In dieser Veröffentlichung führen wir grüne Digitale Energiezwillinge (gDEZ) als einen vielversprechenden Ansatz zur Ermittlung des produktbezogenen CO2-Fußabdrucks in der Fertigungsindustrie gemäß etablierten Standards ein. Angesichts der zunehmenden Dringlichkeit, Treibhausgasemissionen zu reduzieren, ist es entscheidend, effektive Methoden zur Bewertung und Optimierung von Produktionsprozessen zu entwickeln. Der Einsatz von digitalen Zwillingen zur effizienten Ressourcennutzung steht im Zentrum unseres Ansatzes, mit dem Ziel, die Treibhausgasemissionen der hergestellten Produkte zu ermitteln und Potenziale für deren Reduzierung zu erschließen. Der gDEZ-Ansatz integriert Datenmodelle mit den Aspekten Ressource, Produkt und Prozess und Berechnungsmodelle mit unterschiedlichen Detailgraden, um eine praktikable Ermittlung des CO2-Fußabdrucks auf Produktions- und Produktebene zu ermöglichen. Der Artikel skizziert das Datenmodell der gDEZ, zeigt Anwendungsszenarien sowie das Konzept der Berechnungsmodelle auf und diskutiert zukünftige Entwicklungen in diesem Bereich.

The NAMUR automation pyramid is the current state of the art in the process control industry. The pyramid is a monolithic structure with information flowing either in top-down or bottom-up directions. Introducing new technologies into this structure would imply modifying or replacing existing equipment and the control software. NE 175 opens up this closed structure with a new open architecture (NOA) to provide access to external interfaces without changing the existing structure safely, securely and reliably. In continuation of the NOA, the NE 178 presents an architecture for the verification of the request concept (VOR) to allow plant-specific M+O applications to make requests for a change in functioning of the plant by-passing the strong hierarchy of the pyramid. This paper attempts to model the actors involved in this concept and their interactions using the Pro-Active AAS concept, it introduces a new interaction protocol and demonstrates the concept using the single water tank case study.

Die Digitalisierung von Prozessen führt zu einer Zunahme bei der Generierung umfangreicher Datenmengen. Diese ermöglichen weitergehende Analyseverfahren, wie zum Beispiel die Optimierung von Prozessparametern, die Erkennung von Anomalien, die Steigerung der Maschineneffizienz und die effizientere Planung von Wartungsarbeiten. Eine zentrale Herausforderung dabei ist die pragmatische Integration dieser Informationen in bestehende und zukünftige Systemlandschaften. Hierfür bietet sich die Nutzung der Verwaltungsschale (AAS) unter Verwendung der „Time Series Data“ Teilmodellvorlage an. Sie stellt einen einheitlichen Standard für die Integration und semantische Beschreibung von Zeitreihendaten innerhalb der Verwaltungsschale dar. Der vorliegende Beitrag illustriert die Einbindung von Zeitreihendaten in die AAS-Umgebung zur Wertschöpfung aus generierten Prozessinformationen.