​Wir haben viele Betriebsdaten, jedoch fehlen uns wichtige Erkenntnisse 

​Fallstudie: ​Eines der größten deutschen Produktionsunternehmen leitete eine Initiative zur Erfüllung der im Rahmen des Europäischen Green Deals festgelegten Umweltziele ein. Das Erreichen dieser Ziele gestaltete sich jedoch als eine komplizierte Aufgabe, da es an einem zentralisierten Datenmanagement mangelte, obwohl ein Energy Management System (EMS) und ein Building Management System (BMS) vorhanden waren.

Problem: ​Der dezentralisierte Ansatz bei der Datenerfassung machte es dem Unternehmen schwer, den Energieverbrauch an allen Anlagen effektiv zu analysieren und zu optimieren. Ohne zu verstehen, wie Energie verbraucht, verteilt, genutzt und verschwendet wurde und wo es Möglichkeiten zur Verbesserung der Energieeffizienz gibt, konnte das Unternehmen die Umweltziele des Green Deals nicht erreichen.

​Lösung: ​Das Unternehmen wandte sich an HiPer it!, um Daten zu sammeln, zu strukturieren und eine umfassende Analyse seiner Prozesse durchzuführen. Unter Verwendung der HiPerWare-Plattform als eine einheitliche Datenerfassungs- und Big-Data-Analyselösung wurde eine gründliche Bewertung der Prozesse ausgeführt, um potentielle Optimierungsbereiche zu identifizieren. Es wurde ein Business Energy Modell (BEM) erstellt, um zu sehen, wie Energie erzeugt, verteilt, verbraucht und verschwendet wird. Dies beinhaltete eine Energiebedarfsanalyse der Produktion, Produktionskühlung, HLK-Systeme, Wasserversorgung und anderen energieverbrauchenden Prozessen. Das Modell visualisierte Bereiche für mögliche Verbesserungen und Energieeinsparungen einschließlich der Wiederverwendung von Energie.

​Resultat: ​Nach einer detaillierten Analyse aller Prozesse wurde festgestellt, dass eine der Produktionshallen im Winter gleichzeitig gekühlt und beheizt wurde, was zu einem übermäßigen Energieverbrauch von 60 MWh an fossilen Brennstoffen und zu 18,5 Tonnen CO2-Emissionen pro Monat führte. 

Demnach konnte der Kunde Energieverschwendung aufdecken, indem er die Sammlung und Analyse der Daten aus verschiedenen Quellen zentralisierte, um Einblicke in den Energieverbrauch in Echtzeit zu erhalten, Energieverschwendung zu erkennen und seine Prozesse so zu optimieren, dass die Umweltziele des Europäischen Green Deals erreicht werden.