Vorhersage des Dampfkonsums in einer Reifenfabrik mithilfe von maschinellen Lernansätzen

In der Reifenindustrie wird eine beträchtliche Menge an Energie in Form von Dampf verwendet. Daher hat die Entwicklung eines angemessenen Dampfkonsummanagementsystems, das kontinuierliche Verbesserung unterstützt, einen erheblichen Einfluss auf die Energie- und Wassereffizienz. In Energiemanagementsystemen werden Energiebenchmarks als Referenzpunkt zur Messung und Bewertung der Energieeffizienz der Organisation oder eines bestimmten energieverbrauchenden Systems verwendet. Bei dieser Methode werden die Energieeffizienzindikatoren gegen verschiedene Faktoren normalisiert, die den Energieverbrauch beeinflussen, jedoch nicht direkt mit der Energieeffizienz verbunden sind. ISO 50006:2017 schlägt vor, für diesen Zweck die lineare Regression zu verwenden. Allerdings können lineare Modelle die Nichtlinearität komplexer Systeme nicht erfassen. In diesem Zusammenhang präsentiert die aktuelle Studie ein Dampfkonsum-Modell für eine Reifenfabrik, das auf ausgefeilteren maschinellen Lernansätzen (ML) basiert. Dieses Modell kann als Werkzeug in EnMS zur Bewertung der Energieeffizienz, zur Festlegung von Energiezielen und zur Messung der erzielten Verbesserungen aufgrund der Energiemanagementmaßnahmen angewendet werden.