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Proceedings

Modulares Prognosemodell für den einsatzspezifischen Energieverbrauch von Gabelstaplern

Modular forecast model for a use-specific energy consumption of industrial trucks

  1. Dipl.-Wi.-Ing. Timo Schilling Lehrstuhl für Maschinenelemente und Technische Logistik, Fakultät für Maschinenbau, Helmut-Schmidt-Universität, Universität der Bundeswehr Hamburg
  2. Univ.-Prof. Dr.-Ing. Rainer Bruns Lehrstuhl für Maschinenelemente und Technische Logistik, Fakultät für Maschinenbau, Helmut-Schmidt-Universität, Universität der Bundeswehr Hamburg

Zusammenfassungen

Flurförderzeuge leisten einen wesentlichen Beitrag zu den Treibhausgasemissionen in der EU. Aktuell wird ihr Verbrauch in Deutschland in der Regel per VDI-Zyklus prognostiziert. Dieser hat allerdings keinen Bezug zu dem tatsächlichen Nutzungsprofil eines konkreten Flurförderzeugs. Es soll untersucht werden, inwiefern ein modularer Aufbau, der sich einsatzspezifisch anpassen lässt, eine verbesserte Prognose der Verbräuche ermöglicht. Zudem soll analysiert werden, wie viel Mehraufwand diese verbesserte Möglichkeit der Vorhersage für die Hersteller bzw. die Nutzer bedeutet. Am MTL ist ein Messsystem aufgebaut worden, welches neben dem Energieverbrauch auch die Einflussparameter aufnimmt. Es werden exemplarische Messungen vorgestellt.

Industrial trucks are responsible for a substantial contribution to the total greenhouse gas emissions in the EU. In Germany the VDI-Cycle is the current instrument to forecast the energy or fuel consumption of industrial trucks. This driving cycle is slightly different for some truck types, but not related to the individual usage profile of a specific vehicle. It shall be evaluated how a modular designed prognosis model delivers an improved forecast. The evaluation will consider the additional effort which might be combined with this new approach. The MTL measurement system records the energy comsumption of an industrial truck. Additionally it records important influence parameters. First measurements are described exemplarily in this paper.

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