Den blinden Fleck beseitigen 

Mit dem IoT-Modul HUB-EN200 bietet in.hub der Industrie die Möglichkeit, Daten und Parameter lokal, smart und ohne Cloud zu erfassen – vom Messwert zur Entscheidung. 

Industrieunternehmen erfassen heute eine Vielzahl an Energie- und Prozessdaten. Doch obwohl Messgeräte, Steuerungen und Sensoren kontinuierlich Informationen liefern, entsteht daraus häufig kein belastbarer Entscheidungsraum. Die Gründe sind bekannt: isolierte Datenquellen, heterogene Formate, fehlende Zusammenhänge zwischen Energieverbrauch und Produktion – und hoher Aufwand bei der Auswertung. Damit bleibt ein wesentlicher Hebel für Effizienz, Verfügbarkeit und Qualität ungenutzt. 

Der blinde Fleck 

Ob für Energieaudits nach EDL-G oder ISO 50001, für die Bildung von Energie-Performance-Indikatoren (EnPIs) nach ISO 50006 oder für kontinuierliche Effizienzprogramme – entscheidend ist nicht allein der Energieverbrauch, sondern der Kontext. Erst wenn Energie und Produktion gemeinsam betrachtet werden, wird sichtbar, welche Verbräuche pro Stück oder Auftrag entstehen, wie Energiebedarf und Betriebszustände zusammenhängen, wo Lastspitzen, Leerlaufzeiten oder ineffiziente Abläufe auftreten oder wie sich Anlagenzustände auf die Energieperformance auswirken. In vielen Betrieben bleibt dieser Zusammenhang ein „blinder Fleck“. Daten existieren – sie sind nur nicht gemeinsam nutzbar. 

Lokale Datenräume  

Eine zentrale Herausforderung liegt darin, dass Energie- und Prozessdaten aus völlig unterschiedlichen Welten stammen. Energieparameter kommen aus Messgeräten oder Zählern, Prozessdaten aus Steuerungen, Sensoren oder MES-Systemen. Diese Quellen liefern unterschiedliche Formate, Timestamps oder Auflösungen – ein Vergleich ist oft nur mit großem IT-Aufwand möglich. 

Ein alternativer Ansatz ist die lokale Zusammenführung direkt an der Maschine. Das in.hub IoT-Modul HUB-EN200 erfasst elektrische Energieparameter wie Leistung, Strom, Spannung oder Blindleistung und kombiniert sie vor Ort mit Produktions- und Prozessdaten. Über offene Schnittstellen wie OPC UA, MQTT oder Modbus lassen sich Steuerungs- und Sensordaten einfach integrieren.

Verarbeitung vollständig lokal 

Normalisierung, Zeitbezug, Zusammenführung, Qualitätskennzahlen – alles entsteht direkt auf dem Gerät. Dadurch entsteht ein einheitlicher Informationsraum, der ohne Cloud, Server oder zusätzliche IT-Infrastruktur auskommt. 

Ein besonderer Vorteil der lokalen Datenverarbeitung ist die Möglichkeit, Energie-Performance-Indikatoren unmittelbar an der Quelle zu bilden. Gemäß ISO 50006 können EnPIs sowohl aus Energie- als auch aus Prozessgrößen abgeleitet werden – beispielsweise Energie pro Stück oder Auftrag, Energie pro Betriebszustand, spezifische Energieverbräuche oder Leistungskennzahlen bei Teillast oder Leerlauf. Diese Werte werden vergleichbar, reproduzierbar und auditfähig. Daraus entstehen belastbare Entscheidungsgrundlagen – in Echtzeit. 

Energie + IO-Link 

Damit Energiekennzahlen erklärbar werden, braucht es Informationen aus der Feldebene: Zustände, Prozessgrößen und Diagnosen, die zeigen, was die Anlage gerade tut und warum sich ein Verbrauchsprofil verändert. Genau hier bietet IO-Link einen pragmatischen Zugang. Während klassische Sensorik häufig nur Schaltsignale liefert, stellt IO-Link zusätzlich Parameter, Prozesswerte und Gerätezustände bereit. Damit wird nicht nur sichtbar, dass Energie verbraucht wird, sondern auch, unter welchen Bedingungen dies geschieht. 

In der Praxis eröffnet das eine neue Qualität der Kontextbildung. Energieverbräuche lassen sich nicht mehr ausschließlich zeitbasiert betrachten, sondern zustandsbasiert: Produktion, Rüsten, Warten, Standby oder Anfahrphasen werden als Betriebszustände nachvollziehbar, weil die zugehörigen Feldsignale verfügbar sind.  

Dadurch werden EnPIs nach ISO 50006 nicht nur rechnerisch gebildet, sondern fachlich interpretierbar: Ein Anstieg der spezifischen Energie pro Stück ist dann nicht mehr „eine Zahl“, sondern kann mit konkreten Zustands- oder Prozessänderungen in Verbindung gebracht werden – etwa mit geänderten Parametern, Abweichungen im Prozessfenster oder wiederkehrenden Störungen. 

Die Kombination aus lokaler Energieerfassung und IO-Link-basiertem Kontext unterstützt damit genau den Schritt vom Messwert zur Entscheidung: Abweichungen werden dort erkannt, wo sie entstehen, und lassen sich entlang von Zuständen, Parametern und Prozessgrößen einordnen. Das reduziert Interpretationsspielräume, beschleunigt Ursachenanalysen und schafft eine belastbare Grundlage für Maßnahmen, die Effizienz, Verfügbarkeit und Qualität gemeinsam adressieren.

Vom Kontext zur Entscheidung 

Der Mehrwert zeigt sich vor allem in der Praxis: Durch die Verbindung von Energieparametern und Produktionsinformationen lassen sich Abweichungen genau dort erkennen, wo sie entstehen. Energieeffizienz, Anlagenverfügbarkeit und Qualität werden nicht mehr getrennt betrachtet, sondern als Teil eines gemeinsamen Systems. 

Typische Erkenntnisse aus der lokalen Datenanalyse sind ungeplante Lastspitzen durch Maschinenzustände, Ineffizienzen während Rüst- oder Wartezeiten, die Energieintensität verschiedener Produkte oder Aufträge, Abweichungen zwischen Soll- und Ist-Prozess oder der Zusammenhang zwischen Zustandsänderungen und Energieprofil. Unternehmen erhalten damit einen klaren Blick auf Optimierungspotenziale – ohne komplexe Datenprojekte, ohne lange Implementierungsphasen.

Den richtigen Weg aufzeigen 

Der „blinde Fleck“ in der Industrie entsteht nicht durch fehlende Messwerte, sondern durch fehlende Verknüpfung: Energie- und Produktionsdaten liegen in getrennten Systemen vor, in unterschiedlichen Formaten und Zeitbezügen – und sind damit in der Praxis oft nur mit hohem Aufwand gemeinsam auswertbar. Genau hier setzt der Ansatz von in.hub an: Statt zusätzliche Dateninseln zu schaffen, wird ein lokaler Datenraum direkt an der Maschine aufgebaut, in dem Energieparameter und Prozesskontext zusammengeführt, normalisiert und unmittelbar nutzbar gemacht werden. 

Mit dem IoT-Modul HUB-EN200 werden elektrische Energiegrößen wie Leistung, Strom, Spannung oder Blindleistung erfasst und vor Ort mit Produktions- und Prozessdaten kombiniert. Über offene Schnittstellen wie OPC UA, MQTT oder Modbus lassen sich vorhandene Steuerungs- und Sensordaten integrieren; zusätzliche Kontextinformationen aus der Feldebene – beispielsweise über IO-Link – ermöglichen eine zustandsbasierte Interpretation von Energieprofilen. Damit werden Abweichungen nicht nur sichtbar, sondern erklärbar: EnPIs nach ISO 50006 können direkt an der Quelle gebildet, reproduzierbar verglichen und als auditfähige Entscheidungsgrundlage genutzt werden. 

So wird aus „Transparenz“ operative Steuerungsfähigkeit. Unternehmen erhalten eine praxistaugliche Lösung, um Energieeffizienz, Anlagenverfügbarkeit und Qualität nicht getrennt zu betrachten, sondern als zusammenhängendes System zu optimieren – lokal, ohne Cloud-Abhängigkeit und ohne komplexe IT-Projekte. Genau diesen Weg zeigt in.hub seinen Kunden auf: vom Messwert zur Entscheidung - lokal, smart und ohne Cloud.