BeverGreen

BeverGreen – Grüner Digitaler Zwilling als Basis der nachhaltigen Transformation der Getränke- und Brauwirtschaft

Das BeverGreen Projekt

Das Projekt BeverGreen trägt zur ökologischen Transformation der Wirtschaft bei, indem es Transparenz über Energieverbräuche schafft und darauf aufbauend Analysen und Entscheidungshilfen in der Getränkeindustrie implementieren wird. Die Grundlage bildet der grüne Digitalen Zwilling, der eine präzise Integration und Auswertung von Daten, darunter Energiedaten und CO2-Äquivalente, ermöglicht, um Optimierungspotenziale zu identifizieren.  Das Projekt soll demonstrieren, wie digitale Technologien in der Getränkeindustrie zu einem nachhaltigen Wandel beitragen können und kann so als Vorbild für andere Branchen dienen.

Projektbeschreibung

Die zentrale Herausforderung unserer Zeit, unserer Wirtschaft sowie unserer Gesellschaft ist es nachhaltig zu handeln, von welcher die Lebensmittelindustrie mit betroffen ist. Von der Reduzierung von Plastikverpackungen,  über die Vermeidung von Lebensmittelverschwendung bis hin zum Schutz von Biodiversität und Menschenrechten – diese Themen sind mittlerweile unausweichlicher Teil gesellschaftlicher und politischer Diskussionen, in welcher der Lebensmittelhandel eine zentrale Rolle spielt. Daher müssen von der Erzeugung bis zum Konsumnachhaltige und standardisierte Prinzipien in jeder Stufe der Wertschöpfungskette verankert werden. Die fortschreitende Digitalisierung ermöglicht hierbei innovative Wege, um Energie- und Ressourcenverbräuche zu analysieren und optimale Kreisläufe zu etablieren.

Das Projekt BeverGreen möchte nun im Bereich der Getränkeproduktion – insbesondere beim Brauen – den nächsten Schritt in Richtung Nachhaltigkeit gehen. Dieses Projekt fokussiert sich auf die Entwicklung eines Assistenzsystems, das auf anwendungsspezifischen Ontologien basiert. Ontologien sind strukturierte Modellierungen von Wissensbereichen und Begriffssystemen, die in Form von digitalen Modellen die energierelevanten Informationen erfassen. Diese bilden die Grundlage für den sogenannten grünen Digitalen Zwilling und ermöglichen eine präzise Integration und Auswertung von Daten, darunter auch CO2-Äquivalente, um Optimierungspotenziale zu identifizieren. So lassen sich beispielsweise der Energieverbrauch, die Energieerzeugung und der CO2-Fußabdruck abbilden. Der Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens (ML) eröffnet zudem die Möglichkeit, Muster und Zusammenhänge zu erkennen, die zur gezielten Einsparung von Energie und Ressourcen genutzt werden können.

Ein Alleinstellungsmerkmal des Projekts besteht darin, dass es nicht nur die Effizienzsteigerung in der Produktion angestrebt wird, sondern auch datenbasierte Geschäftsmodelle auf nachhaltigen Prinzipien generiert werden sollen. Mit Blick auf die Anwendbarkeit, plant das Projekt BeverGreen, die entwickelten Modelle und Lösungen in der Produktion aktiv einzusetzen. Die Demonstration von CO2-Reduktion durch CO2-Bindung in einer cyber-physischen Versuchsbrauerei stellt dabei einen exemplarischen Anwendungsfall dar. Darüber hinaus soll in diesem Projekt die Produktion durch intelligente Prozesssteuerung sowie energie- und emissionsorientierte Produktionsprogrammplanung vorangetrieben/optimiert werden.

Das Projekt BeverGreen trägt zur ökologischen Transformation der Wirtschaft bei, indem es Transparenz über Energieverbräuche schafft und darauf aufbauend Analysen und Entscheidungshilfen ermöglichen wird. Das Projekt soll demonstrieren, wie digitale Technologien in der Getränkeindustrie zu einem nachhaltigen Wandel beitragen können und kann so als Vorbild für andere Branchen dienen.

Motivation

Klimaschutzinitiativen, neue Resilienzanforderungen sowie steigende Energie- und Rohstoffkosten erfordern einen Paradigmenwechsel in produzierenden Unternehmen. Digitale Technologien bieten innovative Lösungen, um Energie- und Ressourcenverbräuche sowie Wertstoffkreisläufe zu analysieren und datengetrieben Verbesserungen abzuleiten. In der Prozessindustrie bestehen große Potenziale in der Nutzung von ML zur Steigerung der Energie- und Ressourceneffizienz. Die Nachfrage nach Rückverfolgbarkeitslösungen bis hin zum Product Carbon Footprint und dem digitalen Produktpass steigt insbesondere seit den EU-Verordnungen. Die heterogene Datenhaltung über Prozessschritte, IT-Systeme und Wertschöpfungsketten hinweg erschwert jedoch die Datenerfassung und -aggregation zur Informationsanreicherung. Für eine erfolgreiche Einführung von ökologisch motivierten ML-Services fehlt ein grüner Digitaler Zwilling, der umfassende Nachhaltigkeitsinformationen über den gesamten Prozess bereitstellt.

Zielsetzung

Ziele des vorgestellten Vorhabens sind die Konzeption und Entwicklung eines grünen Digitalen Zwillings für die Getränke-industrie, die Entwicklung eines Data-Mapping-Assistenten sowie die Generierung von Einführungsprozessen für grüne Digitale Zwillinge in Unternehmen der Getränke- und Prozessindustrie. Das Vorhaben bildet die Grundlage für die CO2-neutrale Transformation der Getränke- und Brauwirtschaft vom Produktionsprozess bis zur Supply Chain.



Teilziele:

  • Data-Mapping-Assistent
  • Grüner Digitaler Zwilling für die Brau- und Getränkeindustrie
  • Einführungssystematik und Kompetenzentwicklung
  • Nutzungskonzepte und Geschäftsmodelle
  • Umsetzung exemplarischer Anwendungsszenarien

Projektablauf

Das Verbundprojekt hat eine Laufzeit von drei Jahren. Zu Beginn erfolgt eine Analyse der Rahmenbedingungen in der Getränkeindustrie sowie eine explorative Vorstudie zur Identifikation neuer Anwendungen. Anschließend erfolgt eine Strukturierung nachhaltiger Technologien mit dem Ziel, CO2 Quellen und Senken zu integrieren. Darüber hinaus erfolgt eine Aufnahme der Anforderungen aus Anwendersicht sowie die Definition von organisatorischen und technischen Anforderungen. Aufbauend auf der Analyse erfolgt Gestaltung und Implementierung des grünen Digitalen Zwillings. Die Ergebnisse dienen als Grundlage für weitere Entwicklungsarbeiten und werden in den Partnerunternehmen validiert. Es erfolgt ein Ergebnistransfer in Wissenschaft und Praxis.

Konsortium

News

Vortrag Brauerbund

Vortrag Brauerbund

RIF gibt beim technischen Ausschuss des Deutschen Brauerbunds Überblick über DaPro-Ergebnisse und Ausblick auf BeverGreen-Projekt…

18. Januar 2023

Hier finden Sie alle Neuigkeiten!

Veröffentlichungen

Green Digital Twins in the Product Life Cycle: Opportunities and Challenges for Sustainability Engineering

Die Publikation zum Download: https://doi.org/10.30844/wgab_2023_10

Abstract

Reducing emissions from industrial processes is crucial for global climate protection goals. Many countries have set ambitious targets, such as Germany’s goal to reduce industrial emissions by 20% before 2030. To achieve these goals, innovative technologies for sustainable industrial production are needed. Digital technologies offer opportunities to analyze energy and resource consumption, leading to data-driven improvements that contribute to climate protection. The demand for traceability solutions, including product carbon footprints and digital product passports, has increased due to EU regulations. Digital technologies have emerged as powerful enablers to meet this demand. Green Digital Twins, which optimize energy efficiency, minimize carbon emissions, and reduce environmental impact, provide a technological solution for sustainable transformation. While digital twins have gained traction in the industrial environment through standardization and demonstration activities, the technological impact throughout the product life cycle have not been adequately considered. This research paper explores how green Digital Twins contribute to sustainable industrial production throughout the product life cycle. The findings highlight opportunities and challenges in revealing emissions and constructing green Digital Twins for various purposes, thereby contributing to climate protection targets.

Establishing a Machine Learning and Internet of Things Learning Infrastructure by Operating Transnational Cyber-Physical Brewing Labs

Die Publikation zum Download: https://doi.org/10.1007/978-3-031-65411-4_21

Abstract

The convergence of information technology with production technology, coupled with the escalating intricacy of production processes and products, is leading to new demands on the education of future engineers in mechanical
engineering and related disciplines. New job profiles are arising and require interdisciplinary cooperation in the fields of information technology and the Internet of Things, machine learning and domain knowledge in order to enable data-based decisions for monitoring and improving products and processes in industrial production. The core of competence building has a strong focus on applying theoretical knowledge and information in order to make it tangible and thus enable people to learn. The contribution shows the conception and implementation of transnationally connected cyber-physical brewing labs, which were set up as learning factories for students and industry partners at TU Dortmund University and the University of Technology Sydney. The focus is on Industry 4.0 technologies, such
as shared data space, condition monitoring of machines and assets in the Internet of Things, and the application of machine learning for product and process optimization. This article discusses the derivation of competence profiles, roles and the development of targeted theoretical and practical learning modules. It provides an overview of the use in various formats at both sites. The evolution of the brewing labs in existing research activities is also discussed. Finally, an outlook on future activities is given.

Towards Carbon Neutrality Using Green Digital Twins for Industrial Energy Systems

Die Publikation zum Download:

Abstract

The escalating climate crisis requires innovative strategies across industries to mitigate environmental impacts, particularly in energy-intensive sectors like the process industry. This paper introduces the concept of Green Digital Twins as an approach towards achieving carbon neutrality in industrial energy systems. By leveraging Digital Twin technology, the study outlines a concept for reducing carbon dioxide equivalent emissions through improved energy allocations. The proposed functional components are the basis for further development towards sustainable practices. The research is grounded in the Design Science Research approach and draws upon extensive literature review and industry insights to establish requirements for Green Digital Twins. The proposed conceptual model focuses on functional components for databased representation and is validated through application in a cyber-physical brewhouse as a representative of the process industry. This case study demonstrates the potential of Green Digital Twins to integrate energy data with individual process steps, offering a novel pathway for industries to contribute to climate change mitigation. This approach provides a foundation for future innovations in Green Digital Twin technology and contributes to the ongoing discourse on digital transformation and sustainability.

Lebensmittelbrief – BeverGreen als Leuchtturmprojekt hin zu einer klimaneutralen Brauwirtschaft

Die Publikation zum Download:

Abstract

Termine

19.10.2023Vorstellung GreenTech Innovationswettbewerb, Berlin
28.-30.11.2023Projektvorstellung „BrauBeviale“, Nürnberg
04.-08.12.2023Kooperation mit DAAD SummerSchool „Sustainable Brewing with AI & IoT“, Sydney, Australien

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Kontakt

Sie erreichen uns am besten per E-Mail an kontakt@bevergreen.de oder über das Kontaktformular:

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