UMBERTO: Unternehmensübergreifende Energie- und Produktionsoptimierung

Im Forschungsvorhaben UMBERTO wird eine digitale Planungs- und Steuerungs-Methode auf Basis digitaler Zwillinge zur unternehmensübergreifenden Optimierung der Energieflexibilität und damit CO2-Emissionsreduktion in der Sachgüterproduktion entwickelt. Die Energietransformation zu einem strombasierten System ist die bedeutendste THG-Reduktionsmaßnahme, und die Umstellung der produzierenden Industrie, Verursacher von über 40% der THG-Emissionen, muss dafür einen Hauptbeitrag leisten.

Daraus entstehen enorme Herausforderungen:

a) Der mit der Transformation steigenden Volatilität im Stromnetz muss durch steigende Energieflexibilität der Produktion begegnet werden, indem die Freiheitsgrade maximal ausgenutzt und erweitert werden, vor allem auch durch unternehmensübergreifende Abstimmung des Energieeinsatzes erreicht.

b) Eine bessere Synchronisation von Energieeinsatz und Energieverfügbarkeit muss erreicht werden, um THG-Emissionen bei Energieeinsatz zu minimieren. Eine unternehmensübergreifende Optimierung des Energieeinsatzes in der Produktion ist hierbei ein Schlüssel, auch indem Energie-Erzeugungs- und -Speicher-Anlagen wirtschaftlicher betrieben werden können.

UMBERTO soll daher eine Planungsmethode für die unternehmensübergreifende Optimierung von Produktion und Energieeinsatz entwickeln, die zur Netzstabilität beiträgt und damit Negativauswirkungen durch Zwangsabschaltungen in der Energielenkung vorbeugt und gleichzeitig durch gesteigerte Energieflexibilität den Anteil erneuerbarer Energie in der Sachgüter-Produktion maximiert, Energiekosten und THG senkt und die Nutzungsmöglichkeiten von Energieerzeugung und -speicherung für Unternehmen verbessert. Die konkreten Ziele sind:

  • Reduktion von Energieverbrauchs-Spitzen sowie die Vermeidung von Energieeinsatz zu ungünstigen Zeiten (niedriger E-Verfügbarkeit aus erneuerbaren Quellen) im Bereich von 15-30%, dadurch Vermeidung von Zwangsmaßnahmen der Energielenkung, resultierend in höherer Netzsicherheit und dadurch geringeren Netzkosten, wiederum resultierend in Standort- und Wettbewerbspositions-Sicherung für energieintensive Produktionsunternehmen+
  • CO2-Reduktion im industriellen Energieeinsatz um 5-10% und Energiekostenreduktion im Bereich von 5-20%, durch unternehmensübergreifend synchronisierten Energieeinsatz in der Fertigung, erreicht durch vermiedenen Energieeinsatzmengen zu Zeiten schlechter E-Verfügbarkeit sowie besseren Einsatz lokaler E-Erzeugungs- (z.B. große gemeinsam genutzte Solaranlagen) und -speichermöglichkeiten

Eckdaten zum Forschungsprojekt

Langtitel des Projekts: Unternehmensübergreifende Energie- und Produktions-Optimierung
Kurztitel des Projekts: UMBERTO
Fördergeber: FFG
ausschreibung: Produktion und Material 2023, national
Konsortialführer: Fraunhofer Austria Research GmbH
Projektpartner: Automation X, Energie Steiermark Business, Energienetze Steiermark, Hendrickson Austria, Stahl Judenburg, Wuppermann Austria, TU Wien Institut für Energietechnik
Laufzeit des Projekts: 36 Monate
Gesamtkosten: 1.1 Mio.  €

Projektergebnisse

Das Ergebnis ist eine digitale Planungsmethode auf Basis Digitaler Zwillinge von Produktions- und Energiesystem der Unternehmen, sowie einer unternehmensübergreifenden automatisch optimierenden Planung des Energieeinsatzes in der Produktion zwischen den Unternehmen, auf Basis der Optimierung von vernetzten Systemen (unter Adaptierung von KI-Methoden, wie Reinforcement Learning), vertraulichkeitsbewahrender Technologie, und Datenräumen. In einem einzigartigen Use-Case mit den drei energieintensiven Unternehmen am Strom-Verteilerknoten Judenburg, ihrem Energieversorger und dem Netzbetreiber wird das interdisziplinäre Forschungskonsortium die anwendungsorientierte Methode entwickeln, den Einsatz-Nutzen evaluieren und somit eine direkte Umsetzungsperspektive schaffen. Damit wird UMBERTO einen wesentlichen Beitrag zur klimaneutralen, energieschonenden Sachgüterproduktion sowie zur Standortsicherung insbesondere für energieintensive Produktionsbetriebe leisten.