Die datengesteuerte Fabrik: Wie ECOFACT industrielle Metadaten in Energieeinsparungen verwandelt

Click here for the English version.

Moderne industrielle Systeme leiden häufig unter einer Energie-Performance-Lücke: Das theoretische Potenzial liegt deutlich über den Werten, die im realen Fabrikbetrieb tatsächlich erreicht werden. Hersteller müssen ständig eine Balance zwischen hohen Produktionsgeschwindigkeiten, begrenzten Ressourcen, engen Lieferplänen und steigenden Nachhaltigkeitsanforderungen finden, wodurch energieeffiziente Entscheidungen besonders anspruchsvoll werden. In traditionellen Fertigungsumgebungen fehlen in der Regel integrierte Werkzeuge, die das Energiemanagement mit der Ökobilanzierung (Life Cycle Assessment, LCA) verknüpfen. Dies führt zu einer fragmentierten Betrachtung von Leistung, Kosten und Umweltauswirkungen. 

Das Projekt ECOFACT [2] begegnet dieser Herausforderung mit einem ganzheitlichen, datengesteuerten Ansatz, der Echtzeit-Energiemonitoring mit produktspezifischen Umwelt- und Energiefußabdrücken kombiniert. Auf diese Weise unterstützt es nicht nur nachhaltigere Produktionsentscheidungen, sondern ermöglicht auch eine neuartige Form des grünen Marketings, die den Kunden mehr Transparenz hinsichtlich der Umweltauswirkungen hergestellter Produkte bietet. Durch den Einsatz fortschrittlicher Informations- und Kommunikationstechnologien ermöglicht ECOFACT eine flexible, bedarfsorientierte und maßgeschneiderte, nachhaltige Fertigung. Herzstück dieser Vision ist eine umfassende digitale Multi-Service-Plattform. Diese integriert energieeffiziente Produktionsplanung, nachhaltige Prozessoptimierung und intelligentes Fertigungsmanagement in einer einzigen, einheitlichen Umgebung, die Herstellern hilft, die Lücke zwischen Produktivität und Nachhaltigkeit zu schließen.

Abbildung 1: © Fraunhofer IWU, ECOFACT-Plattform: Von Felddaten zu industrieller Intelligenz in Anlehnung an [2]

Die ECOFACT-Lösung – Technologische Eckpfeiler 

Säule	Kernidee	Hauptbeitrag
Integrierte Plattform	Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT)-basierte Plattform zur Integration von Daten von der Werkshalle bis zur Prozessebene	Ermöglicht die einheitliche Überwachung, Analyse und Optimierung von Betriebs-, Energie- und Umweltdaten mit Nachhaltigkeit als Key Perormance Indicator (KPI)
Digitale Zwillinge für die energiebewusste Fertigung	Echtzeit-Digitale-Zwillinge von Produktionssystemen und Anlagen	Ermöglichen die Simulation und Vorhersage von Energieverbrauch, Effizienz und Umweltauswirkungen vor der realen Umsetzung
Dynamische LCA & LCCA	Ökobilanzierung (LCA) und Lebenszykluskostenrechnung (LCCA) in Beinahe-Echtzeit	Verwandeln Nachhaltigkeit von einem statischen Berichtswesen in einen kontinuierlichen, operativen Entscheidungsparameter
Decision Support System (DSS)	Intelligente Analyse- und Empfehlungs-Engine	Bietet konkrete Handlungsempfehlungen für eine energieeffiziente und nachhaltige Produktionsplanung und Betriebsführung

Reale Auswirkungen: Die Demo-Standorte 

ECOFACT wird an vier industriellen Pilotstandorten validiert, in vier verschiedenen Ländern und vier unterschiedlichen Branchen. Zwei dieser Pilotstandorte in Rumänien und in der Türkei stellen wir Ihnen in diesem Beitrag vor.

Arçelik – Arctic Factory (Rumänien) [3]  

Der Arçelik-Demo-Standort ist eine moderne, groß angelegte Fertigungsstätte für Waschmaschinen. Sie umfasst interne Produktionslinien für Komponenten wie Laugenbehälter, Trommeln und Gehäuse sowie für die Endmontage und Prüfung. Das Werk steht vor der Herausforderung, komplexe Materialflüsse über mehrere Produktionsphasen hinweg zu steuern und gleichzeitig den Energiebedarf variierender Produktionspläne präzise vorherzusagen. 

Lösungen: Wir entwickelten im Team Fabriksystemdesign und Produtkionsplanung des Fraunhofer IWU ein detailliertes Materialflusssimulationsmodell unter Einsatz von Siemens Tecnomatix Plant Simulation. Diese Lösung integriert historische Produktionsdaten und maschinenspezifische Energieverbrauchswerte, um einen „Digitalen Zwilling“ der Fabrik zu erstellen. Das Modell simuliert alle Prozesse – vom Kunststoffspritzguss bis zur Endverpackung – und berücksichtigt dabei Transportsysteme sowie Pufferbestände, um reale Bedingungen abzubilden. Zudem wurden Sensordaten an den Hauptproduktions- und Versorgungssystemen implementiert, um Strom-, thermische (Gas/ Dampf) und Wasserflüsse in Echtzeit zu erfassen. Ein digitaler Zwilling der Montagelinien und Gebäudesysteme wurde erstellt. Die ECOFACT-Plattform integriert diese Daten mit Simulationsmodellen (z. B. Materialfluss- und Energiemodellen). Das Fraunhofer IWU und weitere Partner leiteten bei Arçelik sechs Demo-Anwendungsfälle, die sich auf Echtzeit-Monitoring, Rückverfolgbarkeit und energiebewusste Produktionsplanung konzentrierten. 

Abbildung 2: Digitaler Zwilling der Produktionslinie mit Echtzeit-Sensorintegration – Arçelik

*** © Erstellt von One Team SpA mit Digital Twin Platform, Autodesk 

Abbildung 3: Entwickeltes Simulationsmodell – Arçelik 

*** © Fraunhofer – Erstellt mit Siemens Tecnomatix Plant Simulation 

Ergebnisse: 

Die Simulation dient als vorausschauendes Management-Tool, welches die Durchführbarkeit künftiger Produktionspläne bereits vor der Umsetzung validiert. Durch die Prognose des Energiebedarfs parallel zum Produktionsausstoß kann Arçelik potenzielle Optimierungsmöglichkeiten identifizieren, die Ressourcenallokation verbessern und die Gesamtrentabilität der Fabrik durch fundiertere Entscheidungen steigern. Die Abbildungen 4 und 5 zeigen den Produktionshochlauf sowie den Energieverbrauch für den bevorstehenden Produktionsplan und unterstützen so die Optimierung der Produktionsplanung. 

Abbildung 4: Produktionshochlauf des bevorstehenden Produktionsplans 

*** © Fraunhofer IWU – Erstellt mit Siemens Technomatix Plant Simulation 

Abbildung 5: Energieverbrauch des bevorstehenden Produktionsplans 

*** © Fraunhofer IWU – Erstellt mit Siemens Technomatix Plant Simulation 

Tofaş (Türkei) [4]  

Tofaş betreibt ein Automobilwerk, bei dem die Lackiererei ein Hauptfokus für die Energieeffizienz ist. Das Projekt befasste sich mit zwei kritischen Bereichen: dem energieintensiven Vorheizprozess der E-Coat Linie (Kathodische Tauchlackierung – Becken und Öfen) und der „Lotti Colori“-Batching-Plattform, die als Puffer vor der Decklack-Linie dient. Manuelle Einstellungen beim Anlagenstart führten oft zu einem vorzeitigen Vorheizen, was erhebliche Energieverschwendung zur Folge hatte. 

Lösungen:  

Wir implementierten zwei spezialisierte Simulations-Teilmodelle: 

Lösung	Zweck	Hauptfunktionalität
E-Coat Start-up Optimizer	Optimierung der Startzeitpunkte der E-Coat Linie	Nutzt genetische Algorithmen zur Empfehlung optimaler Startzeiten basierend auf Karosseriepuffern, Produktionsraten und der Umgebungstemperatur
Batching Validation Model	Validierung der optimierten Farbchargenbildung	Simuliert Chargenfolgen (Batching) für die „Lotti Colori“-Plattform, um Effizienz zu gewährleisten, ohne Produktionsengpässe zu verursachen

Zudem werden nun über 450 IoT-Parameter (Temperaturen, Strom-/Gaszähler, Maschinenzustände usw.) über die Grundierungs-, E-Coat- und Decklacklinien hinweg überwacht. Die DTP (Digital Twin Platform) visualisiert diese Daten auf 3D-Linienmodellen (z. B. Eisenmann- und Geico-Linien) und speist sie in die Planungstools ein. 

Abbildung 6: Digitaler Zwilling der Produktionslinie mit Echtzeit-Sensorintegration – Tofaş 

*** © Erstellt von One Team SpA mit Digital Twin Platform, Autodesk 

Abbildung 7: Entwickeltes Simulationsmodell zur Chargenoptimierung – Tofaş 

*** © Fraunhofer IWU – Erstellt mit Siemens Technomatix Plant Simulation 

Ergebnisse: 

Die E-Coat Lösung liefert quantitative Empfehlungen, die „Leerlauf-Vorheizzeiten“ minimieren und so den Energieverlust direkt reduzieren, ohne Produktionsverzögerungen zu riskieren. Die Validierung der Chargenbildung hat zudem erfolgreich bewiesen, dass eine Erhöhung der durchschnittlichen Chargengrößen innerhalb der bestehenden Transport- und Lagerkapazitäten machbar ist. Dies führt zu einem optimierten Farbeinsatz und einer verbesserten Produktivität der Decklack-Linie. 

*** THIS PROJECT HAS RECEIVED FUNDING FROM THE EUROPEAN UNION’S HORIZON 2020 RESEARCH AND INNOVARION PROGRAMME UNDER GRANT AGREEMENT NO 958373 
 

Titelbild/ Header: AI-generiert: Erstellt mit Gemini am 21.01.2026 

Referenzen: 

[1] Khan, M.Q.; Alvi, M.A.H.; Nawaz, H.H.; Umar, M. (2025). Impact of Digital Twins on Real Practices in Manufacturing Industries. Inventions 2025, 10(6), 106. https://doi.org/10.3390/inventions10060106

[2] Ecofact. (n.d.). Ecofact Vision. Abgerufen am 21. Januar, 2026. https://ecofact-project.eu/about/  

[3] Ecofact. (2021, 04. March). Demo Site Spotlight – Arçelik. Abgerufen am 21. Januar, 2026. https://ecofact-project.eu/demo-site-spotlight-arcelik/

[4] Ecofact. (2021, 25. August). Demo Site Spotlight – Tofas. Abgerufen am 21. Januar, 2026. https://ecofact-project.eu/demo-site-spotlight-tofas/