP-THEMA

Abbildung 1: Visualisierung des Energieverbrauchs des 3D-Druckers vor und nach der Analyse

orientiertes Lernen [8]. Universitäre Lernfabriken können mit einem passenden Schulungsangebot nicht nur Unternehmen bei aktuellen Herausforderungen helfen, sondern auch dem Ingenieursnachwuchs wichtige Schlüsselqualifikationen vermitteln.

Seit Beginn der 2010er-Jahre werden Energieproduktivität und -effizienz in Lernfabriken angeboten [9].

Seitdem hat sich gezeigt, dass Lernfabriken in diesem Themenbereich bessere Lernerfolge erzielen als beispielsweise Frontalvorlesungen [10].

Dennoch fehlt es an wissenschaftlichen Beiträgen, die den Einfluss solcher Schulungen auf die tatsächlich erzielbaren Energieeinsparungen um somit auf die potentielle Erhöhung der Energieeffizienz aufzeigen [11].

2. Energieeffizienz in der LEAD Factory 2.1 LEAD Factory am IIM Die LEAD Factory (ein Akronym für die Lehrinhalte und Forschungsschwerpunkte Lean Production, Energieeffizienz, Agilität und Digitalisierung) ist die Lernfabrik des Instituts für Innovation und Industrie Management der TU Graz und die authentische Nachbildung einer Montagelinie für einen Scooter. Eine Vielzahl der abgehaltenen Schulungen beginnen mit einem suboptimalen, aber veränderbaren Ausgangszustand.

Nach kurzen Theorieeinheiten, die sowohl in das Thema einführen als auch Lösungsansätze vermitteln, können TeilnehmerInnen das Erlernte unmittelbar anwenden und so den Ausgangszustand iterativ verbessern.

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Bereits 2017 wurden in der LEAD Factory erste Laborübungen zu den Themen Ressourcen- und Energieeffizienz abgehalten. Hierfür wurden die einzelnen Montagestationen der Lernfabrik unter anderem mit intelligenten Stromzählern ausgestattet.

Die Schulungsunterlagen beinhalten neben einem „Energy Walk“ zur Identifikation von Energieverlusten auch ein „Energy Stream Mapping“ in Analogie zur bekannten Wertstromanalyse für die Produktion.

Um aktuelle Entwicklungen und Trends gut vermitteln zu können beschäftigt sich der „Digital State“ der Lernfabrik mit Themen der Digitalisierung (Digitalisierungspotentiale, Datenbeschaffung mittels Sensorik, Datenanalyse mittels Software, (Echtzeit) Datenvisualisierung, etc.) und den Mehrwerten den Unternehmen dadurch entstehen können. Die dafür eingesetzten (digitalen) Technologien bilden auch die Basis der entwickelten Energieeffizienzschulung. In diesem Zustand kann den TeilnehmerInnen unter anderem gezeigt werden, wie Energieüberwachungssysteme implementiert und genutzt werden können [12]. Hierzu wurden in Summe 14 Stromzähler über ein Netzwerk verbunden. Jedem Messpunkt ist eine IP-Adresse zugewiesen, sodass Daten nicht nur laufend erfasst und zentral abgespeichert werden, sondern auch rückverfolgbar sind. Messergebnisse lassen sich beliebig gruppieren (z.B. nach Arbeitsstationen) und im Zeitverlauf analysieren. So konnte beispielsweise gezeigt werden, dass durch Adjustierungen am 3D-Drucker die Heizphase um zwei Minuten je Vorgang reduziert werden kann, was wiederrum zur Reduktion des Ener-

gieverbrauchs führt (siehe Abbildung 1). Diese Daten werden vorrangig auf einem zentralen Bildschirm (digitales Shopfloor Management Board) innerhalb der Lernfabrik angezeigt.

Diese detaillierte Datenbasis mit real gemessen Werten ermöglicht die Erstellung von Simulationsmodellen mit Tecnomatix Plant Simulation.

Diese erlauben eine szenarienbasierte Analyse des Energieverbrauchs und können zur Ableitung von Maßnahmen zur Energienutzung verwendet werden. Abbildung 2 zeigt das genutzte Simulationsmodell inklusive aller erfassten Arbeitsstationen und Verbraucher der LEAD Factory.

Veränderungen, beispielsweise von Taktzeit, Equipment und Auslastung lassen sich damit ohne aufwendige Implementierung auf ihre Auswirkungen auf den Energieverbrauch bewerten. Dies lässt auch Rückschlüsse auf Kosteneinsparungen und Amortisationszeiten zu [13].

Für die Lehreinheit zur Energieeffizienz sind vor allem der eingesetzte Trocknungsofen, der 3D-Drucker, das Shopfloor Management Board, sowie die Elektroschrauber relevant.

Da der Ofen als größter Stromverbraucher innerhalb der LEAD Factory identifiziert wurde, kommt ihm ein besonderer Stellenwert bei der Optimierung zu. In absoluten Zahlen gemessen, lässt sich hier bei diesem tatsächlich die meiste Energie einsparen (ca. 390 kWh pro Jahr). Würden Ofen und Elektroschrauber durch sparsamere Geräte ersetzt werden, ließe sich allein hier ein Drittel an Energie einsparen. Abhängig vom zu Grunde liegenden Strompreis ergeben sich allerdings Amortisationszeiten von mehreren Jahren. Das prozen-

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Abbildung 2: Simulationsmodell der LEAD Factory [13]

tual größte Einsparpotential ergibt sich aus einem bewussteren Einsatz des Shopfloor Management Boards (SFMB). Indem dieses nur im Bedarfsfall eingeschalten wird, sinkt dessen jährlicher Stromverbrauch um zwei Drittel von über 500 kWh auf 170 kWh. Am Beispiel des 3DDruckers lässt sich gut erkennen, wie sehr Geräteeinstellungen zur Energieeffizienz beitragen können; durch Absenken der Drucktemperatur lässt sich der Energieverbrauch mehr als halbieren, ohne dabei Qualitätsverluste in Kauf nehmen zu müssen.

Die beiden letztgenannten Verbesserungen gehen ohne Neuanschaffungen und Investitionen einher.

Rechnerisch lässt sich so der jährliche Energieverbrauch der LEAD Factory in Summe um über 1.100 kWh reduzieren [13]. Die exakten Zahlenwerte lassen sich Tabelle 1 entnehmen.

2.2 Schulungsmodul „Energieeffizienz“ in der LEAD Factory Die neu entwickelte EnergieeffizienzSchulung (siehe Abbildung 3) der LEAD Factory wurde zielgerichtet und strukturiert gemäß dem so genannten Learning-Factory-Curriculum Guide [14] aufgebaut. Dieses didaktische Konzept unterscheidet drei Ebenen. Auf der Makroebene werden Lernziele, Infrastruktur und Teilnehmerkreis definiert. Welche Technologien und Bereiche der Lernfabrik im Schulungsmodul zum Einsatz kommen und welche Kompetenzen vermittelt werden sollen wird auf der Mesoebene festgelegt. Konkrete Szenarien und das dazugehörige Schulungsmaterial sind Gegenstand der Mikroebene.

Das Schulungsmodul „Energieeffizienz“ basiert auf dem digitalen Zustand der Lernfabrik. Dies ermöglicht

Tabelle 1: Simulierte Energieeinsparungen [13]

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die Zuhilfenahme von Informationsund Kommunikationstechnologien, wie beispielsweise das Energieüberwachungssystem oder das Simulationsmodell in dem die energierelevanten Daten bereits eingearbeitet sind (siehe dazu [13]).

Zunächst werden den TeilnehmerInnen im Rahmen eines kurzen theoretischen Vortrags die Grundlagen zu den Themen Energieeffizienz und Energieflussanalyse näher gebracht. Nach dem einführenden Theorieteil sind die Teilnehmer in der Lage, im Rahmen eines „Energy Walks“ Energieverbräuche und -flüsse zu ermitteln und Energieverschwendungen innerhalb der LEAD Factory zu identifizieren. Hierbei liegt der Fokus nicht nur auf den einzelnen Arbeitsplätzen, sondern auch auf der vorhandenen Infrastruktur.

Damit soll sichergestellt werden, dass Studierende oder Industriepartner auch den möglichen Einfluss des verwendeten Beleuchtungssystems oder der verwendeten Heiztechnik kennenlernen. Darauf aufbauend, bekommen die TeilnehmerInnen entsprechend Zeit um Optimierungspotentiale zu erkennen und deren Umsetzbarkeit in Kleingruppen zu diskutieren. Im nächsten Schritt wer-

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Abbildung 3: Aufbau des Schulungsmoduls „Energieeffizienz“ [15]

den die ausgewählten Optimierungspotentiale monetär bewertet sowie statische Amortisationszeiten von Maßnahmen durch entsprechend erforderlicher Investitionen berechnet.

In einer abschließenden Diskussion werden einerseits die Vorgehensweise und andererseits die erzielten Ergebnisse reflektiert [15].

3. Ergebnisse Um beurteilen zu können, ob und falls ja, wie sehr das Schulungsmodul die Ergebnisse beeinflusst, wurden die Studierenden in zwei Gruppen aufgeteilt. Eine Gruppe durchlief das oben beschriebene Schulungsmodul und erhielt vorab eine theoretische Einführung. Die zweite Gruppe wurde ohne weitere Instruktionen gebeten, die Energieeffizienz der Lernfabrik zu steigern.

Während die instruierte Gruppe elf Optimierungspotentiale identifizieren konnte und sieben davon auch bewertete, konnte die Gruppe ohne vorherige Einweisung nur vier Potentiale erkennen und bewerten.

Die Versuchsgruppe erkannte auch ein breiteres Spektrum an Optimierungspotentialen als die unvorbereitete Kontrollgruppe: neben organisatorischen Maßnahmen (Verwendung von Bildschirmen und des digitalen Shopfloor Management Boards nur bei Bedarf) wurden auch technische Aspekte (zum Beispiel der Einsatz eines verbrauchsarmen Trocknungsofen sowie eines energiesparenden Servers) und prozessuale Verbesserungen (z.B. effizienterer Einsatz von

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Fräsmaschine und 3D-Drucker) erkannt und bewertet.

Die Versuchsgruppe konnte den Energieverbrauch insgesamt um 34,5 % gegenüber der Ausgangssituation reduzieren. Bei der Kontrollgruppe beliefen sich die Einsparungen auf lediglich 18,6 %.

Dies stellt eine Differenz zwischen den beiden Gruppen von 15,9 Prozentpunkten dar. Ferner zeigte sich, dass nur die Versuchsgruppe alle Arten von Optimierungspotentiale verlässlich bewerten konnte. Eine Auflistung der Maßnahmen sowie der detaillierte Vergleich der beiden Gruppen findet sich in [15].

In einer abschließenden Befragung zeigte sich die Versuchsgruppe deutlich zufriedener als die Kontrollgruppe. Die instruierte Gruppe gab an, ein besseres Verständnis vom Ziel und der Erwartungshaltung gehabt zu haben. Außerdem hatten die TeilnehmerInnen dieser Gruppe auch verstärkt den Eindruck, dass das entwickelte Modul ihre Problemlösungsfähigkeiten weiterentwickelt hat [15].

4. Ausblick Auf Basis der Evaluierungsergebnisse wurden die entsprechenden Lehrund Praxisinhalte angepasst. Das Schulungsmodul findet nun nicht nur Einsatz in den Lehrveranstaltungen „Industrial Energy Management“ oder „LEAD Factory“, sondern wird auch Industriepartnern im Rahmen einer Executive Education angeboten.

Durch die Implementierung neuer Technologien werden die vermittelbaren Lehrinhalte sukzessive weiter ausgebaut. Unter anderem liegt ein Fokus dabei im Bereich der Prozessindustrie mit deren energieintensiven Abläufen. Dazu wird derzeitige Infrastruktur um eine Galvanikanalage erweitert. Ferner wird durch die baldige Integration einer BohrFräsmaschine der Eigenfertigungsanteil erhöht. Mittels Sensoren zur Erfassung von Maschinendaten und einem System zur Bilderkennung soll der Digitalisierungsgrad der LEAD Factory weiter ausgebaut werden.

Dadurch ergeben sich auch neue Lehrinhalte, wie etwa zur Qualitätssicherung und Six Sigma.

Zusätzlich werden in den kommenden Monaten und Jahren neben der Energieeffizienz weitere Schwerpunkte zum Themenbereich Nachhaltigkeit in der LEAD Factory realisiert. Vorrangige Schulungsthemen werden aus dem Bereich der Ressourceneffizienz und des Product Carbon Footprinting stammen.

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[2] aktuelle Preisindizes der Österreichische Energieagentur: www.energyagency.at/fakten/strompreisindex und www.energyagency.at/fakten/ gaspreisindex [3] R. Bruckner (2022) Explodierende Energiepreise: Braucht die Industrie jetzt Hilfe? Der Standard vom 19.03.

[4] E-Control (2021) Statistikbroschüre [5] T. Fleiter, E. Worrell, W. Eichhammer (2011) Barriers to energy efficiency in industrial bottom-up energy demand models - a review.

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[8] ialf-online.net [9] G. Reinhart, F. Karl (2011) Live experience of energy productivity -

35

TOP-THEMA the training factory at Technische Universität München (TUM). 1st Conference on Learning Factories, 118 – 127.

[10] S. Blume, N. Madanchi, S. Böhme, G. Posselt, S. Thiede, C. Herrmann (2015) Die Lernfabrik research-based learning for sustainable production engineering. Procedia CIRP, 32:126 – 131.

[11] F. Assad, S. Konstantinov, E. J. Rushforth, D. A. Vera, R. Harrison (2020) A literature survey of energy sustainability in learning factories.

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[12] M. Eder, A. Ketenci, E. Auberger, M. Gotthard, C. Ramsauer (2020) Integration of low-cost digital energy meters in learning factory assembly lines. Procedia Manufacturing of the 10th Conference on Learning Factories, 45:202 – 207.

[13] A. Ketenci, M. Eder, M. Ritter, C. Ramsauer (2021) Scenario-based simulation for energy optimization in learning factory environments. Proceedings of the 11th Conference on Learning Factories, 1 – 6.

[14] M. Tisch, C. Hertle, E. Abele, J. Metternich, R. Tenberg (2016) Learning factory design: a competencyoriented approach integrating three design levels. International Journal of

Computer Integrated Manufacturing, 29(12):1355 – 1375.

[15] A. Ketenci, M. Wolf, K. Rüdele, C. Ramsauer (2022) Impact analysis of a teaching module in a learning factory environment regarding energy efficiency potentials. Proceedings of the 12th Conference on Learning Factories Autoren: Kai Rüdele, MSc studierte Technologie- und Managementorientierte Betriebswirtschaftslehre an der TU München. Nach vier Jahren als Unternehmensberater wechselte er 2021 an das IIM. Sein Forschungsschwerpunkt sind Ökobilanzen.

Dipl.-Ing. Atacan Ketenci studierte Production Science & Management und ist seit 2019 am IIM tätig. In seiner Forschungsarbeit beschäftigt er sich Atacan Ketenci mit Nachhaltigkeit und Agilität in Produktionsnetzwerken. Währen seiner Anstellung hat er sowohl die Lehrveranstaltung „Industrial Energy Management“ als auch das in diesem Beitrag vorstellte Schulungsmodul zum Thema Energieeffizienz mitentwickelt und evaluiert.

Dipl.-Ing. Dr. Matthias Wolf studierte WirtschaftsingenieurswesenMaschinenbau mit Schwerpunkt

Kai Rüdele M.Sc.

Dipl.-Ing. Atacan Ketenci

Universitätsassistent am Institut für Innovation und Industrie Management der TU Graz

Universitätsassistent am Institut für Innovation und Industrie Management der TU Graz

Dipl.-Ing. Dr. Matthias Wolf Assistenzprofessor am Institut für Innovation und Industrie Management der TU Graz

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Energietechnik und promovierte im Jahr 2020 an der TU Graz. In seiner Forschungsarbeit beschäftigte sich Matthias Wolf mit Themen zur nachhaltigen, resilienten und mensch-zentrieten Gestaltung von Produktionsarbeit. Seit 1.1.2021 ist Matthias Wolf Assistenzprofessor am Institut für Innovation und Industrie Management der TU Graz mit dem Schwerpunkt Industrial Engineering.

Univ.-Prof. Dr. Christian Ramsauer leitet seit 2011 das Institut für Innovation und Industrie Management der TU Graz. Er startete seine Karriere 1999 als Berater bei McKinsey&Company.

Zwischen 2005 und 2011 war er als geschäftsführender Gesellschafter bei einem Industrieunternehmen in Salzburg und als Geschäftsführer bei einem Privat Equity Unternehmen in München tätig. Christian Ramsauer studierte WirtschaftsingenieurwesenMaschinenbau und promovierte an der TU Graz. Er forschte als Post-Doc zwei Jahre an der Harvard Business School in Boston und habilitierte danach im Fach Produktionsmanagement. Er ist als Aufsichtsrat in mehreren Start-Ups und etablierten Industrieunternehmen tätig und seit 2021 der Präsident der International Association of Learning Factories.

Univ.-Prof. Dr. Christian Ramsauer Vorstand des Instituts für Innovation und Industrie Management der TU Graz

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Foto: Pixabay

Kraker Philipp Thomas, Kaiser Florian

Datenqualitätsassessment vor der Implementierung von Predictive Maintenance Anhand eines Datenqualitätsassessments (DQA) werden verschiedene Use Cases zur Eignung für Predictive Maintenance Strategien überprüft. Über ein Reifegradmodell wird dabei die Datenqualität bewertet im Detail bewertet und durch die Beschreibungen der einzelnen Reifegrade können direkt Verbesserungspotenziale abgelesen werden.

EINLEITUNG Besonders durch die Digitalisierung wuchsen die Möglichkeiten zur Optimierung von Instandhaltungsorganisationen in den letzten Jahren stark, beispielsweise durch die Entwicklung der Predictive Maintenance (PdM) Strategie. Mit den Potenzialen stiegen jedoch auch die Anforderungen an die benötigten Daten. In diesem Beitrag wird ein Vorgehen zur Bewertung eines ausgewählten Use Cases hinsichtlich der theoretischen Umsetzbarkeit von PdM und zur Aufdeckung von Potenzialen in der Datenqualität in diesem Zusammenhang vorgestellt.

Predictive Maintenance wird als zustandsorientierte Instandhaltung gesehen, die aus Analysen oder bekannten Merkmalen und der Bewertung der wesentlichen Parameter die Degradation des Bauteils ableiten kann und Prognosen erstellen kann.

(DIN EN 133606:2018) Mit Hilfe

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dieser Strategie kann vorhergesagt werden, wann das Bauteil ausfallen wird und wann es ausgetauscht werden soll.(Ran Y. et al., 2019) Eine Studie von Deloitte aus dem Jahr 2017 zeigt, dass mit einer Einführung von prädiktiver Instandhaltung die Betriebszeit von Anlagen, um 10 bis 20 %, erhöht werden kann, die Wartungskosten um 5 bis 10 % reduziert werden können und die Planungszeit um 20 bis 50 % reduziert werden kann.(Deloitte, 2017) Trotz der vielen Vorteile die eine prädiktive Instandhaltung mit sich bringt, treten bei der Einführung auch viele Herausforderungen auf, welche Projekte teilweise scheitern lassen, oder eine große Menge an Ressourcen dafür aufgebracht werden müssen.

Diese Herausforderungen sind meist vielfältig und reichen von organisatorischen, kulturbedingten bis hin zu den datengetriebenen, wobei die kritischsten Schwierigkeiten aufgrund der benötigten Daten entstehen.(Tiddens W, 2018)

Anhand verschiedener Studien wurde nachgewiesen, dass viele Unternehmen größtenteils eine reaktive Instandhaltungsstrategie verfolgen und proaktive Strategien wie PdM meiden, obwohl der Nutzen solcher Strategien bereits bekannt ist.(Ylipää T., 2017) Ein Hindernis für die Implementierung tritt bereits in den ersten Schritten auf, Unternehmen folgen bei der Einführung oft keinem strukturierten oder standardisierten Vorgehen, wodurch wichtige Aspekte der Einführung ausgelassen oder vernachlässigt werden.(Veldman J., 2011) Komplexe Strukturen der realen Anlagensysteme stellen eine weitere Herausforderung dar.(Olde Keizer M. et al., 2011) Zu den technischen und datengetriebenen Schwierigkeiten zählen die Bestimmung der richtigen Komponenten, die Auswahl der geeigneten Messmethoden und die Verwendung der passenden Datenanalytikmodelle.(Selcuk S., 2017) Für die Entwicklung der richtigen Algorithmen werden meist Prozessdaten

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TOP-THEMA der Anlagen, sowie Daten während eines Fehlers benötigt, um die Algorithmen für reale Situationen zu trainieren. Gerade die Daten von Fehlern sind oft nicht in ausreichender Qualität oder Quantität vorhanden.(Goyal D., 2015) Allgemein zählt zu den Herausforderungen im Umgang mit den Daten die Erfassung davon, die Analyse für weiterführende Entscheidungen und die notwendige Kompetenz der Mitarbeiter, damit der größtmögliche Nutzen generiert werden kann.(Stecki J. et al., 2013) Aufgrund der vielen Herausforderungen die mit einer Implementierung von PdM einhergehen und den damit verbunden Kosten, schrecken viele Unternehmen vor einer Einführung zurück.

CRISP-DM. Die Art der Datenarchitektur und –modellierung spielt hier eine Rolle. Die Bereitstellung von Daten ist wesentlich für eine reibungslose Integration des Modells in den laufenden Geschäftsbetrieb. Schnittstellen und Medienbrüche führen bei der Datenübertragung zu Problemen und Leistungsverlusten. Ein spezielles Problem bilden proprietäre Schnittstellen, welche für Dritte nicht offen zugänglich sind. Echtzeitdatenübertragung vermeidet das Fehlen von Daten in bestimmten Momenten bzw. falscher Übertragung in das System durch nachträgliche Eingabe. In dieser Kategorie wird untersucht, wie aufgezeichnete Daten für die Weiterverarbeitung bereitgestellt werden.

manuell durchgeführte Analysen sind große Datenmengen weder nötig noch zielführend.

Die zeitliche Konsistenz schränkt den Einsatz von Methoden zur Darstellung von Sequenzen und Abläufen ein. Eine schlechte Konsistenz der Daten, speziell auf zeitlicher Ebene, erfordert unter Umständen aufwendige Aufbereitungsschritte, um die Konsistenz der Daten herzustellen. Grundvoraussetzung für die Abbildung der Realität ist das Vorhandensein eines Zeitstempels bzw. eine ausreichende Granularität, welche abhängig vom datenanalytischen Ziel definiert werden muss.

Nachfolgend wird das angewandte Modell sowie die methodische Vorgehensweise näher beschrieben, bevor auf die Ergebnisse des untersuchten Use Cases eingegangen wird.

In der Kategorie der Datenformate wird festgehalten, wie die Daten semantisch und syntaktisch abgebildet werden. Eine Kombination mehrerer Datenformate ist im Echtzeitbetrieb aufwendig aufzubereiten und daher für den Einsatz bei zeitkritischen Aufgabenstellungen unmöglich. Die Formalisierung und Standardisierung zwischen den Daten ist ein Grundstein für die maschinengestützte Auswertung der Daten.

Die Reifegrade ergeben sich aus der Fähigkeit, datenanalytische Fragestellungen beantworten zu können.

Sie spiegeln die Bandbreite des Datenmanagements und der Datenstruktur von der rudimentären oder nicht vorhandenen Digitalisierung bis hin zur vollständigen horizontalen und vertikalen Integration wider.

DQA – MODELL & METHODISCHE VORGEHENSWEISE Angelehnt ist das folgend vorgestellte Assessment an das Reifegradmodell von Bernerstätter, welches die Wichtigkeit der Inputfaktoren für datenanalytische Anwendungen behandelt (Bernerstätter, 2019). Das Reifegradmodell, auf welchem das DQA basiert, besteht aus sechs Kategorien (Datenerfassung, -bereitstellung, -formate, -darstellung und -codierung, -umfang, -konsistenz) und vier Reifegraden (deskriptiv, diagnostisch, prognostisch, präskriptiv), welche nachfolgend beschrieben werden.

Die Reifegradkategorien: Die Datenerfassung ist entscheidend für die Evaluation und die Planung des Einsatzes des erstellten Modells.

Anhand dieser Kategorie wird bestimmt, ob eine spätere Implementierung des Modells möglich ist. Es wird bewertet, wie der Zustand eines Objektes, Prozesses oder der Umwelt in Form von Daten abstrahiert wird.

Die Erfassung kann manuell oder automatisch, digital oder analog, sowie regelmäßig oder unregelmäßig erfolgen.

Die Datenbereitstellung ist wichtig für die Operationalisierungsphase des

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Die Datencodierung behandelt das Skalenformat, in welchem Daten abgebildet sind bzw. ob sie strukturiert oder unstrukturiert vorliegen, geht also über die Betrachtung der Datenformate hinaus. Die gesamte Durchführungsphase wird durch diese Kategorie beeinflusst. Sind die Daten unstrukturiert (z.B. Texte in natürlicher Sprache), müssen Informationen aufwendig extrahiert werden, um sie für die spätere Modellierungsphase zugänglich zu machen. Für die Modellierung ist diese Kategorie wichtig, da unterschiedliche Skalenformate unterschiedliche Analysealgorithmen erlauben.

Der Datenumfang bzw. dessen Bestimmung ist besonders relevant für die Modellierung. Die Datenmenge erlaubt es maschinellen Lernalgorithmen allgemein gültige Muster zu erkennen. Ein geringer Datenumfang kann die Datenaufbereitung vor die Herausforderung stellen Daten oder Merkmale zusätzlich zu erzeugen.

Für einfache Visualisierungen und

Die Reifegradstufen:

Reifegradstufe 1 (Deskriptive Reife) erfüllt nur die Voraussetzungen für deskriptive Analysen wie jene der deskriptiven Statistik, mit welcher die Frage „Was ist geschehen?“ beantwortet werden kann. Der Aufwand dieser Analysen (einfach numerisch oder visuell) ist gering, da keine großen Datenmengen vorliegen und diese manuell aufbereitet und ausgewertet werden können. Die Analysen in diesem Reifegrad dienen vorrangig der Berichterstellung.

Die Reifegradstufe 2 (Diagnostische Reife) ermöglicht das Finden von Gründen für bestimmte Ereignisse, da Muster und Zusammenhänge (Korrelationen und Kausalitäten) aufgezeigt werden können. In diesem Reifegrad kommen explorative Analysen der Statistik, die datengesteuert nach Mustern suchen, zum Einsatz.

Strukturprüfende Verfahren wie jene des unüberwachten Lernens sind diesen zugeordnet und beantworten die Frage „Warum ist etwas geschehen?“.

Reifegrad 3 (Prognostische Reife) beschreibt den Übergang zur vollständigen horizontalen und verti-

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TOP-THEMA

Abbildung 1: Methodisches Vorgehen Datenqualitätsassessment

kalen Integration der IT-Systeme.

Daten werden teilweise automatisch aufgezeichnet und Standards bei den Formaten und der Darstellung umgesetzt. Eine Analyse und die Erstellung von Prognosemodellen mit hoher Güte ist möglich, wenn auch die Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Quellen mit erheblichem Aufbereitungsaufwand verbunden sein kann. Die Fragestellung „Was wird geschehen?“ kann in diesem Reifegrad beantwortet werden.

In Reifegrad 4 (Präskriptive Reife) ist die vollständige horizontale und vertikale Integration vollzogen.

Ein durchgängiges Daten- und Informationsmanagement sichert Standards in der Datenaufzeichnung, den Formaten, der Darstellung sowie der Speicherung und Weitergabe.

Die Analyse setzt eine Kombination komplexer Algorithmen ein, um die Frage zu beantworten „Was soll geschehen?“. Wie bei der prädiktiven Analyse werden Vorhersagen auf der Grundlage aktueller Parameter und verfügbarer historischer Daten durchgeführt. Im Gegensatz dazu berücksichtigt die prädiktive Analyse jedoch Beziehungen, für die es keine historischen Daten gibt, die aber eine definierte Wahrscheinlichkeit haben, dass sie auftreten werden. Die präskriptive Analyse verhilft einem System dazu, autonom Entscheidungen zu treffen.

Das methodische Vorgehen (Abbildung 1): In einem ersten Schritt ist das Ziel hinter dem Data-Mining Vorhaben

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zu definieren. Es gilt einen businessrelevanten Use-Case inklusive der dafür notwendigen Daten zu schaffen, welche anschließend gesammelt und beschrieben werden müssen. Dabei ist sowohl das erforderliche Datenvolumen, die Datenformate, verfügbare Skalenniveaus, etc. zu achten.

Diese Daten sind nach Überprüfen ihrer Quellen auf Konsistenz in eine Datenbank zu integrieren. In diesem Schritt kann es notwendig sein, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu verknüpfen und Use-Case spezifische Datentabellen zusammenzustellen.

Nachfolgend ist der definierte UseCase detailliert aufzubereiten. So gilt es, im multidisziplinären Team Störungsmerkmale und -ursachen zu definieren und festzulegen, welche vorhandenen Daten diese bereits abbilden bzw. welche noch fehlen. Auf Basis des definierten Use-Cases wird eine passende Data Mining Methode gewählt. Die Wahl des Data Mining Verfahrens ist notwendig, weil diese die Anforderungen an die Datenreife erheblich beeinflussen kann.

Im nachfolgenden Schritt erfolgt die eigentliche Bewertung der Datenlage in Bezug zum definierten UseCase. Die vorhandenen Daten sowie die dahinterliegende Infrastruktur (z.B. Schnittstellen) werden mithilfe statistischer Methoden, bestimmter Visualisierungen und anderen Instrumenten der explorativen Datenanalyse untersucht und mittels des Datenreifegradmodells evaluiert. Innerhalb der sechs Reifegradkategorien werden sowohl qualitative Kriterien als auch quantitative Qualitätsmetriken,

unter Berücksichtigung von Domänenwissen der Prozessexperten, zur Beurteilung eingesetzt.

Abschließend wird die Bewertung sowohl des Gesamtdatenbestandes als auch der einzelnen wesentlichen Datenquellen (Instandhaltungsdaten, Prozessdaten…) in das Reifegradmodell überführt und das Ergebnis hinsichtlich der Umsetzbarkeit des UseCases beschrieben. Dies bildet die Basis für weitere Entscheidungen, sei es eine Umsetzung des Projektes oder das Setzen von Maßnahmen zur Datenqualitätssteigerung oder gar eine Neuorientierung auf Grund einer für eine Umsetzung nicht ausreichenden Datenqualität.

ERGEBNIS Bei der folgenden Ergebnisdarstellung wird ein Use Case gezeigt, der in Kooperation mit Pro2Future und der voestalpine Stahl GmbH durchgeführt wurde. Am Standort der voestalpine befindet sich eine Vielzahl an Kränen, die regelmäßig inspiziert werden müssen, ob sich an den Drahtseilen bereits Drahtbrüche gebildet haben, welche zu einer Ablegereife des Drahtseils führen. Um diese regelmäßigen Inspektionen zu verringern, sowie die Lebensdauer des Seils bestmöglich auszunutzen, wird das Ziel verfolgt, die Seilablegereife mit Hilfe von Predictive Maintenance vorherzusagen.

Dadurch kann die Inspektionszeit der Mitarbeiter reduziert werden, sowie durch die längere, bzw. optimierte Nutzungszeit der einzelnen Seile, Kosten gespart werden. Ob dieser Use Case mit den gegebenen Bedingungen und Daten für den Einsatz von Pre-

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Abbildung 2: Ergebnis Reifegradmodell

dictive Maintenance geeignet ist, wird mit Hilfe des Datenqualitätsassessments bewertet. Wie im vorherigen Kapitel beschrieben, muss mindestens ein Reifegrad der Stufe drei in allen Kategorien erreicht werden, um prognostische Methoden anwenden zu können, die für PdM eine Voraussetzung sind. Ein weiterer Vorteil des Datenqualitätsassessments ist der reduzierte Aufwand für die Ersteinschätzung des Use Casees, da nur wenig Ressourcen dafür in Anspruch genommen werden. Folgend werden die Ergebnisse des DQA für einen automatisch betriebenen Kran dargestellt.

Anhand der Bewertung mit dem Reifegradmodell und dem strukturierten Vorgehen konnten für die einzelnen Systeme, die für die Datenerfassung verwendet werden, die Reifegrade festgestellt werden. In Abbildung 2 stehen die unterschiedlichen Farben für die verschiedenen Systeme, die für den Use Case ausgewählt wurden und für die Bewertung herangezogen werden. Dabei sind die aufgezeichneten Messdaten, die direkt von der Sensorik des Krans aufgezeichnet werden, in blau eingezeichnet. Die Auftragsdaten, die für die Steuerung dienen und somit die gesamten Aufträge und Kranfahrten abbilden in violett. Als letztes werden die Daten der Instandhaltungstätigkeiten, wie Inspektionen, Reparaturen und Wartungen für den Use Case erfasst, diese Informationen sind in der Abbildung in gelb dargestellt.

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Die erfassten Messdaten werden in einem hohen Level automatisch erfasst und befinden sich bei der Bewertung auf Reifegrad 4. Mit Reifegrad 3 wird die Bereitstellung bewertet, wodurch die erhaltenen Informationen für prognostische Modelle geeignet sind. Die Formate, sowie Codierung der Informationen aus diesem System sind in sehr guter Qualität vorhanden und dadurch auf Reifegrad 4, ebenso die Datenkonsistenz ist in diesem System auf diesem Level. Lediglich der Datenumfang wurde mit Reifegrad 1 bewertet, was auf die Speicherung der historischen Werte zurückzuführen ist. Ein sehr ähnliches Bild zeigen die Auftragsdaten der Steuerung, hier sind lediglich die Erfassung und die Konsistenz auf Reifegrad 3, was besagt, dass die Daten für prognostische Modelle geeignet sind.

Wie bei den Messdaten ist der Datenumfang mit dem Reifegrad 1 bewertet, allerdings nicht aufgrund der Datenhistorie, sondern der geringen Anzahl an unterschiedlichen Parametern. Bei den Instandhaltungsdaten befindet sich die Einstufung zwischen Reifegrad eins und zwei. Dies liegt hauptsächlich an der aktuell noch unzureichenden Erfassung der Tätigkeiten im Informationssystem.

Des Weiteren ist eine Verknüpfung zu den anderen Systemen schwer, da die Aufzeichnungen der Tätigkeiten nachgelagert zur Durchführung geschehen und dadurch die zeitliche Zuweisung nur unter sehr hohem ma-

nuellem Aufwand gelingt. Die Informationen im Freitext der Instandhaltungsmeldungen, in welchem Details zur Durchführung hinterlegt werden, sind nur mit größerem Aufwand verarbeitbar.

Für eine erfolgreiche Einführung ist es notwendig, den Umfang der Daten in allen Systemen zu erhöhen, sodass die historischen Daten für ein Prognosemodell verwendet werden können. Die Instandhaltungsdaten müssen in allen Kategorien auf Reifegrad drei gebracht werden, um die Datenqualität für prognostische Modelle sicherstellen zu können. Dadurch soll eine Verbindung zwischen den Instandhaltungstätigkeiten und den Messdaten geschaffen werden.

Anhand der strukturierten Bewertung im Reifegradmodell konnte festgestellt werden, was an den einzelnen Systemen noch verbessert werden muss, um ein Projekt zur Einführung einer Predictive Maintenance Strategie erfolgreich umsetzen zu können.

ZUSAMMENFASSUNG Für eine erfolgreiche Einführung von Predictive Maintenance ist die Wahl des richtigen Pilotprojekts entscheidend. Mit der strukturierten Vorgehensweise des CRISP-DM und dem Datenqualitäts-Assessment für die Bestimmung der geforderten Datenqualität können die passenden Use Cases ausgewählt werden. Durch die Vorstudie können höhere Kosten für

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UNINACHRICHTEN Versuche vermieden werden und dank der danach besseren Umsetzbarkeit von Predictive Maintenance steigt die Akzeptanz und Motivation zur Durchführung weiterer Schritte in Richtung Industrie 4.0.

ACKNOWLEDGEMENT Diese Forschungsarbeit wird in Zusammenarbeit mit Pro2Future und voestalpine Stahl GmbH durchgeführt. Diese Arbeit wurde von der FFG unterstützt, Vertrag Nr. 881844: "Pro²Future".

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Dissertation. Montanuniversität Leoben.

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Autoren: Dipl.-Ing. Philipp T. Kraker ist seit 2020 am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften der Montanuniversität Leoben als wissenschaftlicher Projektmitarbeiter im Bereich Anlagenwirtschaft und Qualitätsmanagement tätig. Davor studierte er Werkstoffwissenschaften an der Montanuniversität Leoben.

Dipl.-Ing. Florian Kaiser ist seit 2018 am Lehrstuhl für Wirtschaftsund Betriebswissenschaften der Montanuniversität Leoben als wissenschaftlicher Projektmitarbeiter im Bereich Anlagenwirtschaft und Datenanalytik tätig. Davor studierte er Petroleum Engineering an der Montanuniversität Leoben.

Dipl.-Ing. Philipp T. Kraker

Dipl.-Ing. Florian Kaiser

wissenschaftlicher Projektmitarbeiter für Anlagenwirtschaft und Qualitätsmanagement am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften der Montanuniversität Leoben

wissenschaftlicher Projektmitarbeiter für Anlagenwirtschaft und Datenanalytik am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften der Montanuniversität Leoben

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IMPRESSUM

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WINGbusiness Impressum Medieninhaber (Verleger) Österreichischer Verband der ­Wirtschaftsingenieure Kopernikusgasse 24, 8010 Graz ZVR-Zahl: 026865239 Editor Heft 3/2022 Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr.mont. Wolfgang Posch E-Mail: wolfgang.posch@unileoben.ac.at Redaktion/Layout Chefin vom Dienst & Marketingleiterin: Mag. Beatrice Freund Tel. +43 (0)316 873-7795, E-Mail: office@wing-online.at Editorial Board Dipl.-Ing Thomas Draschbacher, BSc E-Mail: thomas.draschbacher@tugraz.at Dipl.-Ing. Florian Schierlinger-Brandmayr E-Mail: florian.schierlinger-brandmayr@tugraz.at Dipl.-Ing. Franz Siegmeth, MBA E-Mail: franz.siegmeth@unileoben.ac.at Dipl.- Dipl.-Ing. Ralph Stöckl, BSc E-Mail: ralph.stoeckl@tugraz.at Dipl.-Ing. Andreas Kohlweiss, BSc E-Mail: andreas.kohlweiss@tugraz.at Dipl.-Ing. Marco Berger, BSc E-Mail: marco.berger@tugraz.at Dipl.-Ing. Philipp Miklautsch E-Mail: philipp.miklautsch@unileoben.ac.at Anzeigenleitung/Anzeigenkontakt Mag. Beatrice Freund Tel. +43 (0)316 873-7795, E-Mail: office@wing-online.at

nagement) internationale Veranstaltungen und Netzwerke.

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Außerdem besteht die Möglichkeit eine Vorauswahl der Teilnehmer, mittels Ihnen vorab zugesandten Lebensläufen, zu treffen.

Auf unserer Webseite http://www.wing-online.at/de/ wingnet-wien/ finden Sie eine Auswahl an vorangegangenen Events sowie detaillierte Informationen zu unserem Leistungsumfang WINGnet Wien: Theresianumgasse 27, 1040 Wien, wien@wingnet.at ZVR: 564193810

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