Digitale Zwillinge zur Emissionsreduktion

Die Dekarbonisierung industrieller Wertschöpfung ist eine zentrale Voraussetzung zur Erreichung der Klimaziele und erfordert eine Reduktion energiebedingter Treibhausgasemissionen [1–2]. Die industrielle Produktion verursacht einen hohen Anteil des Endenergiebedarfs und wird zunehmend elektrifiziert [3]. 

Ein wesentlicher Hebel ist die verstärkte Nutzung erneuerbarer Energien. Deren wetterabhängige Einspeisung variiert allerdings im Tagesverlauf, wodurch die spezifischen THG-Emissionen des Netzstroms schwanken [4–5]. Gleichzeitig bieten industrielle Produktionsprozesse relevante Flexibilisierungspotenziale: Produktionspläne lassen sich kosten- und emissionsorientiert an den zeitlich variierenden Netzstrom ausrichten [6–7] . Die vorhandene Flexibilität lässt sich folglich systematisch nutzen, um im Zuge der operativen Produktionsplanung energieintensive Arbeitsschritte in Zeitfenster mit niedriger Emissionsintensität des Netzstroms zu verlagern. Ergänzend zeigen neuere Arbeiten, dass eine emissionsorientierte Produktionsplanung die Berücksichtigung zeitvariabler CO₂-Intensitäten des Netzstroms erfordert [7]. 

Digitale Zwillinge werden in diesem Kontext als Schlüsseltechnologie diskutiert, da sie reale Prozesse digital abbilden, interne und externe Daten integrieren und darauf aufbauend Simulationen und Optimierungen ermöglichen [8–9]. In der Produktion werden Digitale Zwillinge zunehmend auch für Aufgaben der dynamischen Produktionsplanung eingesetzt, insbesondere zur Verbesserung von Echtzeitfähigkeit, wobei das Forschungsfeld bislang noch wenig konsolidiert ist [10]. Im Forschungsprojekt greenProd werden grüne Digitale Energiezwillinge (gDEZ) entwickelt, um die Transformation der produzierenden Industrie hin zu einer verbesserten Nutzung regenerativer Energiequellen zu unterstützen.

Der gDEZ wird als digitaler Stellvertreter für Produktionsschritte, Produkte und Energieerzeuger eingesetzt und als konkreter Lösungsbaustein der emissionsorientierten Produktionsplanung verstanden. Er macht prozessbezogene Energieverbräuche transparent, verknüpft sie mit Emissionsinformationen und unterstützt damit emissionsorientierte Entscheidungen in der operativen Produktionsplanung [11]. Neben internen Prozessinformationen sind dabei insbesondere externe Daten von Bedeutung, da Digitale Zwillinge erst durch diese Kombination praxistauglich und entscheidungsrelevant werden [12]. 

Im Unterschied zu einem rein statischen digitalen Modell ermöglicht der Digitale Zwilling die kontinuierliche Integration externer Daten (z. B. zeitvariabler Emissionsintensitäten) sowie die dynamische Bewertung alternativer Planungszustände [8, 12]. Der digitale Zwilling fungiert dabei nicht als direkt steuerndes System, sondern als Entscheidungsunterstützungssystem für die operative Produktionsplanung. 

Für die betriebliche Praxis ist entscheidend, den vom Einsatz der gDEZ erwarteten Nutzen vor einer Implementierung abschätzen zu können. In der Literatur wird hervorgehoben, dass die Einführung und der Betrieb digitaler Zwillinge häufig mit einem hohen Aufwand verbunden sind und damit eine wesentliche Hürde für die Anwendung darstellen können [8]. Meta-Reviews zeigen zudem, dass der konkrete Nutzen Digitaler Zwillinge unter realistischen betrieblichen Randbedingungen häufig nicht belastbar quantifiziert ist [13]. 

Vor diesem Hintergrund bleibt offen, ob der Einsatz Digitaler Zwillinge unter Praxisrestriktionen tatsächlich Emissionsminderungen in relevanter Größenordnung ermöglicht und ob der Nutzen den Implementierungsaufwand rechtfertigt. In der betrieblichen Praxis ist es daher sinnvoll, potenzielle Emissionseinsparungen bereits vor einer Implementierung abschätzen zu können, um das Aufwand-Nutzen-Verhältnis zu bewerten und eine transparente, belastbare Entscheidungsgrundlage zu schaffen. Daraus ergibt sich folgende Forschungsfrage: Wie groß ist das organisatorisch erschließbare Emissionseinsparpotenzial durch den Einsatz eines konzeptionellen digitalen Zwillings unter realistischen Praxisrestriktionen? 

Um das organisatorisch erschließbare Emissionseinsparpotenzial zu ermitteln, werden im Rahmen einer Fallstudie an einem Prüfstand für Hydraulikpumpen die Treibhausgasemissionen eines Referenzfalls auf Basis realer Produktions- und Energiedaten bilanziert und einem optimierten Fall gegenübergestellt, der durch eine regelbasierte, emissionsorientierte Umplanung unter Praxisrestriktionen abgeleitet wird. Zugrunde liegt ein konzeptioneller digitaler Zwilling als Zielsystem, der interne Planungsdaten mit prozessbezogenen Energieinformationen und externen Emissionsinformationen verbindet und so eine zeitaufgelöste Emissionsbewertung sowie den rechnerischen Vergleich alternativer Produktionspläne ermöglicht. 

Der Beitrag umfasst damit eine nachvollziehbare Methodik zur Bilanzierung produktionsbedingter THG-Emissionen und die Quantifizierung des Emissionseinsparpotenzials durch einen konzeptionellen digitalen Zwilling am Anwendungsfall im Sinne einer ex-ante Nutzenabschätzung.

Beschreibung des Untersuchungsfalls

Die Fallstudie wird an einem Prüfstand in einem industriellen Produktionsumfeld durchgeführt. Das zugrunde liegende Produktionssystem ist als Serienfertigung einzuordnen und dient der wiederkehrenden Herstellung standardisierter sowie kundenspezifischer Hydraulikpumpen. Die operative Prüfplanung erfolgt in einer zweistufigen Planungssystematik aus Grob- und Feinplanung. Die Grobplanung erfolgt über mehrere Wochen, die Feinplanung wird jeweils zu Wochenbeginn für den verbleibenden Teil der Kalenderwoche erstellt. Die Einplanung und Abarbeitung erfolgt über Prüfaufträge, wobei unterschiedliche Baugrößen mit variierenden Prüfdauern einhergehen.

Zwischen einzelnen Prüfaufträgen sind Umrüstvorgänge erforderlich, die in Abhängigkeit der Abfolge unterschiedlich lange dauern. In der derzeitigen Planungspraxis erfolgt die Einplanung rüstzeitoptimiert, ohne Treibhausgasemissionen explizit zu berücksichtigen. Das Lastprofil des Prüfstands wird durch den Prüfablauf bestimmt und erzeugt im Mehrschichtbetrieb charakteristische Verbrauchsmuster. Für die Analyse des Emissionseinsparpotenzials ist insbesondere die operative Prüfplanung relevant, da der elektrische Energieverbrauch je nach Belegungszeitpunkt auf Zeitintervalle mit unterschiedlicher Emissionsintensität des Strombezugs fällt.

Methodik zur Quantifizierung des Emissionseinsparpotenzials

Die Untersuchung folgt dem Ansatz einer explorativen Einzelfallstudie und nutzt eine für den vorliegenden Anwendungsfall entwickelte Methodik zur systematischen Abschätzung potenzieller THG-Einsparungen. Diese Methodik kombiniert etablierte Ansätze der emissionsbasierten Bilanzierung mit einer anwendungsfallspezifischen regelbasierten Umplanung. Die Aufgaben des konzeptionellen Digitalen Zwillings beinhalten die Verknüpfung von historischen Planungs- und Energieverbrauchsdaten aus dem Jahr 2025 mit externen Emissionsinformationen als Grundlage zur Ableitung des Lastprofils im Referenzfall und zur Ermittlung der Gesamtemissionen.

Darauf aufbauend wird eine regelbasierte Reihenfolgeoptimierung anhand definierter Optimierungsregeln durchgeführt und ein Lastprofil für den Optimierungsfall erstellt. Die Wahl eines regelbasierten Ansatzes erfolgt bewusst, da dieser eine nachvollziehbare und praxisnahe Abschätzung des Emissionseinsparpotenzials unter betrieblichen Randbedingungen ermöglicht und zugleich auch bei begrenzter Datenverfügbarkeit umsetzbar ist. Im Gegensatz zu exakten Optimierungsverfahren oder komplexen heuristischen Ansätzen erlaubt die regelbasierte Umplanung eine transparente Abbildung betrieblicher Restriktionen bei geringem Implementierungsaufwand. Ziel ist dabei nicht die Bestimmung einer global optimalen Lösung, sondern eine realistisch umsetzbare Abschätzung des erschließbaren Potenzials. Die einzelnen Schritte der Methodik sind im Folgenden dargestellt.

Ermittlung der Treibhausgas-Emissionen im Referenzfall

Die Prüfaufträge des ursprünglichen Prüfplans werden zunächst einem einheitlichen 15-minütigen Intervallraster zugeordnet. Unter Verwendung der durchschnittlichen Energieverbrauchsdaten wird anschließend der auftragsbezogene Energieverbrauch ermittelt, auf die jeweiligen Intervalle verteilt und zu einem aggregierten Verbrauchsprofil zusammengeführt. Durch die Verknüpfung mit den zeitabhängigen 15-min-Emissionsintensitätswerten des Strombezugs entsteht ein durchgängiges Emissionsprofil für den Referenzfall, aus dem die Gesamtemissionen ermittelt werden.

Definition von Optimierungsregeln

Unter Berücksichtigung betrieblicher und organisatorischer Randbedingungen werden Optimierungsregeln definiert, die sich ausschließlich auf die zeitliche Einplanung der Prüfaufträge beziehen. Änderungen an Prozessen oder technischen Parametern sind explizit ausgeschlossen. Die Umplanung folgt anwendungsfallspezifischen Optimierungsregeln und erhebt keinen Anspruch auf mathematische Optimalität im Sinne einer global optimalen Lösung.

Zentrale Restriktionen der Umplanung

Die regelbasierte Umplanung ist auf Verschiebungen innerhalb der regulären Schichtzeiten (06:00–22:30 Uhr) beschränkt und erfolgt kalenderwochenbezogen. Um Verschiebungen in emissionsärmere Zeitintervalle zu ermöglichen, können größere Prüfaufträge bei Bedarf in Teilabschnitte aufgeteilt werden; dabei ist sicherzustellen, dass alle geplanten Aufträge innerhalb der jeweiligen Kalenderwoche eingeplant bleiben. Da sich Prüfaufträge im Ausgangsplan über das Wochenende in die nächste Kalenderwoche erstrecken können, ist für diese Fälle ein konsistenter Wochenübergang sicherzustellen.

Regelbasierte Umplanung 

Das Verbrauchsprofil des Referenzfalls bildet die Grundlage für die regelbasierte Umplanung, bei der energieintensive Prüfungen in Zeitintervalle mit geringerer Emissionsintensität verlagert werden. Die Umplanung basiert auf einem kalenderwochenbezogenen, stündlich gemittelten Emissionsintensitätsprofil (Werktage), das aus den 15-min-Emissionsintensitäten des Netzstrombezugs abgeleitet wird (Bild 1).

Dies spiegelt den realistischen Prognosehorizont in der betrieblichen Praxis wider, da bei der Feinplanung zu Wochenbeginn zwar hinreichend verlässliche Prognosen für etwa 24–48 Stunden verfügbar sind, darüber hinaus jedoch mit zunehmender Unsicherheit zu rechnen ist. Eine Umplanung auf Grundlage historischer 15-min-Werte für den gesamten Wochenverlauf würde demgegenüber eine unrealistische Informationsverfügbarkeit implizieren. Die Bilanzierung von Referenz- und Optimierungsfall erfolgt weiterhin auf Basis der zeitlich aufgelösten 15-min-Emissionsintensitäten. Aus dem umgeplanten Prüfplan wird das Emissionsprofil des Optimierungsfalls abgeleitet, aus dem wiederum die Gesamtemissionen ermittelt werden.

Grenzen und Einschränkungen

Durch die Aufteilung einzelner Prüfaufträge entstehen zusätzliche Umrüstvorgänge, die den Energieverbrauch und den Prüfablauf beeinflussen. Diese werden in der vorliegenden Bilanzierung nicht gesondert berücksichtigt, da die Rüstzeiten pumpenspezifisch sind und die hierfür erforderlichen Daten im Anwendungsfall nicht vorliegen. Des Weiteren ist der Energieverbrauch beim Rüsten im Vergleich zum Prüfvorgang gering, sodass dessen Einfluss auf das Einsparpotenzial als begrenzt eingeschätzt wird. 

Die Umplanung basiert zudem auf wöchentlich gemittelten Emissionsfaktoren, sodass kurzfristige Emissionsminima innerhalb einer Kalenderwoche nicht vollständig ausgeschöpft werden. In der Emissionsbilanzierung wird ausschließlich der Netzstrombezug berücksichtigt, standortspezifische Eigenerzeugung (z.B. Photovoltaik) bleibt unberücksichtigt. Insgesamt sind die ausgewiesenen Einsparpotenziale daher als konservative Quantifizierung zu verstehen.

Datenbasis

Die Datenbasis der Fallstudie setzt sich aus internen Planungs- und Energieverbrauchsdaten sowie externen Emissionsdaten zusammen. Die internen Prüfplandaten liegen als Excel-Liste vor und dokumentieren die tatsächlich realisierte Durchführung der Prüfungen auf Basis der zurückgemeldeten Prüfzeiten. Darüber hinaus liegt ein unternehmensintern ermittelter durchschnittlicher Energieverbrauch je Pumpe vor, der aus realen Messungen am Prüfstand abgeleitet wurde. 

Die internen Daten wurden vom Unternehmen bereitgestellt und in der vorliegenden Untersuchung als gegebene Ist-Daten verwendet. Datenlücken werden durch dokumentierte Annahmen geschlossen, offensichtliche Fehler korrigiert. Die externen Emissionsdaten des Strombezugs aus dem öffentlichen Netz basieren auf historischen Emissionsintensitäten der Datenquelle electricityMaps. Verwendet wird ein Carbon-Intensity-Signal in gCO₂eq/kWh mit einer zeitlichen Auflösung von 15 Minuten der electricityMaps-Zone Deutschland.

Auswirkungen der Umplanung am Pumpenprüfstand

Im Folgenden werden zunächst die Ergebnisse der THG-Bilanzierung des Referenzfalls und des Optimierungsfalls dargestellt. Anschließend wird das ermittelte Emissionseinsparpotenzial quantifiziert und anhand eines beispielhaften Vergleichsprofils die Veränderung der zeitlichen Emissionsverteilung zwischen beiden Fällen veranschaulicht.

Ergebnisse des Referenzfalls

Die Gesamtemissionen des Referenzfalls im Jahr 2025 betragen 4.674,49 kg CO₂ eq.
Der Gesamtstromverbrauch des Referenzfalls beträgt dabei ca. 17 MWh.

Im ursprünglichen Prüfplan sind insgesamt 344 Rüstwechsel enthalten. Bild 2 zeigt das Lastprofil und die zeitliche Verteilung der THG-Emissionen des Referenzfalls beispielhaft im Wochenverlauf für die Kalenderwoche 36.

Ergebnisse des Optimierungsfalls

Die Gesamtemissionen im Optimierungsfall betragen 4.554,68 kg CO₂ eq. Der Gesamtstromverbrauch des Optimierungsfalls ist identisch mit dem Referenzfall und beträgt 17 MWh. Im optimierten Prüfplan steigen die Rüstwechsel auf 513 an. Bild 3 zeigt das Lastprofil und die zeitliche Verteilung der THG-Emissionen des Optimierungsfalls beispielhaft im Wochenverlauf für die Kalenderwoche 36.

Quantifizierung des Einsparpotenzials

Das gesamte Emissionseinsparpotenzial am Pumpenprüfstand ergibt sich aus der Differenz der Gesamtemissionen des Referenz- und Optimierungsfalls und beträgt 119,81 kg CO₂ eq. Das entspricht einer relativen Einsparung von 2,56 %. Die Umplanung verursachte 169 zusätzliche Rüstwechsel, das entspricht einer Steigerung von 49,13 % gegenüber dem Referenzfall.

Bei der Plausibilitätsprüfung des umgeplanten Prüfplans wurden keine Abweichungen festgestellt, sämtliche Prüfaufträge wurden vollständig eingeplant und die definierten Restriktionen wurden eingehalten. Bild 4 zeigt den direkten Vergleich der Lastprofile von Referenz- und Optimierungsfall sowie den Emissionsintensitätsverlauf beispielhaft für den Wochenverlauf der Kalenderwoche 36. 

Zentrale Erkenntnisse für die Praxis

Die vorliegende Fallstudie zeigt, dass emissionsorientierte Feinplanung auf Basis eines Digitalen Zwillings grundsätzlich geeignet ist, Treibhausgasemissionen in der operativen Produktionsplanung systematisch zu reduzieren. Die Emissionsminderung von 2,56 % ist als moderates, unter realen Praxisrestriktionen jedoch plausibles Ergebnis zu bewerten. In einer simulationsbasierten Fallstudie zur Luftfahrtfertigung wurde im Best-Case-Szenario durch operative kurzfristige Umplanungsentscheidungen eine CO₂ eq.-Reduktion von bis zu 7 % erzielt [14]. Ursächlich für das im vorliegenden Fall geringere Potenzial ist insbesondere die bestehende rüstzeitoptimierte Planung, die ähnliche Prüfaufträge bündelt und damit bereits eine gewisse energetische Homogenisierung bewirkt. 

Darüber hinaus zeigt sich ein ausgeprägter Zielkonflikt zwischen emissionsorientierter und rüstzeitoptimierter Planung: Die erzielte Emissionsminderung geht mit einer deutlichen Erhöhung der Rüstvorgänge (+49,13 %) einher. Dies verdeutlicht die Notwendigkeit einer integrierten Betrachtung beider Zielgrößen in zukünftigen Planungsansätzen. Gleichzeitig wird deutlich, dass größere Emissionsminderungen insbesondere dann zu erwarten sind, wenn zusätzliche Freiheitsgrade erschlossen werden, etwa durch eine Erweiterung des Planungszeitraums über einzelne Kalenderwochen hinaus oder durch eine stärkere Integration in vorgelagerte Planungsebenen.

Zusammenfassend lassen sich folgende Kernaussagen für die Praxis ableiten:

• Durch eine emissionsorientierte Feinplanung können Emissionsminderungen ohne technische Systemeingriffe erreicht werden.
• Der potenzielle Nutzen eines solchen Ansatzes ist bereits vor der Implementierung eines digitalen Zwillings abschätzbar.
• Die Höhe der erreichbaren Einsparpotenziale hängt wesentlich von den verfügbaren planerischen Freiheitsgraden und den betrieblichen Restriktionen ab.

Anforderungen an den Digitalen Zwilling

Der Digitale Zwilling muss Planungsinformationen mit Energieverbrauchswerten verknüpfen, externe Emissionsinformationen integrieren und Planungsvarianten regelbasiert erzeugen und vergleichen können. Dafür sind insbesondere eine robuste Datenintegration sowie ein Szenario-Vergleich erforderlich, sodass Referenz- und Alternativplanungen gegenübergestellt und bewertet werden können. Ebenso zentral ist die formalisierte Abbildung anwendungsfallbezogener Restriktionen, da diese den realisierbaren Handlungsspielraum festlegen.

Übertragbarkeit

Die vorgestellte Methodik ist insbesondere auf Prüf- und Fertigungsprozesse sowie auf Batch-Prozesse in der chemischen Industrie übertragbar, die einen variierenden elektrischen Energieeinsatz aufweisen und in denen organisatorische Flexibilität besteht. Beispielhafte Anwendungsfelder sind End-of-Line-Prüfstände, Werkzeugmaschinen, Härteöfen sowie industrielle Wasch- und Trocknungsanlagen, sofern eine zeitliche Flexibilität in der Auftragsreihenfolge besteht. Für eine praktische Anwendung ist dabei insbesondere eine konsistente Datengrundlage relevant, da Datenlücken einen erheblichen Einfluss auf das Ergebnis haben.

Ausblick

Die vorliegende Fallstudie basiert auf einem einmalig erstellten Input-Datensatz historischer Daten. Für eine dauerhafte Anwendung im Betrieb ist hingegen eine automatisierte Datenverarbeitung vorgesehen, in der Planungsinformationen, Energieverbrauchswerte und Emissionsdaten fortlaufend zusammengeführt werden.

Ergänzend zeigt die aktuelle Forschungslage, dass kurzfristige Prognosen zeitvariabler CO₂-Emissionsintensitäten grundsätzlich möglich sind und damit als Informationsgrundlage für eine emissionsorientierte Feinplanung herangezogen werden können [15].  Aus den Untersuchungen ergeben sich darüber hinaus konkrete Ansatzpunkte für zukünftige Forschungs- und Entwicklungsaufgaben. Insbesondere sollte die Methodik dahingehend weiterentwickelt werden, Umrüstaufwände explizit als Nebenbedingungen in die Umplanung zu integrieren. 

Darüber hinaus ist eine empirische Validierung der ex-ante Nutzenabschätzung erforderlich, bei der die prognostizierten THG-Minderungen mit den im Realbetrieb beobachteten Emissionseffekten abgeglichen werden. Ergänzend ist für eine umfassende wissenschaftliche Bewertung eine Bilanzierung der durch die zusätzliche digitale Infrastruktur verursachten Treibhausgasemissionen erforderlich, um diese den erwarteten Emissionsminderungen systematisch gegenüberzustellen.

Das Forschungsprojekt wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie im Rahmen des Förderprogramms „Entwicklung digitaler Technologien“ unter dem Förderkennzeichen 01MN23003B gefördert.