Aufzeigen versteckter Einsparpotenzial durch deskriptive Analyse der Daten in einer Autolackiererei

Herausforderung

Unser Kunde – einer der größten Automobilhersteller der Welt – ist mit dem in letzter Zeit gesunkenen Return on Investment (ROI) seiner Energieeffizienzprojekte nicht zufrieden. Er möchte wissen, wie er den ökologischen Fußabdruck seines Energieverbrauchs senken kann.

Lösung

In der Autolackiererei, die auf Werksebene mitunter den höchsten Energieverbrauch (2,5 Mio. €/ Jahr) aufweist, haben wir ein Pilotprojekt durchgeführt. Unser Kunde verfügte über eine begrenzte Anzahl an Energieverbrauchszählern, jedoch Hunderte von Produktionsdaten. Diese verfügbaren Datensätze nutzten wir, um unsere Machine-Learning-Algorithmen zu trainieren und somit Gas- und Stromverbrauchsmodelle zu erstellen.

Vorteile

Wir ermittelten ein Energiesparpotenzial von 10 %, wovon 5 % ohne Investitionen umsetzbar sind. Dies wurde vom Ingenieurteam des Werks bestätigt. Das Pilotprojekt wurde mit einem ROI von 4 Monaten für erfolgreich befunden.