DE102011081547A1

DE102011081547A1 - Einstellung einer industriellen Anlage

Info

Publication number: DE102011081547A1
Application number: DE102011081547A
Authority: DE
Inventors: Lars Jordan; Steffen Lamparter
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Siemens AG
Priority date: 2011-08-25
Filing date: 2011-08-25
Publication date: 2013-02-28
Also published as: US10243372B2; EP2697753A1; WO2013026673A1; US20140188297A1

Abstract

Es wird vorgeschlagen, eine industrielle Anlage, z.B. ein Produktions- oder Logistik-System, optimiert zu betreiben, wobei der Stromverbrauch hinsichtlich einer Zielfunktion optimiert wird. Die Zielfunktion kann neben dem Stromverbrauch auch weitere Parameter, z.B. eines Energielieferanten oder der Anlage selbst, berücksichtigen, so dass z.B. eine Mehrzieloptimierung durchgeführt werden kann und die Anlage im Hinblick auf den Stromverbrauch oder der Stromverbrauch im Hinblick auf die Anlage angepasst werden kann. Sowohl die industrielle Anlage als auch ein Energielieferant oder Netzbetreiber stellen Informationen bereit, die entsprechend zur Optimierung bzw. als Teil der Zielfunktion berücksichtigt werden können. Hierbei ist es von Vorteil, dass Überlastsituationen vermieden werden und insbesondere eine große Anzahl regenerative Energiequellen als Energielieferanten genutzt werden können, weil eine Anpassung an die tatsächlich bereitgestellte Energiemenge erfolgt und somit das Stromnetz entsprechend betrieben bzw. belastet werden kann. Die Erfindung kann beispielsweise in Smart Grids bzw. in Produktions- oder Logistik-Managementsystemen eingesetzt werden.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Einstellen einer industriellen Anlage. Insbesondere ermöglicht die Erfindung einen effizienten Einsatz von Smart Grids bzw. eine vorteilhafte Nutzung von Produktions- oder Logistik-Managementsystemen.
EPCIS (engl. für Electronic Product Code Information Services) ist ein Standard, der in seiner ersten Version 2007 veröffentlicht wurde und im Wesentlichen Schnittstellen zur Erfassung und Abfrage sogenannter EPCIS-Ereignisse definiert. Mittels EPCIS werden Anwender (Unternehmen, Behörden, Lieferketten, etc.) in die Lage versetzt, Transparenz und Kontrolle über ihre jeweiligen Prozesse zu steigern. EPCIS kann sowohl unternehmensintern als auch unternehmensübergreifend eingesetzt werden (siehe: http://de.wikipedia.org/wiki/EPCIS).
Der Begriff intelligentes Stromnetz (hier auch bezeichnet als Smart Grid) umfasst die kommunikative Vernetzung und Steuerung von Stromerzeugern, Speichern, elektrischer Verbraucher und Netzbetriebsmitteln in Energieübertragungs- und -verteilungsnetzen der Elektrizitätsversorgung. Diese Art der Vernetzung ermöglicht eine Optimierung und Überwachung der verbundenen Komponenten. Ziel ist hierbei die Sicherstellung der Energieversorgung auf Basis eines effizienten und zuverlässigen Systembetriebs (siehe:
http://de.wikipedia.org/wiki/Smart_Grid).
Der zunehmende Ausbau erneuerbarer Energien und der daraus resultierende Anstieg fluktuierender, nicht steuerbarer und somit unvorhersehbarer Stromeinspeisungen in ein Energieversorgungsnetz (auch bezeichnet als Stromnetz) gefährdet die Versorgungssicherheit und Netzstabilität. Häufig ist ein entsprechender Ausbau des Energieversorgungsnetzes weder zeitnah machbar noch in wirtschaftlicher Hinsicht empfehlenswert.
Aus diesem Grund werden zunehmend alternative Strategien für eine effiziente Nutzung des Stromnetzes vorgeschlagen.
Eine Möglichkeit, die Netznutzung effizienter zu gestalten, ist die Einführung zusätzlicher Informationstechnologie (IT) in dem Stromnetz; ein solches Stromnetz wird oft als "intelligentes Stromnetz" oder als "Smart Grid" bezeichnet.
Basierend auf einer solchen IT-Infrastruktur können Koordinationsmechanismen dazu verwendet werden, eine Netzauslastung und/oder eine Netzstabilität zu erhöhen. Die Entwicklung geeigneter Koordinationsmechanismen ist jedoch in vielen Fällen noch nicht verfügbar und die entsprechenden Konzepte sind zumeist teuer in der Realisierung, da eine neue Infrastruktur für Koordination und Steuerung von Verbrauchern benötigt wird.
Ein weiterer Nachteil ist es, dass die bekannten Koordinationsmechanismen für einfach anzusteuernde Geräte wie Klimaanlagen oder Heizungspumpen verwendet werden. Eine Koordination großer Verbraucher wie Industrieanlagen ist deutlich komplexer und benötigt andere und ggf. aufwendigere Koordinationsmechanismen.
Die Aufgabe der Erfindung besteht darin, die vorstehend genannten Nachteile zu vermeiden und insbesondere eine Möglichkeit zur effizienten Steuerung einer industriellen bzw. technischen Anlage beispielsweise durch Optimierung des Stromverbrauchs oder der Kosten für den Stromverbrauch zu schaffen.
Diese Aufgabe wird gemäß den Merkmalen der unabhängigen Ansprüche gelöst. Bevorzugte Ausführungsformen sind insbesondere den abhängigen Ansprüchen entnehmbar.
Zur Lösung der Aufgabe wird ein Verfahren zur Einstellung einer industriellen Anlage vorgeschlagen,

– bei dem ein Stromverbrauch der industriellen Anlage bestimmt wird,
– bei dem eine Optimierung des Stromverbrauchs der industriellen Anlage hinsichtlich einer Zielfunktion durchgeführt wird,
– bei dem die industrielle Anlage entsprechend der Optimierung eingestellt wird.

Beispielsweise kann der Stromverbrauch der industriellen Anlage entsprechend der Optimierung eingestellt werden. Auch ist es möglich, dass die industrielle Anlage selbst, z.B. eine Verarbeitungsgeschwindigkeit und/oder Verarbeitungsmodi entsprechend der Optimierung eingestellt werden.
Somit ermöglicht die hier vorgeschlagene Lösung beispielsweise eine energieoptimierte Produktionsplanung und -steuerung für industrielle Anlagen, z.B. Produktionsanlagen, logistische Anlagen, etc. auf Basis existierender logistischer bzw. produktionslogistischer Systemen.
Vorteilhaft kann die Stromversorgung analog einer Just-in-Time- oder Just-In-Sequence-Anlieferung von Zulieferteilen bei produzierenden Unternehmen betrachtet und die Produktionssteuerungssysteme für die Realisierung von Angebot-Nachfrage-Effekten in einem Smart Grid entsprechend erweitert werden.
Dies bedeutet beispielsweise, dass ein einzelnes System für die Beschaffung von Materialien (z.B. Roh-/Hilfsmaterial) oder Gütern für die Produktion und für die Beschaffung der für die Produktionsprozesse benötigen Energie verwendet werden kann.
Hierbei ist es z.B. von Vorteil, dass aufgrund der existierenden logistischen bzw. produktionslogistischen Systeme keine zusätzlichen Informationssysteme beim Energiekonsumenten (produzierendes Unternehmen) benötigt werden und somit geringe Kosten für die Einführung von Smart Grid Lösungen anfallen.
Weiterhin ist es von Vorteil, dass die Energiekosten bei dem Energiekonsumenten durch flexible Anpassung der Anlage, z.B. Produktion, beispielsweise durch energie-optimierte Auftragssteuerung oder Maschinenkonfiguration, an externe Ereignisse (z.B. Preissignale) reduziert werden können.
Auch ist es ein Vorteil, dass Energielieferanten (z.B. Energie-Netzbetreiber) eine zusätzliche Flexibilität erhalten, da über Ereignisse eine Steuerung der angeforderten Energie möglich wird. Dadurch wird ein ineffizienter Netzausbau, der nur für seltene Fälle erforderlich ist, vermieden. Weiterhin kann der Anteil fluktuierender Energielieferanten (z.B. regenerativer Energielieferanten) erhöht werden.
Eine Weiterbildung ist es, dass die Zielfunktion eine Information betreffend vergangene Stromverbräuche berücksichtigt.
Insbesondere können historische Daten gesammelt und im Rahmen der Optimierung berücksichtigt werden. Dies hat den Vorteil, dass z.B. eine Prognose basierend auf den historischen Daten durchgeführt werden kann. So ist es möglich, ein Ergebnis, z.B. eine verspätete Fertigstellung eines Produkts oder eine entsprechende Veränderung des Stromverbrauchs der industriellen Anlage vorherzusagen und rechtzeitig geeignete Gegenmaßnahmen zu ergreifen.
Eine andere Weiterbildung ist es, dass die Zielfunktion eine Information von einem Energielieferanten, insbesondere ein Signal betreffend den Stromverbrauch, berücksichtigt.
Insbesondere ist es eine Weiterbildung, dass die Information von dem Energielieferanten mindestens eine der folgenden Informationen umfasst:

– ein Signal betreffend den einzustellenden, minimalen und/oder maximalen Stromverbrauch;
– eine Preisinformation;
– eine sonstige Tarifinformation;
– eine Auslastungsinformation.

Auch ist es eine Weiterbildung, dass die Zielfunktion eine Information des Stromnetzes, insbesondere einen Zustand des Stromnetzes, berücksichtigt.
Diese Information betreffend das Stromnetz kann von der industriellen Anlage oder einer sonstigen Mess-Einheit bestimmt werden.
Ferner ist es eine Weiterbildung, dass die Zielfunktion einen aktuellen, einen vergangenen und/oder einen geplanten Stromverbrauch der industriellen Anlage berücksichtigt.
Im Rahmen einer zusätzlichen Weiterbildung wird die Optimierung des Stromverbrauchs und mindestens eines weiteren Parameters der industriellen Anlage hinsichtlich der Zielfunktion durchgeführt.
Eine nächste Weiterbildung besteht darin, dass der mindestens eine weitere Parameter umfasst:

– einen Parameter der industriellen Anlage;
– eine Durchlaufzeit;
– Kosten für die Anlage;
– Kosten für den Strom;
– einen Logistikplan;
– einen Produktionsplan.

Eine Ausgestaltung ist es, dass die Zielfunktion eine aktuelle oder eine zukünftige Situation der industriellen Anlage berücksichtigt.
Bei der zukünftigen Situation kann es sich um eine prognostizierte Situation der industriellen Anlage handeln.
Eine alternative Ausführungsform besteht darin, dass die aktuelle oder die zukünftige Situation der industriellen Anlage mindestens eine der folgenden Informationen berücksichtigt:

– einen Lieferstatus zugelieferter oder bereitgestellter Güter;
– einen Ausbaustatus der industriellen Anlage;
– einen Betriebsmodus der industriellen Anlage.

Eine nächste Ausgestaltung ist es, dass die Zielfunktion mindestens eines der folgenden Ziele umfasst:

– Einhaltung einer Lieferzusage;
– Einhaltung einer vorgegebenen Maschinenauslastung;
– Einhaltung eines vorgegebenen Energieverbrauchs;
– Einhaltung eines Durchsatzes.

Bei der Zielfunktion kann es sich um eine Kostenfunktion, insbesondere eine gewichtete Kostenfunktion handeln. Die Zielfunktion kann hinsichtlich eines Ziels oder hinsichtlich mehrerer Ziele optimiert werden (Einziel- oder Mehrzieloptimierung).
Auch ist es eine Ausgestaltung, dass die industrielle Anlage mindestens eine der folgenden Komponenten umfasst:

– eine Produktion oder Fertigung;
– eine Logistik-Einheit;
– eine Dienstleistungs-Einheit;
– ein Rechenzentrum;
– einen Energielieferanten;
– einen Übertragungsnetzbetreiber.

Insbesondere kann es sich bei der industriellen Anlage um jedwede Anlage handeln, die für den Energielieferanten in einem signifikanten Maß Strom benötigt. Die industrielle Anlage kann z.B. eines oder mehrere Unternehmen umfassen.
Die vorstehend genannte Aufgabe wird auch gelöst durch eine Vorrichtung zur Einstellung einer industriellen Anlage umfassend eine Verarbeitungseinheit, die derart eingerichtet ist, dass

– ein Stromverbrauch der industriellen Anlage bestimmbar ist,
– eine Optimierung des Stromverbrauchs der industriellen Anlage hinsichtlich einer Zielfunktion durchführbar ist,
– die industrielle Anlage entsprechend der Optimierung einstellbar ist.

Die hier genannte Verarbeitungseinheit kann insbesondere als eine Prozessoreinheit und/oder eine zumindest teilweise festverdrahtete oder logische Schaltungsanordnung ausgeführt sein, die beispielsweise derart eingerichtet ist, dass das Verfahren wie hierin beschrieben durchführbar ist. Besagte Verarbeitungseinheit kann jede Art von Prozessor oder Rechner oder Computer mit entsprechend notwendiger Peripherie (Speicher, Input/Output-Schnittstellen, Ein-Ausgabe-Geräte, etc.) sein oder umfassen.
Die vorstehenden Erläuterungen betreffend das Verfahren gelten für die Vorrichtung entsprechend. Die Vorrichtung kann in einer Komponente oder verteilt in mehreren Komponenten ausgeführt sein.
Eine Weiterbildung ist es, dass die Vorrichtung Teil eines Produktionsmanagementsystems ist.
Auch wird die oben genannte Aufgabe gelöst mittels eines Systems umfassend mindestens eine der hier beschriebenen Vorrichtungen.
Die hier vorgestellte Lösung umfasst ferner ein Computerprogrammprodukt, das direkt in einen Speicher eines digitalen Computers ladbar ist, umfassend Programmcodeteile, die dazu geeignet sind, Schritte des hier beschriebenen Verfahrens durchzuführen.
Weiterhin wird das oben genannte Problem gelöst mittels eines computerlesbaren Speichermediums, z.B. eines beliebigen Speichers, umfassend von einem Computer ausführbare Anweisungen (z.B. in Form von Programmcode), die dazu geeignet sind, dass der Computer Schritte des hier beschriebenen Verfahrens durchführt.
Die oben beschriebenen Eigenschaften, Merkmale und Vorteile dieser Erfindung sowie die Art und Weise, wie diese erreicht werden, werden klarer und deutlicher verständlich im Zusammenhang mit der folgenden schematischen Beschreibung von Ausführungsbeispielen, die im Zusammenhang mit den Zeichnungen näher erläutert werden. Dabei können zur Übersichtlichkeit gleiche oder gleichwirkende Elemente mit gleichen Bezugszeichen versehen sein.
Es zeigen:
1 einen produzierendes Unternehmen als Abnehmer einer Energie von einem Energielieferanten;
2 einen Ereignis-Prozessor als Teil des in 1 gezeigten Assistenzsystems, wobei der Ereignis-Prozessor eine Registrierung, eine Situations-Erkennung und eine Kompensation umfasst;
3 einen Algorithmus, der beschreibt, wie Anfragen an einem Ereignismechanismus einer EPCIS-Datenbank angemeldet werden und wie die benötigten Verfügbarkeiten der Ressourcen der Situations-Erkennung bereitgestellt werden;
4 ein schematisches Schaubild, dass die Abhängigkeiten zwischen Produktionsjobs, Entnahmejobs und Lieferjobs darstellt.
Der hier vorgeschlagene Ansatz ermöglicht es, einen Energieverbrauch eines komplexen Systems, z.B. eines produzierenden Unternehmens oder eines Dienstleisters, so zu beeinflussen, dass eine Auslastung und/oder eine Stabilität des Energienetzes verbessert werden kann.
Dies wird vorteilhaft dadurch erreicht, dass Warenlogistik- bzw. Supply-Chain Management Lösungen für eine "gerade rechtzeitige" (Just-In-Time (JIT) bzw. Just-In-Sequence (JIS)) Anlieferung, Bearbeitung und/oder Steuerung entsprechend herangezogen wird.
Hierbei kann vorteilhaft der Effekt bzw. Trend genutzt werden, dass für die JIT/JIS-Lieferstrategien Echtzeit-Ereignisse in die produktionslogistischen Systeme einfließen.
So können bestehende Systeme (z.B. produktionslogistische Systeme) oftmals auf externe Ereignisse reagieren, indem die Planung und/oder Steuerung der Produktions- und Logistikprozesse angepasst wird/werden. Bei solchen Systemen handelt es sich z.B. um ein

– Supply Chain Management (SCM),
– Enterprise Resource Planning (ERP) und oder
– Manufacturing Execution System (MES).

Zur Erläuterung der vorstehend genannten Begriffe sei auch auf [http://de.wikipedia.org/wiki/Supply-Chain-Management], [http://de.wikipedia.org/wiki/Enterprise_Resource_Planning] und [http://de.wikipedia.org/wiki/Manufacturing_Execution_System] verwiesen.
Beispielsweise kann ein Smart Grid dynamische Preissignale bereitstellen. Preisänderungen können als Ereignisse herangezogen werden, um eine energieoptimierte Planung bzw. eine energieoptimierte Steuerung des Stromkonsums zu erreichen.
Insbesondere spielen produzierende Unternehmen aufgrund ihres typischerweise hohen Energieverbrauchs (und ihrer somit erheblichen Auswirkung auf das Stromnetz) eine wichtige Rolle für die Einführung des Smart Grid Konzeptes.
Durch Verwendung bestehender IT-Infrastrukturen der JIT/JIS-Logistiksteuerung kann eine relativ kostengünstige Lösung für die Umsetzung eines sogenannten "Demand-Response"-Szenarios in dem bzw. für das Smart Grid realisiert werden.
1 zeigt ein produzierendes Unternehmen 101 als Abnehmer einer erheblichen Menge an Energie von einem Energielieferanten 102.
Sowohl das Unternehmen 101 als auch der Energielieferant 102 stellen einem Ereignis-Server 103 Informationen 108, 109 bereit, die als Steuerereignisse 104 von einem Assistenzsystem 105 verarbeitet werden. Das Assistenzsystem 105 umfasst beispielhaft mindestens eines der vorstehend genannten Systeme: SCM, ERP, MES.
Das Unternehmen 101 stellt dem Ereignis-Server 103 als Informationen 108 beispielsweise Liefer-Informationen, Status-Informationen betreffend Lieferung o.ä. bereit. Der Energielieferant 102 stellt dem Ereignis-Server 103 als Informationen 109 beispielsweise Preisinformationen, Angebot-Nachfrage-Informationen oder Energieverbrauchspläne bzw. Änderungen derselben zur Verfügung.
Beispielsweise erfolgt bei einer JIT-Anlieferung nach einer Bestellung, die bereits frühzeitig durchgeführt wird, ein Liefer- bzw. Feinabruf (z.B. nach VDA 4905/4915/4916), der kurzfristig bei Bedarf abgesetzt wird und die benötigte Menge und den Zeitpunkt festlegt. Die entsprechenden IT-Systeme (ERP/SCM/MES) in dem Assistenzsystem 105 können z.B. auf andere Liefermengen oder andere Lieferzeitpunkte flexibel reagieren (z.B. durch Umplanung). Entsprechend stellt das Assistenzsystem 105 dem Unternehmen 101 eine Rückmeldung 106 betreffend z.B. Bestellung und/oder Lieferabruf bereit.
Handelt es sich bei dem Unternehmen 101 z.B. um einen Großkunden des Energielieferanten 102, kann ein langfristiger Liefervertrag (entsprechend der Bestellung von Waren) bestehen, der kurzfristige Fahrplanvorhersagen betreffend die benötigte Strommenge am Tag vorher bestimmt (entsprechend einem Lieferabruf für Waren) – vergleiche Informationen 107, die von dem Assistenzsystem 105 dem Energielieferanten 102 bereitgestellt werden.
Vorzugsweise kann ein Smart Grid die Funktion aufweisen, dass je nach Zustand des Stromnetzes und der Energieerzeugungsprognosen der mögliche Konsum sowohl über einen flexiblen Strompreis (Ereignismeldung) als auch über ein entsprechendes Angebot-Nachfrage-Signal, das z.B. in einem Vertrag geregelt ist, gesteuert wird.
Weitere Vorteile und Implementierungen:
Beispielsweise ermöglicht es der hier vorgestellte Ansatz, bestehende logistische und/oder produktionslogistische Systeme insbesondere produzierender Industrien kostengünstig in ein Smart Grid einzubinden. Dabei können z.B. (dynamische) Preissignale und Angebots-Nachfrage-Strategien verwendet werden, um effizient Strom von dem Energielieferanten zu beziehen.
Nachfolgend werden beispielhaft zwei mögliche Szenarien erläutert:

(1) Beispielsweise können logistische Ereignisse z.B. in einem Unternehmen und/oder zwischen Unternehmen ausgetauscht werden, um einen Ereignis-basierten Austausch von Energie-Information (z.B. Strompreisänderungen, Energiebedarfsänderungen, Fahrplanänderungen, etc.) zu ermöglichen. Hierzu kann ein vorhandenes (z.B. RFID-basiertes) Überwachungssystem (auch bezeichnet als Tracking und Tracing-System) eingesetzt werden, das z.B. für Lieferketten ggf. sogar bereits vorhanden ist und im Sinne der vorliegenden Erfindung genutzt werden kann. Vorzugsweise wird ein Informationsmodell um Ereignisse erweitert (z.B. durch Erweiterung des EPCIS-Standards), die für die Steuerung der Stromlieferung nötig sind. Hierbei kann es sich beispielsweise um Preissignale oder Angebot-Nachfrage-Signale handeln (vgl. Information 109).
(2) Ein bestehendes (z.B. produktionslogistisches) Assistenzsystem 105 kann erweitert werden dahingehend, dass es z.B. Strombereitstellungsereignisse (z.B. übermittelt in Form der Information 109) empfängt und je nach Bedarf die Produktionsplanung (und somit den Stromverbrauch) beeinflusst (vgl. Rückmeldung 106 an Unternehmen 101).

Der Ansatz ermöglicht es somit, auf logistische Ereignisse (Informationen 108) als auch Energie-Informationen 109 zu reagieren und den Stromverbrauch bzw. die Stromkosten zu optimieren auf der Basis von Energiemodellen der betroffenen industriellen Anlage (d.h. des Unternehmens 101) durch

– eine Umplanung der Produktion (z.B. eine Produktionsauftragsumplanung),
– eine Änderung der Produktionsprozesse (z.B. Veränderung der Geschwindigkeit der Produktion) und/oder
– ein dynamisches Wechseln des Stromanbieters und/oder Stromtarifs.

Insbesondere kann der hier vorgestellte Ansatz mindestens eines der folgenden Ziele verfolgen:

(a) Ein Energiegesamtverbrauch bzw. ein Verbrauch nichtregenerativer Energie kann minimiert werden. Beispielsweise können Aufträge in Zeiten verlagert werden, in denen eine große Menge an Wind- oder Solarenergie verfügbar ist.
(b) Lastspitzen können reduziert oder vermieden werden. Dies hat insbesondere den Vorteil, dass eine geringere Kapazität der elektrischen Leitungen ausreicht.
(c) Es kann flexibel auf eine tatsächlich vorhandene und bereitstellbare Menge elektrischer Energie reagiert werden. Insbesondere können Mehr- oder Mindermengen elektrischer Energie auch im Hinblick auf einen Energiefahrplan zumindest teilweise ausgeglichen werden.
(d) Ein zeitnaher Wechsel zwischen Stromanbietern und/oder Stromtarifen kann die Kosteneffizienz steigern.

Beispielsweise kann ein RFID-basiertes produktionslogistisches System in der hier beschriebenen Weise optimiert werden. RFID ermöglicht die automatische Identifizierung und Lokalisierung von Gegenständen und erleichtert damit die Erfassung von Daten (vgl. http://de.wikipedia.org/wiki/RFID).
Beispielhaft sei hierbei auf das Forschungsprojekt RAN (www.autoran.de) verwiesen, in dem ein logistisches System mit einer RFID-basierten Überwachung (Tracking und Tracing-System) von Objekten sowie den entsprechenden produktionslogistischen Assistenzsystemen für die Ereignis-basierte Produktionsplanung und -steuerung eingesetzt wird.
Eine beliebige produktionslogistische Infrastruktur kann für die Energie-optimale Planung und Steuerung eines produzierenden Betriebs verwendet werden. Hierbei kann auf Ereignisse des Stromlieferanten (z.B. Preisänderung), Verteilnetzbetreibers (z.B. Überlastungsmeldung), etc. geeignet reagiert werden.
Die Energielieferanten (Energiewirtschaft), z.B. Netzbetreiber, Stromgroßhändler, Übertragungsnetzbetreiber, Verteilnetzbetreiber, Messstellenbetreiber können unterschiedliche energierelevante Ereignisse, z.B. ein Überlastungsereignis, ein Tarifänderungsereignis, ein Verbrauchsstatusereignis, etc. dem Ereignis-Server bereitstellen, der daraufhin ein Steuerereignis an das Assistenzsystem übermittelt.
Auf der Seite der Unternehmen können unterschiedliche Energiekonsumenten teilnehmen, die verschiedene Informationen (z.B. Ereignisse, z.B. EPCIS-Ereignisse) an den Ereignis-Server übermitteln. Diese werden auch in Form von Steuerereignissen an das Assistenzsystem übermittelt.
Somit erhält das Assistenzsystem nicht nur Informationen z.B. über die Beschaffung von Gütern oder von Rohmaterial für die Produktion, sondern auch Informationen über die Beschaffung der benötigten Energie.
Das Assistenzsystem kann hierbei verteilt ausgeführt sein, z.B. können mehrere Assistenzsysteme bei den Energiekonsumenten (Unternehmen) angeordnet sein, so dass die Steuerereignisse an mindestens ein Assistenzsystem übertragen werden.
EPCIS
Beispielhaft wird nachfolgend der EPCIS-Standard genutzt und ein Datenaustausch basierend auf dem EPCIS-Standard beschrieben. Hierbei wird beispielhaft die Funktionalität der EPCIS-Ereignisse erweitert, um z.B. Pläne bestätigen als auch Abweichungen von Plänen bestimmen zu können.
Gemäß dem derzeitigen Standard beschreibt ein EPCIS-Ereignis welches Objekt (was?), an welcher Stelle (wo?), zu welcher Zeit (wann?) aus welchem Grund (warum?) beobachtet wurde.
Dieses Konzept kann dahingehend erweitert bzw. genutzt werden, Ereignisse mit Energiebezug wie beispielsweise Überlastungsereignis, Tarifänderungsereignis oder Verbrauchsstatusereignis darzustellen. So kann z.B. ausgedrückt werden, dass sich ein entsprechender Tarif (was?), zu einem bestimmten Zeitpunkt (wann?), für einen bestimmten Ortsabschnitt (wo?), aus einem bestimmten Grund (warum?) ändert.
Dies ermöglicht eine Erfassung und Mitteilung von Problemen, die z.B. entlang einer Produktion (z.B. einer Supply-Chain) auftreten. Die XML-basierte EPCIS-Ereignis-Syntax basiert auf einer formalen Semantik. Die vorliegende Lösung schlägt insbesondere vor, implizites Wissen aus Ereignissen zu folgern, wodurch sich Situationen und Kompensationsstrategien wesentlich effizienter ableiten lassen.
Hinsichtlich der EPCIS Ereignisse und Master Ontologien sei auf die Normen IEC 61512 und IEC 62264 verwiesen.
Logische Prädikate werden in einer Ontologie eingesetzt, um Klassen (Prädikate mit einer Arität von eins) und Relationen zwischen Klassen (Prädikate mit einer Arität von zwei) auszudrücken. Aussagen haben somit die Form C(x) oder R(x, y), wobei C eine Klasse, R eine Relation und x, y konkrete Objekte bezeichnen.
Somit repräsentieren Klassen Ereignis-Typen, wohingegen Eigenschaften Ereignis-Felder darstellen.
Beispielsweise drücken die Aussagen

– ObjectEvent (e1),
– Assembly (p1) und
– bizStep (e1, p1)

Alternativ könnte ein EPCIS QuantityEvent verwendet werden, um die an dem Schritt bizstep vom Typ Assembly die zur Verfügung stehende Strommenge zu beschreiben. Hierbei kann der Typ epcClass auf eine Ressource "Strom" verweisen.
Die Operatoren ∀, ∃ und die logischen Verknüpfungen ∨, ∧, →, etc. können verwendet werden, um komplexe Klassenbeschreibungen anzugeben.
Beispielsweise kann durch die folgende Formel ausgedrückt werden, dass jedes Individuum, das ein Ereignis ObjectEvent ist und einen Schritt bizStep aufweist, der zu der Klasse Assembly gehört, auch ein Ereignis einer Klasse ReceivedInAssembly ist:
Neue Ereignisse ObjectEvent x, die diese Bedingung erfüllen, werden automatisch als ReceivedInAssembly Ereignisse klassifiziert. Alle Regeln zur Situations-Erkennung und zur Kompensation, die für solche ReceivedInAssembly Ereignisse definiert sind, werden automatisch auf die neuen Ereignisse angewandt.
Somit kann die Anzahl der Regeln zur Situations-Erkennung und Kompensation reduziert werden. Dies wirkt sich positiv auf die Spezifikation und die Fehlertoleranz aus. Die nachfolgend erläuterte Situations-Erkennung und Kompensation können unter Nutzung der EPCIS-Ereignis-Ontologie implementiert bzw. kann diese entsprechend erweitert werden.
EREIGNIS-PROZESSOR
Ein Ereignis-Prozessor kann als Teil des Assistenzsystems 105 ausgeführt sein. Der Ereignis-Prozessor kann auf die Steuerereignisse 104 reagieren, die auf den Informationen 108 oder 109, also auf Informationen bzw. Ereignissen von dem Unternehmen 101 oder dem Energielieferanten 102, basieren. Neben Ereignissen, die z.B. von der Produktion stammen, kann der Ereignis-Prozessor in entsprechender Weise auch energierelevante Ereignisse berücksichtigen und eine Anpassung der Planung kann basierend auf diesen Eingangsgrößen erfolgen. Beispielsweise kann von dem Ereignis-Prozessor festgestellt werden, dass sich ein Strompreis um mehr als x% von einer Vorgabe geändert hat, was dazu führen kann, dass z.B. die Produktion angepasst wird und/oder dass der Stromlieferant gewechselt wird. Die nachfolgenden Ausführungen berücksichtigen insbesondere die Informationen 108 von dem Unternehmen 101 und die Rückmeldung 106 an das Unternehmen 101. Entsprechend ist es möglich, die Informationen 109 von dem Energielieferanten 102 für die Optimierung zu berücksichtigen und/oder die Rückmeldung 107 an den Energielieferanten 102 als Ergebnis der Optimierung zu generieren.
Hierbei sei angemerkt, dass das Unternehmen 101 mindestens ein Unternehmen bzw. mindestens eine technische Anlage umfassen kann. Entsprechend kann der Energielieferant 102 eine Vielzahl von Energielieferanten umfassen. Die Rückmeldung 107 kann auch eine Auswahl eines Energielieferanten betreffen.
Das Ziel des Ereignis-Prozessors ist es, z.B. kritische Situationen zu erkennen, die z.B. auf mit Zeitstempel versehenen Ereignissen, der aktuellen Produktionsablaufplanung, erwarteten Lagerbeständen oder sonstigen Ereignissen des Energielieferanten basieren. Als ein Ergebnis einer solchen Erkennung können geeignete Gegenmaßnahmen eingeleitet werden, z.B. ein Umplanen und/oder Ausgeben weiterer Ereignisse, z.B. sogenannter EPCIS-Ereignisse. Beispielhaft zeigt 2 einen Ereignis-Prozessor, der die folgenden Komponenten umfasst bzw. die entsprechenden Funktionalitäten bereitstellt:

– eine Registrierung 201,
– eine Situations-Erkennung 202,
– eine Kompensation 203.

Diese Komponenten bzw. Funktionalitäten werden nachfolgend erläutert.
Registrierung 201
Die Registrierung 201 erhält und analysiert einen Produktionsplan 204, der z.B. von der industriellen Anlage (z.B. dem Unternehmen 101) bereitgestellt wurde, um sich für relevante Ereignisse zu registrieren. Dabei aktualisiert (vgl. Pfeil 206) die Registrierung 201 die Plandaten in der Situations-Erkennung 202.
Der Produktionsplan 204 spezifiziert die Ressourcen (z.B. Energiebedarf, Material und Endprodukte), die zu einem vorgegebenen Zeitpunkt benötigt werden. Beispielsweise entspricht der Produktionsplan 204
einem Satz von Tupeln (p, m, q, t), die einen Materialverbrauch beschreiben, wobei

– p ∊ P eine Ressourcenkennung (z.B. Material gemäß einer Stückliste),
– m ∊ M eine Maschinenkennung oder einen Maschinenort und
–
eine Menge einer Ressource p, die zu der Zeit t ∊ T benötigt wird,

Entsprechend können auch energierelevante Informationen 109 von dem Energielieferanten 102 erfasst und berücksichtigt werden.
3 zeigt einen Algorithmus, der beschreibt, wie Anfragen an einem Ereignismechanismus einer EPCIS-Datenbank angemeldet werden und wie die benötigten Verfügbarkeiten der Ressourcen der Situations-Erkennung 202 bereitgestellt werden.
Beispielhaft werden hier Begriffe aus der objektorientierten Programmierung verwendet, um einen Bezug zu Elementen eines Vektors herzustellen. So kennzeichnet ein Ausdruck Komponenten eines Vektors x ∊ X = {(a, b, c)|a ∊ A ∧ b ∊ B ∧ c ∊ C}.
Der in 3 dargestellte Algorithmus bezeichnet ein Verfahren zum Registrieren relevanter EPCIS-Ereignisse bei einer EPCIS-Datenbank 205 und zum Aktualisieren von Verfügbarkeitsplänen (vgl. Pfeil 206). Als Eingangsparameter werden ein Ressourcenverbrauchsplan R und eine Beobachtungsliste L zur Verfügung gestellt.
Der Algorithmus führt eine Beobachtungsliste L, die Produkt-Codes (EPCs) oder Klassenidentifikatoren EPCClassIDs derjenigen Ressourcen enthält, die schon registriert sind. Eine Funktion zum Integrieren von Logistikinformation in Produktprozesse stellt ein Abbilden der internen Kennung, die für die verschiedenen Ressourcenklassen in der Stückliste der Materialbeschreibung (MBOM) verwendet wird auf die externen Kennungen, die in dem EPCIS-Tracking und Tracing-System verwendet werden, dar. Dieses Abbilden wird in der Zeile 2 des Algorithmus unter Verwendung eines sogenannten lookupEPC-Verfahrens umgesetzt. In der Produktionsumgebung kann beispielsweise eine klassenbasierte Identifizierung von Materialien eingesetzt werden, um eine Produktionsflexibilität zu erhalten, da besonders im Fall von Just-In-Time (JIT) oder Just-In-Sequence (JIS) Prozessen eine stückbasierte Tracking und Tracing-Identifizierung verwendet wird.
Unterschiedliche Ausgestaltungen des lookupEPC-Verfahrens können verwendet werden, um verschiedene Szenarien abzudecken. Der Unterschied zwischen internen und externen Kennungen kann mittels expliziter Abbildungen von EPCClass/EPC-Kennungen auf MBOM-(Klassen-)Kennungen adressiert werden. Beruhend auf der Struktur der Kennung kann in vielen Fällen die Klassenkennung direkt von der Stückkennung abgeleitet werden. Beispielsweise ist die EPC-Klasse
urn:epc:idpat:sgtin:0614141.112345.*
des Stücks mit dem EPC
urn:epc:idpat:sgtin:0614141.112345.400
durch den ersten Teil des EPCs definiert.
Sobald der externe EPC oder die zugehörige Klasse (EPCClass) identifiziert wurde, verifiziert der Algorithmus, ob eine entsprechende Rückrufabfrage schon in der EPCIS-Datenbank registriert ist (Zeile 4). Falls dies nicht der Fall ist, wird eine neue Abfrage registriert (Zeilen 6 und 8). Der EPCIS-Standard stellt einen Satz vordefinierter Abfragen (SimpleEventQueries) bereit, die von EPCIS-Datenbanken implementiert werden.
Da die Situations-Erkennung 202 oft ein tatsächliches mit dem erwarteten Prozessverhalten vergleicht, werden entsprechend Pläne zur Materialverfügbarkeit aktualisiert. Derartige Aktualisierungen können beispielsweise lokal dargestellt werden, indem ein Ereignis ObjectEvent mit einer Aktion "REQUIRED" zu der Ontologie (Zeile 3) hinzugefügt wird.
Für eine vorgegebene Ressource r ∊ R spezifiziert das Ereignis eine Zeit r.t, wann ein Material r.p an einem Ort r.m verfügbar sein muss. Der Kompaktheit halber wird die folgende Abkürzung verwendet, um einen Bezug auf das Ereignis ObjectEvent in der EPCIS-Ereignisontologie herzustellen:
wobei

– "timestamp" einen Zeit bzw. eine Zeitinformation,
– "location" einen Ort bzw. eine Ortsinformation,
– "bizStep" einen Schritt z.B. der Produktionsanlage oder der Supply-Chain,
– "businessTransaction" eine Transaktion,
– "action" eine Aktion und
– "disposition" eine Statusinformation

Während die Kennung e und der Zeitstempel t für alle Ereignisarten verwendet werden können, sind insbesondere die anderen angeführten Relationen optional. Eigenschaften, die nicht definiert sind, können in Form eines Platzhalters "." notiert werden.
Situations-Erkennung 202
Nachfolgend werden beispielhaft Situationen wie eine verfrühte Bereitstellung oder eine verspätete Lieferung von Zulieferteilen, Maschinenausfälle oder anderen Störungen erläutert. Jede Störung wird z.B. mittels mindestens eines beobachteten Ereignisses erfasst oder beschrieben.
Entsprechend kann die Situations-Erkennung 202 auch Störungen, Situationen oder Ereignisse berücksichtigen, die auf einer Information 109 von dem Energielieferanten 102 beruhen.
Insofern kann von der Situations-Erkennung 202 eine Beschreibung von Situationen 207 genutzt werden.
Bei der Ereignisverarbeitung kann eine Situation durch Abhängigkeitsverhältnisse zwischen Ereignissen unter Verwendung von Ereignismustern bestimmt sein. Ereignismuster können als Vorlagen betrachtet werden, die auf bestimmte Kombinationen von Ereignissen passen. Hier wird beispielhaft eine regelbasierte Ereignismustersprache verwendet; ein regelbasierter Ansatz hat den Vorteil, dass ein logischer Formalismus zum Folgern ("Reasoning") über Ereignishierarchien mit zusätzlichen Sprachkonstruktionen und zeitlichem Folgern kombiniert werden kann.
Ein Ereignismuster wird aus atomaren oder komplexen Ereignissen konstruiert und erweitert den logischen Formalismus wie folgt:
wobei

– pr ein n-Array-Prädikat mit beliebigen Ausdrücken t₁, ..., t_n darstellt,
–
eine nichtnegative rationale Zahl ist,
– WHERE verwendet werden kann, um Beschränkungen, die einen Ausdruck t verwenden, zu definieren und
– BIN ein binärer Operator ist, der sich auf eine der zeitlichen Relationen bezieht, die z.B. in [Allen, J. F. (1983). Maintaining knowledge about temporal intervals. Commun. ACM, 26(11), 832–843] definiert sind.

Diese zeitlichen Operatoren umfassen

– SEQ, der eine Folge von Ereignissen darstellt,
– AND, der angibt, dass zwei Ereignisse zum gleichen Zeitpunkt stattfinden, und
– OR, der spezifiziert, dass zumindest eines von zwei Ereignissen stattfinden muss.

In dem vorliegenden Szenario nimmt das Prädikat pr meist ein (atomares) EPCIS-Ereignis, z.B. ein ObjectEvent, an.
Situationen können als komplexe Ereignisse behandelt werden, d.h. pr(t₁, ..., t_n) ← p.
Allgemein können insbesondere für den Fall verteilter Produktionsnetzwerke drei Arten zum Erfassen von Abweichungen unterschieden werden:

(a) die Abweichung wird mittels Vergleichens der tatsächlichen Ressourcenbereitstellung (Ereignis 209), der von der EPCIS-Datenbank verfolgt wird, mit den lokalen Plänen der Unternehmen verglichen,
(b) das Unternehmen erhält eine Abweichungsbenachrichtigung z.B. über ein EPCIS-Interpretationsereignis 208 oder
(c) eine tatsächliche Objektverfolgungsinformation von der EPCIS-Datenbank wird lokal mit einer Information der erwarteten Ressourcenbereitstellung, die mittels Prognosealgorithmen bestimmt wird, verglichen.

Die drei Ansätze werden unter Verwendung der folgenden Ereignismuster gemäß Regel (2) bis Regel (4) veranschaulicht. Sie bestimmen, ob eingehende Ressourcen oder ausgehende Produkte mit einer eindeutigen Kennung e gemäß den geplanten Verfügbarkeiten und Lieferfristen verzögert werden sollen.
Die Regeln funktionieren für die Energie entsprechend z.B. mit sogenannten QuantityEvents (umfassend eine Klasse mit einem Typ).
Die Regel (2) implementiert den ersten Ansatz mittels Vergleichens der Zeit t₁, zu der eine Ressource an einem vorgegebenen Ort l beobachtet wurde, mit der Zeit t₂, zu der eine Ressource gemäß dem Produktionsplan an dem Ort benötigt wird. Allerdings ist es üblicherweise zu spät für eine angemessene Reaktion, wenn die Verzögerung nach Empfang der Lieferung detektiert wird. Ein organisationsübergreifendes Tracking und Tracing-System bietet hier z.B. zwei Alternativen für eine frühzeitige Erfassung. Die Regel (3) ersetzt die tatsächliche Beobachtung durch ein Abweichungsereignis und implementiert somit den zweiten Ansatz. Die Regel (4) schließlich nutzt historische Tracking und Tracing-Daten aus der EPCIS-Datenbank, um die ungefähre Lieferzeit beruhend auf den aktuell verfügbaren Beobachtungen zu bestimmen.
In dem Beispiel ermöglicht die Prognosefunktion deliveryEstimation: L × L → T eine Abschätzung der Ankunftszeit t ∊ T basierend auf der aktuellen Position und dem Zielort einer bestimmten Ware. Mögliche Realisierungen können mittlere Lieferdauern vorheriger Aufträge, Vorhersagemodellen, neuronale Netze und/oder Simulationsmodelle berücksichtigen.
Allgemein sind Zeitverzögerungen in Lieferketten nur eine mögliche Situation, die für die Produktionsplanung und -steuerung von Interesse ist. Aufgrund des vorgeschlagenen Ansatzes können z.B. mittels der EPCIS-Ereignisdarstellung und/oder der Ereignismustersprache auch andere (kritische) Situationen, z.B. Mengenabweichungen, Fehlleitungen etc. erfasst werden. Weiterhin ist es möglich, eine Konsistenz von definierten Situationen anhand der formalen Semantik von Ereignissen zu verifizieren.
Im Ergebnis stellt somit die Situations-Erkennung 202 eine erkannte kritische Situation 210 der Kompensation 203 zur weiteren Verarbeitung bereit.
Kompensation 203
Sobald die kritische Situation 210 erfasst worden ist, können Benachrichtigungen und ggf. geeignete Kompensationsmaßnahmen initiiert werden. Die Kompensation 203 nutzt vorzugsweise hierfür eine Menge von Kompensationsstrategien 213. Diese Kompensationsstrategien 213 können mittels Kompensationsregeln in geeignete Reaktionen, z.B. EPCIS-Ereignisse 211 oder eine Aktualisierung der Planung 212 umgesetzt werden. Eine Aktion kann in Form einer Rückmeldung von dem Assistenzsystem 105 an das Unternehmen 101 und/oder den Energielieferanten 102 erfolgen.
Die Kompensationsregeln weisen die Form comp ← P auf, wobei

– P eine Situationsbeschreibung gemäß Gleichung (1) und
– comp mindestens ein Prädikat der Regelmaschine (Regel-Engine) ist bzw. eine Verknüpfung mehrerer solcher Prädikate umfasst.

Da die Anzahl von Kompensationsregeln sehr groß werden kann (mehrere tausend solcher Kompensationsregeln sind durchaus möglich), wird vorzugsweise eine kompakte und präzise Sprache bzw. Beschreibung benötigt. Das beispielhaft eingesetzte logikbasierte Modell unterstützt diese Anforderung, da Ereignishierarchien verwendet werden, um Regeln auf verschiedenen Ebenen der Abstraktion zu definieren, was die Anzahl der benötigten Regeln deutlich reduziert. Zusätzlich kann das eingesetzte formale Modell für eine Konsistenzkontrolle der Kompensationsstrategien genutzt werden.
Als ein Beispiel diene eine Kompensationsabwicklungsstrategie für erfasste Verzögerungen einer Lieferkette. Der logische Folgerungsmechanismus stellt automatisch die Information bereit, dass die Situationen ActualDelay (tatsächliche Verzögerung), NotifiedDelay (festgestellte Verzögerung) und ExpectedDelay (erwartete Verzögerung), die in der Situations-Erkennung 202 erfasst wurden, allesamt Unterklassen der Situation Delay (Verzögerung) sind. Dies wird durch die folgende Definition gewährleistet: Delay(x) ← ObjectEvent(x) ∧ delay(x, y) (5)
Im Falle elektrischer Energie kann das Ereignis "ObjectEvent" als "QuantityEvent" notiert werden.
Basierend auf dieser Gleichung (5) ist es möglich, eine allgemeine (und übersichtliche) Kompensationsregel für alle Arten von Verzögerung wie folgt zu bestimmen:
Sobald eine Verzögerung erfasst wurde, löst die Regel das eingebaute Prädikat "notifyScheduler" aus, das das Aktualisierungsverfahren der Produktionszeitsteuerung aufruft. Dieses Verfahren unterstützt Aktualisierungen der Ressourcenverfügbarkeit hinsichtlich Zeit als auch Menge und eine Veränderung der Produktions-Fälligkeit eines Produkts.
Für eine Benachrichtigung über Verzögerungen nutzt das Prädikat zusätzlich die Ressourcenkennung p (z.B. gemäß MBOM), die erwartete Zeit t₁ und die beobachtete/geschätzte Zeit t₂. Um die externe EPCIS-Kennung e auf die interne MBOM-Kennung p abzubilden, wird die Umkehrfunktion des zuvor erläuterten lookupEPC-Verfahrens verwendet.
Im folgenden Abschnitt wird dargestellt, wie die Produktionsablaufplanung auf die durch Ereignisse ausgelöste Planaktualisierung reagiert.
REAKTIVE PRODUKTIONSABLAUFPLANUNG
Der Produktionsablaufplaner ist ebenfalls Teil des Assistenzsystems 105 und bestimmt den detaillierten Produktionsablaufplan. Hierbei können z.B. die folgenden Aspekte berücksichtigt werden.

(i) Es wird die Entscheidung berücksichtigt, welche Aufgabe mittels einer spezifischen Maschine (detaillierte Maschinenablaufplanung) ausgeführt werden soll.
(ii) Auch kann die Ressourcenversorgung (vorratsorientierte Ablaufplanung) berücksichtigt werden, die insbesondere anfällig für logistische Ereignisse (insbesondere in JIT/JIS-Szenarien) ist.

Beispielhaft werden nachfolgend die Auswirkungen von EPCIS-Ereignissen auf die vorratsorientierte Ablaufplanung berücksichtigt. Eine detaillierte Maschinenablaufplanung mit Veränderungen über die Zeit kann entsprechend in das Modell integriert werden.
Reaktiver Ablaufplanungsalgorithmus
Das Ziel des vorgestellten reaktiven Produktionsablaufplanungsansatzes ist es, die kostenminimierende Sequenz von Produktionsjobs J^P dann, wenn der Ereignis-Prozessor Ressourcenbereitstellungspläne oder Produktionsfristen aktualisiert, zu berechnen. Produktionsjobs erfordern einen Satz von Entnahmejobs J^W aus einem Vorrat. Vorräte werden von Lieferjobs J^D aufgefüllt. Die zur Verfügung stehende Energie kann auch als Vorrat aufgefasst werden.
4 zeigt ein schematisches Schaubild, dass die Abhängigkeiten zwischen Produktionsjobs, Entnahmejobs und Lieferjobs darstellt.
So zeigt 4 einen Ausschnitt einer Produktionskette mit mehreren Produktionsknoten 401, 402, 405 und 409. Jeder Produktionsknoten hat mindestens einen Warenbestand (auch bezeichnet als Vorrat oder Inventory) 401, 402, 406, 408 und 410. Ein Produkt p₁ wird aus dem Warenbestand 403 des Produktionsknotens 401 mittels eines Ressourcenbereitstellungsauftrag 411 in den Warenbestand 406 des Produktionsknotens 405 transferiert. Entsprechend wird ein Produkt p₂ aus dem Warenbestand 404 des Produktionsknotens 402 mittels eines Lieferjobs 412 in den Warenbestand 406 des Produktionsknotens 405 transferiert. Mittels eines Entnahmejobs 413 und eines Entnahmejobs 414 werden die Produkte p₁ und p₂ aus dem Warenbestand 406 entnommen und mittels einer Produktion 407 zu einem Produkt p₃ verarbeitet; das Produkt p₃ wird in einem Warenbestand 408 abgelegt mittels eines Produktionsjobs 415. Entsprechend kann das Produkt p₃ mittels eines weiteren Lieferjobs 416 in den Warenbestand 410 des sich anschließenden Produktionsknotens 409 transferiert werden.
Ein Produktionsjob j ∊ J^P ist ein 3-Tupel j = (p, d, s), bei dem p ∊ P die MBOM-Materialklassenkennung des Endprodukts darstellt und
die Fälligkeit ist, wobei beide von den Produktionsaufträgen, die z.B. über einen Produktionsmanager empfangen werden, abgeleitet werden. Eine optimale Startzeit
des Produktionsjobs wird z.B. von einem Produktionsablaufplaner errechnet. Sobald eine Funktion notifyScheduler("duedate", p, t₁, t₂) mit den Parametern ("duedate" ("Fälligkeit"), p, t₁, t₂) von dem Ereignis-Prozessor aufgerufen wird, werden die Produktionsjobs wie folgt aktualisiert: J^P = J^P\(p, t₁, s) und J^P = J^P ∪ (p, t₂, s)
Grundsätzlich können Aktualisierungen den nachstehend erläuterten Rescheduling-Algorithmus (Umplanungs-Algorithmus) auslösen.
Jeder Produktionsjob benötigt einen (nicht-leeren) Satz von Ressourcen (Produkten, Materialien, etc.) aus Vorräten. Eine Produktionsablaufplanung benötigt daher Information über Ressourcenbereitstellungen J^D. Sie wird von den Tupeln (p, q, t) beschrieben, wobei p ∊ P die MBOM-Kennung,
die Menge und
der Liefertermin bezeichnen.
Während der Ablaufplanung wird der Satz von Lieferjobs J^D verwendet, um zu verifizieren, ob ein Satz von Entnahmejobs bzw. Verbrauchsjobs zu einem vorgegebenen Zeitpunkt möglich ist. Der Satz von Ressourcenbereitstellungsjobs wird mittels der Methoden notifyScheduler("quantity", p, t₁, t₂) und notifyScheduler("time", p, t₁, t₂) aktualisiert, entsprechend der vorstehenden Beschreibung zu den Produktionsjobs.
Die Entnahmejobs, die für einen bestimmten Produktionsjob benötigt werden, können mittels der Funktion mbom: P → 2^P×Z- bestimmt werden, anhand derer die Menge jedes für ein bestimmtes Produkt benötigten Ressourcen spezifiziert wird. Der gesamte Satz von Entnahmejobs für das Produkt p_end ∊ P ist durch
bestimmt, wobei t die Entnahmezeit der Ressourcen für das Produkt j_end definiert und von dem Ablaufplan der Produktionsjobs abhängt, siehe Gleichung (9).
Rescheduling-Algorithmus (Umplanungs-Algorithmus):
Der Rescheduling-Algorithmus kann z.B. einen optimalen bzw. optimierten Ablaufplan der Produktionsjobs, die in J^P enthalten sind, bestimmen.
Somit definiert ein Ablaufplan einen Startpunkt j.s für alle j ∊ J^P. Ein Ablaufplan ist somit eine Gesamtfunktion
die jedem Job eine Startzeit zuweist. Das Ziel des Auswählens der Funktion σ liegt in einer Minimierung einer Kostenfunktion. Die Kostenfunktion kann verschiedene Kostenkategorien umfassen. Als Beispiele können eine Frühzeitigkeit bzw. eine Verspätung, die durch die Distanz zu einem Fälligkeitsdatum |σ(j) – j.d| bestimmt ist, oder auch eine benötigte Menge einer Ressource (z.B. Energie) dienen.
Vorzugsweise wird im Rahmen des Umplanens eine Veränderung des Ablaufplans σ_old nur vorgenommen, falls hierdurch eine signifikante Verbesserung erreicht wird. Um die Verbesserung quantitativ zu bestimmen, wird die Distanz zwischen dem optimalen und dem aktuellen Ablaufplan unter Verwendung einer Distanzfunktion edit berechnet.
Diese Funktion edit ist vorzugsweise abhängig von dem Vorratssystem gewählt. Beispielsweise kann im Fall eines Hochregallagerhauses ein beliebiger Austausch zwischen Produktionsjobs erfolgen; in diesem Fall kann die Funktion edit unter Verwendung der Hamming-Distanz implementiert werden. Somit kann das Optimierungsproblem zum Auswählen eines am besten passenden Ablaufplans wie folgt formuliert werden
wobei w ∊ [0, 1] einen "Umplanungsschwellwert" darstellt (w = 1 wählt immer den optimalen Ablaufplan, wohingegen w = 0 zu dem Ablaufplan mit minimalen Veränderungen führt).
Grundsätzlich sind unterschiedliche Varianten eines eindimensionalen oder mehrdimensionalen Optimierungsproblems formulierbar. Für die Lösung sind unterschiedliche Ansätze z.B. Optimierung einer Kostenfunktion, Suche einer paretooptimalen Lösung, etc. einsetzbar.
Um sicherzustellen, dass keine Produktionsjobs geplant werden, ohne dass

– ausreichend Vorräte bzw. Ressourcen,
– genug Zeit, um Komponenten von dem Lager zu den Maschinen zu transportieren, und
– ausreichend Produktionskapazität vorhanden sind,

Die Gleichung (8) berücksichtigt, dass ausreichend Ressourcen zur Verfügung stehen, die Gleichung (9) berücksichtigt, dass die Zeit zum Transport ausreicht und die Gleichung (10) stellt sicher, dass die Produktionskapazität ausreicht.
Das Optimierungsproblem kann als ein gemischtes ganzzahliges lineares Programm mit einer vollständig unimodularen Beschränkungsmatrix dargestellt werden. Somit kann das Problem unter Verwendung eines Simplex-Algorithmus effizient gelöst werden.
Somit wird insbesondere vorgeschlagen, eine industrielle Anlage, z.B. ein Produktions- oder Logistik-System, optimiert zu betreiben, wobei der Stromverbrauch hinsichtlich einer Zielfunktion optimiert wird. Die Zielfunktion kann neben dem Stromverbrauch auch weitere Parameter, z.B. eines Energielieferanten oder der Anlage selbst, berücksichtigen, so dass z.B. eine Mehrzieloptimierung durchgeführt werden kann und die Anlage im Hinblick auf den Stromverbrauch oder der Stromverbrauch im Hinblick auf die Anlage angepasst werden kann. Sowohl die industrielle Anlage als auch ein Energielieferant stellen Informationen bereit, die entsprechend zur Optimierung bzw. als Teil der Zielfunktion berücksichtigt werden können. Hierbei ist es von Vorteil, dass Überlastsituationen vermieden werden und insbesondere eine große Anzahl regenerative Energiequellen als Energielieferanten genutzt werden können, weil eine Anpassung an die tatsächlich bereitgestellte Energiemenge erfolgt und somit das Stromnetz entsprechend betrieben bzw. belastet werden kann. Die Erfindung kann beispielsweise in Smart Grids bzw. in Produktions- oder Logistik-Managementsystemen eingesetzt werden.
Obwohl die Erfindung im Detail durch das mindestens eine gezeigte Ausführungsbeispiel näher illustriert und beschrieben wurde, so ist die Erfindung nicht darauf eingeschränkt und andere Variationen können vom Fachmann hieraus abgeleitet werden, ohne den Schutzumfang der Erfindung zu verlassen.
Abkürzungen:

EPC: Electronic Product Code – Elektronischer Produktcode
EPCIS: Electronic Product Code Information Services – EPC Informationsdienst
ERP: Enterprise Ressource Planning (System zur Produktionsplanung)
IT: Informationstechnologie
JIS: Just-In-Sequence – rechtzeitig in Bezug auf bspw. einen Weiterverarbeitungsschritt (reihenfolgesynchrone Produktion)
JIT: Just-In-Time – rechtzeitig in Bezug auf bspw. einen Weiterverarbeitungsschritt (bedarfssynchrone Produktion)
MBOM: Manufacturing Bill Of Material – Stückliste
MES: Manufacturing Execution System (prozessnah operierende Ebene eines mehrschichtigen Fertigungsmanagementsystems)
RFID: Radio-Frequency Identification (Identifizierung mit Hilfe elektromagnetischer Wellen)
SCM: Supply Chain Management (Lieferkettenmanagement)

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
Zitierte Nicht-Patentliteratur

http://de.wikipedia.org/wiki/EPCIS [0002]
http://de.wikipedia.org/wiki/Smart_Grid [0003]
http://de.wikipedia.org/wiki/Supply-Chain-Management [0052]
http://de.wikipedia.org/wiki/Enterprise_Resource_Planning [0052]
http://de.wikipedia.org/wiki/Manufacturing_Execution_System [0052]
VDA 4905/4915/4916 [0059]
http://de.wikipedia.org/wiki/RFID [0066]
Normen IEC 61512 [0077]
IEC 62264 [0077]
Allen, J. F. (1983). Maintaining knowledge about temporal intervals. Commun. ACM, 26(11), 832–843 [0106]

Claims

Verfahren zur Einstellung einer industriellen Anlage, – bei dem ein Stromverbrauch der industriellen Anlage bestimmt wird, – bei dem eine Optimierung des Stromverbrauchs der industriellen Anlage hinsichtlich einer Zielfunktion durchgeführt wird, – bei dem die industrielle Anlage entsprechend der Optimierung eingestellt wird.
Verfahren nach Anspruch 1, bei dem die Zielfunktion eine Information betreffend vergangene Stromverbräuche berücksichtigt.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem die Zielfunktion eine Information von einem Energielieferanten, insbesondere ein Signal betreffend den Stromverbrauch, berücksichtigt.
Verfahren nach Anspruch 3, bei dem die Information von dem Energielieferanten mindestens eine der folgenden Informationen umfasst: – ein Signal betreffend den einzustellenden, minimalen und/oder maximalen Stromverbrauch; – eine Preisinformation; – eine sonstige Tarifinformation; – eine Auslastungsinformation.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem die Zielfunktion eine Information des Stromnetzes, insbesondere einen Zustand des Stromnetzes, berücksichtigt.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem die Zielfunktion einen aktuellen, einen vergangenen und/oder einen geplanten Stromverbrauch der industriellen Anlage berücksichtigt.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem die Optimierung des Stromverbrauchs und mindestens eines weiteren Parameters der industriellen Anlage hinsichtlich der Zielfunktion durchgeführt wird.
Verfahren nach Anspruch 7, bei dem der mindestens eine weitere Parameter umfasst: – einen Parameter der industriellen Anlage; – eine Durchlaufzeit; – Kosten für die Anlage; – Kosten für den Strom; – einen Logistikplan; – einen Produktionsplan.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem die Zielfunktion eine aktuelle oder eine zukünftige Situation der industriellen Anlage berücksichtigt.
Verfahren nach Anspruch 9, bei dem die aktuelle oder die zukünftige Situation der industriellen Anlage mindestens eine der folgenden Informationen berücksichtigt: – einen Lieferstatus zugelieferter oder bereitgestellter Güter; – einen Ausbaustatus der industriellen Anlage; – einen Betriebsmodus der industriellen Anlage.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem die Zielfunktion mindestens eines der folgenden Ziele umfasst: – Einhaltung einer Lieferzusage; – Einhaltung einer vorgegebenen Maschinenauslastung; – Einhaltung eines vorgegebenen Energieverbrauchs; – Einhaltung eines Durchsatzes.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem die industrielle Anlage mindestens eine der folgenden Komponenten umfasst: – eine Produktion oder Fertigung; – eine Logistik-Einheit; – eine Dienstleistungs-Einheit; – ein Rechenzentrum; – einen Energielieferanten; – einen Übertragungsnetzbetreiber.
Vorrichtung zur Einstellung einer industriellen Anlage umfassend eine Verarbeitungseinheit, die derart eingerichtet ist, dass – ein Stromverbrauch der industriellen Anlage bestimmbar ist, – eine Optimierung des Stromverbrauchs der industriellen Anlage hinsichtlich einer Zielfunktion durchführbar ist, – die industrielle Anlage entsprechend der Optimierung einstellbar ist.
Vorrichtung nach Anspruch 13, die Teil eines Produktionsmanagementsystems ist.
System umfassend mindestens eine Vorrichtung gemäß einem der Ansprüche 13 oder 14.