Ist-Situation und Probleme

Bisher erfolgte die Überwachung der Klimadaten ausschließlich über analoge Messschreiber. Diese Vorgehensweise brachte mehrere gravierende Probleme mit sich:
● Manuelle Datenerfassung: Mitarbeiter mussten die Messwerte händisch ablesen und dokumentieren, was zu fehlerhaften und unvollständigen Aufzeichnungen führte.● Eingeschränkte Messgeräte: Nur sehr wenige Sensoren waren im Einsatz, sodass keine flächendeckende Erfassung der Temperatur- und Luftfeuchtigkeitswerte möglich war.● Fehleranfälligkeit: Menschliche Fehler in der Datenerfassung konnten zu ungenauen oder verzögerten Reaktionen führen.● Unzureichende Datenbasis: Lückenhafte Daten erschwerten die präzise Steuerung der Produktionsprozesse, was zu Qualitätsproblemen wie Schimmelbildung oder Materialverformungen führen konnte.● Erhöhte Betriebskosten: Eine unregelmäßige Klimakontrolle führte zu unnötig hohen Kühlkosten, da bereits kleine Erhöhungen der relativen Luftfeuchte die Kühllast um 2–4 % pro zusätzlichem Prozentwert steigerten.

Moderne IoT-basierte Lösung

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, wurde ein innovatives Überwachungssystem implementiert. Dieses umfasst:
● Infrastruktur: Installation von fünf LoRaWAN Gateways, die zusammen mit dem Datacake Wireless IoT Hub ein flächendeckendes Netzwerk über mehrere hundert Meter aufbauen.● Sensorik: Einsatz von 50 batteriebetriebenen Sensoren, die Temperatur und Luftfeuchtigkeit in Echtzeit erfassen. Die Sensoren können flexibel mittels Klebestreifen oder Schrauben installiert werden.● Monitoring & Reporting: Eine benutzerfreundliche Applikation mit Live-Dashboards ermöglicht die kontinuierliche Überwachung der Klimadaten. Automatisierte tägliche Reports informieren über Trends, Abweichungen und notwendige Handlungsempfehlungen.● KI-Integration: Intelligente KI-gestützte Analysen liefern dem Kunden proaktiv Erkenntnisse zu möglichen Abweichungen, Optimierungspotenzialen und langfristigen Trends.

Erzielte Vorteile und Mehrwerte

Der Umstieg auf das moderne System hat zahlreiche Vorteile gebracht:
● Mitarbeiterentlastung: Die bisher manuelle und fehleranfällige Datenerfassung entfällt vollständig, sodass sich die Mitarbeiter auf strategisch wichtigere Aufgaben konzentrieren können.● Präzise Klimadaten: Durch das dichte Sensornetz ist eine lückenlose und präzise Erfassung der Temperatur- und Luftfeuchtigkeitswerte gewährleistet, was eine optimierte Produktionsplanung ermöglicht.● Energieeinsparungen: Die gezielte Steuerung der Kühlanlagen senkt den Energieverbrauch erheblich – insbesondere, da hohe Luftfeuchtigkeit direkt zu erhöhten Kühllasten führt.● Qualitätssicherung: Eine konstante Überwachung verhindert Schimmelbildung und Materialverformungen, was die Produktqualität steigert und Reklamationen reduziert.● KI-gestützte Analysen: Durch die intelligente Auswertung der gesammelten Daten erhält der Kunde sofortige Handlungsempfehlungen und kann frühzeitig auf Veränderungen reagieren.

Return on Investment (ROI)

Das Gesamtsystem wurde zu Investitionskosten von 11.250 € realisiert – inklusive 5 Gateways, 50 Sensoren und Softwarebetrieb über 3 Jahre. Alternativ besteht die Möglichkeit, die Sensoren zu einem Mietpreis von 20 € pro Sensor und Monat zu beziehen.
Der schnelle ROI resultiert aus:
● Reduzierung manueller Erfassungskosten: Einsparungen durch den Wegfall fehleranfälliger manueller Prozesse.● Optimierter Energieverbrauch: Durch präzise Steuerung der Klimaanlagen sinken die Betriebskosten signifikant.● Verbesserte Produktionsqualität: Geringerer Ausschuss und weniger Reklamationen steigern den Umsatz und die Kundenzufriedenheit.

Mit zeitbasierter Abschaltung zur Kostensenkung

Die entscheidenden Funktionen, die zur Senkung der Kosten beitrugen, bestanden in der Implementierung von Automatisierung und Logiken auf der Datacake-Plattform. Dazu gehörte die automatische Wochenend-Abschaltung der Heizung, die dazu beitrug, unnötigen Energieverbrauch in Zeiten geringer Auslastung zu reduzieren.