Unsichtbares sichtbar machen

Politische Leitplanken wie der Europäische Green Deal, die Ecodesign for Sustainable Products Regulation (ESPR), der Digitale Produktpass (DPP), die Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) und die Energieeffizienzrichtlinien der EU verschärfen Berichtspflichten für produzierende Unternehmen in allen Branchen und erweitern dabei den Fokus auf den gesamten Lebenszyklus bis tief in die Lieferkette. Parallel steigen Kosten- und Versorgungsrisiken, denn Ressourcen bleiben knapp und der Energiemarkt volatil.

Für Unternehmen bleiben die Herausforderungen bestehen, Energie und Ressourcen effizienter einzusetzen. Nicht nur um aktuelle Kosten zu senken, sondern auch zukünftigen Preisschwankungen weniger ausgeliefert zu sein. Niederschwellige Maßnahmen zur Verringerung des Energie- und Ressourcenverbrauchs haben die meisten Unternehmen bereits unternommen. Die Beleuchtung ist umgerüstet und die Kälteversorgung optimiert. Was nun? 

Bei einem Zulieferer der Automobilindustrie rollen täglich hunderte Bleche übers Band: Sie werden zunächst in einem Ofen erhitzt, dann in einer Pressanlage warm umgeformt, abgekühlt und enden schließlich als Innenbauteil in der Fahrzeugtür eines Pkw. Auch mit umfangreichen Maßnahmen bleibt der Energieeinsatz von Ofen und Presse hoch – und damit auch der ökologische Abdruck jedes einzelnen Blechbauteils. 

Die verbleibenden Maßnahmen sind weniger offensichtlich. Sie erfordern mehr Informationen über die betriebliche Nutzung unterschiedlicher Energieformen und Ressourcen, bieten jedoch potenziell große Einsparungen. Auf übergeordneter Ebene bedeutet das, dass Daten erst erhoben, Prozesse digitalisiert und Monitoring-Systeme aufgebaut werden müssen. Nur so können Optimierungsmöglichkeiten strukturiert erkannt und genutzt werden. Operativ heißt das für Unternehmen: Primärdaten statt Schätzwerte, Transparenz auf Produktebene statt Durchschnittswerte, kontinuierliches Monitoring statt einmaliger Untersuchung. Aus Messwerten können Betriebe nur dann wertvolle Erkenntnisse ableiten, wenn sie Informationen über die Anlagen, Komponenten und Produkte in Verbindung bringen. Das erhöht die Komplexität der Auswertung und damit den manuellen Aufwand immens.

Genau hier setzen Digitale Zwillinge an. Sie verknüpfen Planungswissen mit realen Instanzdaten und machen die Umweltauswirkungen eines konkreten Produkts sichtbar, nicht nur im Labor, sondern in der Linie, im Takt, pro Teil – also für jede einzelne Instanz. So können Unternehmen die Produktionskosten senken, Effekte potenzieller Preisschwankungen abmildern, ihr Engagement für ökologische Nachhaltigkeit verdeutlichen und regulatorische Pflichten von Energiemanagement bis Lieferkette erfüllen.

Ende des Schattendaseins?

Maschinen und Anlagen sind das Herz jeder Fabrik und damit auch die Quelle für genau jene Daten, die Produkte nachhaltiger machen können. Energieverbräuche, Ressourceneinsatz, Abfallströme, Takt- und Qualitätsdaten entstehen dort, wo Wert erzeugt wird, also an Spindeln, Pressen, Öfen und Robotern. Dass sich daraus wertvolle Daten für die Zukunft ihrer Fertigung ergeben, müssen Unternehmen erkennen und lernen, mit den zunächst überwältigenden Datenmengen umzugehen.

Aus der Warmumformanlage für Stahlbleche werden bisher nur Mittelwerte erhoben: der tägliche Energieverbrauch der Presse, die eingestellte Temperatur des Ofens oder der durchschnittliche Ausschuss. Für die Anforderungen von modernen Energiemanagement-Methoden, digitalen Produktpässen (DPP) oder Product Carbon Footprint (PCF) reicht das nicht aus.

Statt groben Mittelwerten braucht es zukünftig mehr, nämlich möglichst konkrete Daten über individuelle Anlagen, Produkte oder Materialbatches, die entlang des Produktlebenszyklus eindeutig einem Serienprodukt zugeordnet werden können – von der Planungsphase (»as planned«) bis zur Wiederverwertung (»as recycled«).

Digitale Zwillinge verbinden diese Datenströme. Der »Digitale Master«, der mit CAD / PLM-Daten, Prozess- und LCA-Modellen den Bauplan jeder Produktinstanz vorgibt, trifft auf den »Digitalen Schatten« – die spezifischen dynamischen oder Live-Daten jedes einzelnen, realen Produkts. Dazwischen arbeitet der Kern des Zwillings permanent weiter: Er aktualisiert die beobachteten Parameter zum Monitoring, visualisiert Hotspots, stößt Entscheidungen an und kann sogar Prozessparameter automatisch mit Blick auf Energie und Emissionen optimieren. Das Ergebnis ist ein belastbarer, individueller PCF jeder Produktinstanz und die Datengrundlage für den DPP.

Dass das funktioniert, stellt der mittelständische Zulieferer in einem Pilotprojekt fest: Dank der Erstellung Digitaler Zwillinge von Ofen, Handling-Roboter und dem Blechteil lassen sich PCF und weitere LCA-Kategorien nun in Echtzeit pro Teil quantifizieren. Statt Mittelwerte zu verwenden, kann damit jeder einzelne Digitale Schatten verfolgt werden. Durch die Analyse der Instanzdaten ergeben sich Hebel, um Nachhaltigkeitseffekte anzustoßen: Materialwahl, Energie- und Medienverbräuche sowie Ausschuss. Also genau die Aspekte, bei denen Maschinen und Anlagen den Unterschied machen.

»EnerDiZ« wirft Licht ins Dunkel

Mit ihrem Ansatz EnerDiZ entwickeln Forschende am Fraunhofer IPK einen praxistauglichen Referenzrahmen, eine Methodik und einen modularen Demonstrator, um digitale Produkt- und Anlagenzwillinge gezielt für Energieeffizienz einzusetzen. Die grundlegende Idee von EnerDiZ: Energie- und Ressourceneinsätze werden einem konkreten Produkt zugeordnet, zusätzlich zu den Anlagen, die es produzieren. So wird Energieeffizienz zur optimierbaren Produkteigenschaft. Grundlage ist eine Referenzarchitektur, die Produktions- und Anlagendaten, beispielsweise zu Energie, Takten oder Zuständen, mit Produkt- und Prozessmodellen sowie LCA / PCF-Berechnungen integriert. Offene Standards wie die Asset Administration Shell oder AML machen die Lösung skalierbar. Ein modularer Demonstrator soll typische Fertigungsprozesse vom zerspanenden Bearbeiten bis zu energieintensiven Thermo- oder Umformschritten abbilden, um in Zukunft Datenerfassung, Mapping pro Teil, eventbasierte LCA-Berechnungen und Visualisierung praxisnah zu erproben. Parallel messen die Forschenden Einsparpotenziale, validieren Teil- und Linienlösungen und leiten insbesondere für KMU konkrete Handlungsempfehlungen ab.

Im zukünftigen Alltag unseres fiktiven Zulieferers soll EnerDiZ zunächst die nötigen Daten erfassen: Sensorik in Presse und Ofen, Energiemanagement und das Produktionsleitsystem liefern Ereignisse und Verbräuche, während jedes Blech eine eindeutige ID erhält. EnerDiZ entgeht also nichts, jede Instanz des Teils wird von der Anlieferung der Bleche bis zur Auslieferung der fertigen Komponente und von dort aus weiter in jedes einzelne Auto getrackt. Ein automatisiertes, eventbasiertes Consumption Mapping übersetzt die Prozesssignale instanzgenau in Energie- und Stoffflüsse. Darauf aufbauend aktualisiert eine automatisierte Lebenszyklusanalyse den PCF und weitere Wirkungskategorien des fertigen Fahrzeugbauteils. Dashboards visualisieren Hotspots – vom Material über einzelne Prozessschritte bis hin zum Transport der Bleche.

Auf Basis dieser Transparenz hilft EnerDiZ dann dabei, gezielte Maßnahmen abzuleiten: von einfachen Parameteranpassungen, beispielsweise von Prozesstemperaturen, Druck oder Standby-Strategien, über Planungsentscheidungen zu Losgrößen und Reihenfolgen bis hin zu Designfeedback. Optional werden KI-Methoden wie Reinforcement Learning innerhalb sicherer Leitplanken integriert, um automatisch energiearme Einstellungen zu finden. Abschließend werden die Informationen so gesammelt, dass sie für DPP und PCF regulatorik-konform bereitstehen. Diese primärdatenbasierten PCF- / DPP-Daten erleichtern außerdem Audits und Berichte (ESPR, CSRD) und sichern Compliance.

Hinein ins Rampenlicht

EnerDiZ nutzt instanzbasierte Daten statt Durchschnittswerte, bereitet sie transparent auf und macht so die Energie- und Umweltwirkung pro Produkt sichtbar und steuerbar. Gleichzeitig ist die Lösung übertragbar und skalierbar: Der modulare Aufbau und standardnahe Modelle ermöglichen den Transfer auf weitere Anlagen, Linien und Werke. Zudem schafft EnerDiZ eine Brücke zu Daten-Ökosystemen, indem die Anschlussfähigkeit an Infrastrukturen wie beispielsweise von Catena‑X von Anfang an mitgedacht wird und künftige regulatorische Datenflüsse nahtlos unterstützt werden.

Über Feedback-to-Design-Ansätze fließt außerdem Fabrikwissen zurück in Entwicklung und Einkauf und macht Material- und Prozessentscheidungen langfristig wirksam. Zudem ist der Einstieg KMU-tauglich: Vorgehensmodell, Leitfäden und der Labor-Demonstrator senken Hürden und beschleunigen die Umsetzung. EnerDiZ bereitet den Weg, vom Herz der Fabrik – der Maschine – bis in den digitalen Produktzwilling und zurück.