Optimale und intelligente Nasslagerung von Sägerundholz

Lösung zur Challenge: Sensorik, Automatisierung, Fernüberwachung: Effiziente und ressourcenschonende Nasslagerung von Sägerundholz
Aktuelle Phase:
Bekanntgabe der Gewinner
  1. Aufruf und Einreichungen abgeschlossen am 27.04.2020
  2. Rückfragen abgeschlossen am 24.05.2020
  3. Jury-Bewertung abgeschlossen am 03.06.2020
  4. Gewinner bekannt gegeben ab 04.06.2020
Challenge beendet

Optimale und intelligente Nasslagerung von Sägerundholz

Bei dem vorliegenden Konzept für ressourcenschonende Nasslagerung von Sägerundholz werden folgende grundlegende Bereiche unterschieden:
* Nasslager,
* zentrale Warte,
* intelligentes Steuerungsmodell und
* externe Datenquellen.

Im Nasslager befinden sich die Sensoren (Verfügbarkeit und Verbrauch von Wasser und Energie, Holzfeuchte, Bilderfassung und Wetterdaten), die Aktoren (Steuerung von Aggregaten, Pumpen und Ventilen) sowie die Steuereinheit.
Durch die detaillierte Erfassung der aktuellen Wetterdaten kann z.B. bei Zeiten mit ausreichendem Regen die Bewässerung ausgesetzt werden. Auch kann die aktuelle Windrichtung und -stärke in die Steuerung der Bewässerung einfließen.

Die Steuereinheit ist über einen Kommunikationskanal mit der Warte verbunden, arbeitet aber jedoch grundsätzlich autark. Es ist somit keine dauernde Verbindung zur Warte notwendig. Bei bestehender Verbindung übermittelt die Steuereinheit die gesammelten Sensordaten und die Zustände der Aktoren periodisch an die Warte. Die Warte schickt periodisch die Wetterprognosen für die Region des Nasslagers, damit diese Informationen in der Steuerung berücksichtigt werden können. Zusätzlich werden regelmäßige Verbesserungen des Steuerungsmodells (der Steuereinheit) von der Warte an die Steuereinheit des Nasslagers gesendet.
Bei Bedarf können Datenkommunikationen jederzeit ausgelöst werden, z.B. eine manuelle Abfrage der aktuellen Sensorwerte der einzelnen Nasslager über die Warte, bzw. über das Dashboard.

Die Warte sammelt die von den Nasslagern generierten Sensordaten, bereitet diese Daten zur Darstellung im Dashboard auf, alarmiert bei Fehlern und (prognostizierten) Problemen und holt periodisch zusätzliche Daten von externen Datenquellen (z.B. Wetterprognosedaten). Das Dashboard kann sowohl in der Warte, als auch von externen Clients abgefragt werden.
Basierend auf den gesammelten Daten der jeweiligen Nasslager, insb. auf Vergleichsinformationen der Prognose- und tatsächlichen Sensordaten, werden in der Warte durch modernste Methoden der Künstlichen Intelligenz die Steuerungsmodelle für die Bewässerung ständig selbstlernend verbessert. Dadurch werden die Steuerungsmodelle der jeweiligen Nasslager laufend optimiert und periodisch von der Warte an die Steuereinheiten der Nasslager verschickt. Dies gewährleistet einen, an die jeweiligen Standorte, optimal angepassten und ressourcenschonenden Betrieb der Nasslager.

Die LCM GmbH hat weitreichende Erfahrung mit kundenspezifischen Sensorlösungen und Datenauswertung zur Digitalisierung von Anlagen und Prozessen, z.B. smartes Wälzlager https://www.lcm.at/das-linz-center-of-mechatronics-entwickelt-ein-smartes-waelzlager.
Die RISC Software GmbH ist spezialisiert auf maßgeschneiderte Softwarelösungen u.a. in Bereichen der intelligenten Verarbeitung von Datenströmen, Simulation und Optimierung, z.B. https://risc-software.at/bereiche/data-management-and-analytics/anna-vpa und https://risc-software.at/sprecher-automation-schnittbildoptimierung.

Mehrwert

Die notwendigen Voraussetzungen zum optimalen und ressourcenschonenden Betrieb eines Nasslagers sind akkurate Messwerte zur aktuellen Feuchtigkeit und eine intelligente Steuerung der Bewässerung. Aus diesem Grund sind individuell entwickelte Holzfeuchtesensoren sowie eine intelligente, selbstlernende und Wetterprognosedaten-nützende Steuerung der Bewässerung die zentralen Elemente des vorliegenden Konzepts.

Die an unterschiedlichen Positionen im Nasslager verteilten Sensoren ermöglichen eine detaillierte lokale Erfassung der Holzfeuchte. Dadurch können Bereiche mit unterschiedlicher Holzfeuchte identifiziert werden, z.B. Bereiche, die aufgrund der gegebenen Umweltbedingungen (Sonnen- bzw. Schattenspiel, Windaufkommen, etc.) schneller trocknen als andere. Anhand der selektiven Ansteuerung der Bewässerung können partielle Bereiche des Nasslagers unterschiedlich intensiv bewässert werden.

Durch die intelligente Berücksichtigung von Wetterprognosedaten kann deutlich an Wasser und Energie gespart werden. Beispielsweise kann bei beginnender mangelnder Holzfeuchte eine angedachte Bewässerungsphase bei zeitnah prognostiziertem Regen ausgesetzt oder deren Intensität verringert werden.

Die Verbindung zw. Nasslager und Warte muss nicht ständig aufrecht sein. Lange Kommunikationsprobleme können jedoch den selbstlernenden Effekt des Steuerungsmodells und die intelligente Verwendung von Prognosedaten beschneiden. Energieversorgung und Wasserknappheit sind ebenso kritische Punkte.

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