Chancen der Energiewende nutzen
„Energieflexible Fabriken“ können ihren Stromverbrauch optimal an das schwankende Stromangebot anpassen. Vier FernUni-Professoren aus drei Fakultäten wollen die Wirtschaft dabei unterstützen.
Die Energiewende bietet Unternehmen nicht nur Risiken, sondern auch Chancen: „Energieflexible Fabriken“ etwa können ihren Stromverbrauch optimal an das schwankende Stromangebot anpassen. Vier Professoren aus drei Fakultäten der FernUniversität wollen die Wirtschaft in der Region Hagen dabei unterstützen. Ihr interdisziplinäres Projekt „Management Energieflexibler Fabriken“ (MaXFab) stößt bei Unternehmen in der Region bereits auf reges Interesse. Und weil die Wissenschaftler gleichzeitig auch die industrieorientierte Forschung der Hochschule stärken wollen, unterstützt die FernUniversität in Hagen ihr Vorhaben mit Mitteln ihres Internen Forschungsförderprogramms 2016 – 2020.
FernUni-Wissenschaftler und Praktiker arbeiten beim MaXFab-Projekt gemeinsam daran, durch innovative Planungssystematiken und IT-Systeme Flexibilitätspotenziale der Unternehmen bestmöglich nutzen zu können. Ziel ist, Lastverläufe optimal an das schwankende Stromangebot anzupassen, um von der Entwicklung des „Strommarkts 2.0“ mit seinen wechselnden Preisen zu profitieren. Diese Potenziale schlummern bereits in vielen Unternehmen. Unerkannt und ohne enge Zusammenarbeit mit den Energieversorgern sind sie jedoch wertlos.
Die Grundlage für angepasste Entscheidungsmodelle in der operativen Produktionsplanung will Prof. Dr. Thomas Volling (Lehrstuhl für Produktion und Logistik an der Fakultät Wirtschaftswissenschaft) erarbeiten. Sein Fakultätskollege Prof. Dr. Andreas Kleine (Lehrstuhl für Quantitative Methoden und Wirtschaftsmathematik) befasst sich mit der Formulierung und Lösung dieser Entscheidungsmodelle. Von der Fakultät Mathematik und Informatik ist Prof. Dr. Lars Mönch (Lehrgebiet Unternehmensweite Softwaresysteme) am Projekt beteiligt, er entwickelt Modellformulierungen und dazu passende simulationsbasierte Lösungsverfahren, die den Anforderungen der Energieflexiblen Fabrik, insbesondere im Bereich der lang- und mittelfristigen Produktionsplanung in der Halbleiterindustrie, gerecht werden. Entscheidungsprozesse in Mensch-Maschine-Schnittstellen untersucht Prof. Dr. Robert Gaschler, der in der Fakultät Kultur- und Sozialwissenschaften das Lehrgebiet Allgemeine Psychologie: Lernen, Motivation, Emotion leitet.
„Zusammenarbeit richtiger Ansatz“
Zunächst diskutierte das MaXFab-Team in einem Auftaktworkshop gemeinsam mit Fachleuten aus Industrieunternehmen und einem Versorger aus der Hagener Region Potenziale und Hemmnisse der Energieflexiblen Fabrik. Der Energiemanager eines mittelständischen Metallverarbeitungsunternehmens: „Um künftig von den Entwicklungen des Strommarkts zu profitieren, ist eine engere Zusammenarbeit der einzelnen Funktionen im Unternehmen notwendig – unterstützt durch angepasste Planungsansätze aus der Forschung. Hierfür ist die fachübergreifende Ausrichtung von MaXFab der richtige Ansatz.“
In der Folge fand jetzt ein zweiter Workshop an der FernUniversität statt, in dem der wissenschaftliche Austausch innerhalb des Konsortiums und des Forschungsclusters „Intelligente Systeme zur Entscheidungsunterstützung“ im Vordergrund stand. Deutlich wurde: Einerseits ist das deutsche und europäische Energiesystem aufgrund von unregelmäßig anfallenden erneuerbaren Energien und Engpässen in den Leitungsnetzwerken zunehmend von flexiblen Verbrauchern abhängig. Andererseits bedarf es einer ganzen Reihe von Innovationen, um die Flexibilitätspotenziale der Industrie nutzbar zu machen.
So leistet die FernUniversität einen Beitrag dazu, den Herausforderungen der Energiewende gerecht zu werden und unterstützt Unternehmen dabei, ihre Flexibilitätspotenziale betriebswirtschaftlich zu verwerten. Das steht im Einklang mit der Strategie der Hochschulleitung: Im Rahmen einer strategisch angelegten Initiative soll der Bereich „Ressourceneffizienz und Nachhaltigkeit“ als Bestandteil des Forschungsprofils der Universität weiter ausgebaut werden.