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Research unit
SFOE
Project number
SI/502275
Project title
IEA 4E TCP | EMSA: Task 3 – Digitalisierung elektrischer Antriebe

Texts for this project

 GermanFrenchItalianEnglish
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CategoryText
Short description
(German)

Dieses Projekt deckt den Schweizer Beitrag an das IEA 4E EMSA Task 3 "New Industrial Developments and Digitalization in Motor Systems". Die Digitalisierung ermöglicht eine bessere Zustandsüberwachung und Instandhaltung der elektrischen Antriebssysteme und bringt somit neue Möglichkeiten zur Energieeinsparung, sowie von weniger Störungen bei den Produktionsabläufen in der Industrie. Ziel ist es, geeignete Use Cases (Gute Beispiele) in der Schweiz zu erfassen, sowie nebst den positiven Effekten der Digitalisierung auch den Eigenenergieverbrauch der diversen digitalen Technologien und Methoden zu erfassen.

Short description
(English)

This project covers the Swiss contribution to the IEA 4E EMSA Task 3 "New Industrial Developments and Digitalization in Motor Systems". Digitisation enables better condition monitoring and preventive maintenance of electric motor systems and thus brings new opportunities for energy savings as well as less disruptions of the production processes in industry. The aim of this project is to identify suitable Use Cases (good examples) in Switzerland and, in addition to the positive effects of digitalisation, to identify the energy consumption of the various digital technologies and methods.

URL-addresses
(English)
Final report
(German)

Dieses Projekt war der Schweizer Beitrag an das IEA 4E EMSA Programm Task 3 "New Industrial Developments and Digitalisation in Motor Systems". Die Digitalisierung ermöglicht eine bessere Zustandsüberwachung und Instandhaltung der elektrischen Antriebssysteme und bringt somit neue Möglichkeiten zur Energieeinsparung, sowie von weniger Störungen bei den Produktionsabläufen in der Industrie. Ziel war es, geeignete gute Beispiele zu erfassen, sowie nebst den positiven Effekten der Digitalisierung auch den Eigenenergieverbrauch der diversen digitalen Technologien und Methoden zu erfassen. Das Projekt lief zwischen September 2021 und April 2024.

In der ersten Schweizer Fallstudie haben die Firmen Hamilton Bonaduz AG und Hamilton Medical AG, die am Standort in Bonaduz medizinische Geräte und Laborausrüstungen herstellen, in Zusammenarbeit mit KAESER ein Druckluftsystem erneuert. Dabei wurde ein adaptive, übergeordnete Steuerung in Kombination mit einer Split-Lösung (ein Mix aus Kompressoren mit und ohne Frequenzumrichter) eingesetzt. Dies führte zu einer elektrischen Energieeinsparung von 16 %.

In der zweiten Schweizer Fallstudie wendet das Unternehmen PRiOT in der Schweiz einen IoT-Sensor an, um verstopfte Luftfilter in Lüftungsanlagen an Serverstandorten frühzeitig zu erkennen, was einen genaueren Zeitpunkt für den Filterwechsel ermöglicht. Die Hauptvorteile liegen in der Einsparung von elektrischer Energie, Ressourcen und Kosten, z. B. durch die Verringerung des Wartungsbedarfs vor Ort, die schnelle Fehlererkennung und das schnelle Eingreifen sowie die Einsparung von Filtermaterial. In einem konkreten Beispiel konnten 20 % der elektrischen Energie eingespart werden. 

Was die Analyse des digitalen Energieverbrauchs betrifft, so zeigen die untersuchten Fälle Nettoeinsparungen (ohne digitalen Energieverbrauch) zwischen 5,7 % und 20,4 % (in einigen Fällen in Verbindung mit Hardware-Upgrades sogar noch höher), während der Energieaufwand für die Digitalisierung nie über 1 % lag, sondern eher unbedeutend war. Insgesamt überwiegen die durch die Digitalisierung von Antriebssystemen erzielten Energieeinsparungen bei weitem den zusätzlichen Energieverbrauch, der durch die Digitalisierung entsteht.

Final report
(English)

This project covered the Swiss contribution to the IEA 4E EMSA programme Task 3 "New Industrial Developments and Digitalization in Motor Systems". Digitalisation enables better condition monitoring and preventive maintenance of electric motor systems and thus brings new opportunities for energy savings as well as less disruptions of the production processes in industry. The aim of this project was to identify suitable case studies (good examples) and, in addition to the positive effects of digitalisation, to identify the energy consumption of the various digital technologies and methods. The project ran between September 2021 and April 2024. 

The first Swiss case study showed that the companies Hamilton Bonaduz AG and Hamilton Medical AG producing medical devices as well as laboratory equipment at the facility in, have revamped a compressed air system in collaboration with KAESER, applying an adaptive air pressure management system in combination with a split solution (a mix of compressors with and without a variable frequency drive). This resulted in an electric energy saving of 16%.

In the second Swiss case study, the company PRiOT in Switzerland applies an IoT sensor to detect clogged air filters in ventilation systems at server sites, allowing a more accurate timing for the exchange of the filter. The main benefits are savings in electric energy, resources and costs, such as the reduction of on-site maintenance needs, quick fault detection and fast intervention, as well as savings in filter material. In a concrete example, 20% of electric energy could be saved. 

As for the analysis of digital energy consumption, the studied cases show net savings (excluding digital energy consumption) ranging from 5.7% up to 20.4% (in some cases combined with hardware upgrades even higher), whilst the energy expenditure to facilitate digitalisation never exceeded 1%, but was rather insignificant. Consequently, on an overall level, the energy savings achieved through the digitalisation of motor systems far outweigh the additional energy consumption resulting from the digitalisation process.

 
Related documents
Final report
(French)

Ce projet a couvert la contribution suisse au programme IEA 4E EMSA Task 3 "New Industrial Developments and Digitalisation in Motor Systems". La numérisation permet une meilleure surveillance de l'état et de l’entretien des systèmes d'entraînement électriques et apporte de nouvelles possibilités d'économie d'énergie ainsi que moins de risques d'arrêts imprévus dans la production industrielle. L'objectif de ce projet était d'identifier des études de cas appropriées (bons exemples) et, en plus des effets positifs de la numérisation, d'identifier la consommation d'énergie des différentes technologies et méthodes numériques. Le projet s'est déroulé de septembre 2021 à avril 2024.

Dans la première étude de cas suisse, les sociétés Hamilton Bonaduz AG et Hamilton Medical AG, qui fabriquent des appareils médicaux et des équipements de laboratoire sur le site de Bonaduz, ont rénové un système d'air comprimé en collaboration avec KAESER. Pour ce faire, une commande adaptative de niveau supérieur a été utilisée en combinaison avec une solution split (un mélange de compresseurs avec et sans convertisseur de fréquence). Cela a permis de réaliser une économie d'énergie électrique de 16 %.

Dans la deuxième étude de cas suisse, la société PRiOT en Suisse applique un capteur IoT pour détecter les filtres à air obstrués dans les systèmes de ventilation des sites de serveurs, ce qui permet un calendrier plus précis pour le remplacement du filtre. Les principaux avantages sont des économies d'énergie électrique, de ressources et de coûts, telles que la réduction des besoins de maintenance sur site, la détection rapide des défauts et le remplacement rapide du filtre.

En ce qui concerne l'analyse de la consommation d'énergie numérique, les cas étudiés montrent des économies nettes (hors consommation d'énergie numérique) allant de 5,7 % à 20,4 % (dans certains cas, elles étaient encore plus élevées lorsqu'elles étaient associées à des mises à jour des équipements), tandis que les dépenses énergétiques pour faciliter la numérisation n'ont jamais dépassé 1 %, mais ont été plutôt négligeables. Par conséquent, dans l'ensemble, les économies d'énergie réalisées grâce à la numérisation des systèmes de motorisation dépassent largement la consommation d'énergie supplémentaire résultant du processus de numérisation.