{"id":1826,"date":"2024-03-19T15:14:56","date_gmt":"2024-03-19T14:14:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.javelot-agriculture.com\/?p=1826"},"modified":"2025-03-03T17:24:23","modified_gmt":"2025-03-03T16:24:23","slug":"la-ventilation-des-silos-automatique-plus-efficiente-que-les-modes-programmes-ou-manuels","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/website.javelot.ag\/de\/die-automatische-automatische-wirksamere-als-die-programmatischen-oder-manuellen-methoden\/","title":{"rendered":"Automatische Bel\u00fcftung effizienter als programmierte oder manuelle Bel\u00fcftung"},"content":{"rendered":"<p><strong>In einer Fallstudie wurden 23 Lagerst\u00e4tten und \u00fcber 500.000 Tonnen gelagertes Getreide untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass der automatische Bel\u00fcftungssteuerungsmodus im Vergleich zum programmierten und \/ oder manuellen Modus am effizientesten ist. Die Verf\u00fcgbarkeit solcher Messwerte erm\u00f6glicht es der Einlagerungsstelle, sich in einem Prozess der kontinuierlichen Verbesserung zu positionieren, mit dem Ziel, mit jeder Lagerkampagne eine zu 100 % effiziente Bel\u00fcftung anzustreben.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Das Datateam von Javelot analysierte alle Bel\u00fcftungs- und Temperaturdaten \u00fcber einen Zeitraum von 12 Monaten, um die Leistung der verschiedenen Bel\u00fcftungsarten an den Lagerstandorten zu messen (dank der Verf\u00fcgbarkeit aller Bel\u00fcftungs- und Temperaturdaten in der Javelot <a href=\"https:\/\/www.javelot-agriculture.com\/solutions\/coop-negoces-store-save\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Store&amp;save-App<\/a> von Javelin, die der Kunde \u00fcber seine gesamte Kampagne hinweg verwendet).&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>\"Wir analysierten jede L\u00fcftungssitzung und betrachteten eine Sitzung als effizient, wenn sie zwischen dem Beginn und dem Ende der Sitzung eine Abk\u00fchlung bewirkt hatte\", erkl\u00e4rt Julien Bernuchon vom Javelot Data Team. Sie war um 57 % effizienter als der Programmiermodus und um mehr als 150 % effizienter als der manuelle Modus.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Einen Verbesserungsansatz einf\u00fchren<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Es ist logisch, dass der automatische Bel\u00fcftungsmodus der leistungsf\u00e4higste ist, da er auf einer Echtzeitanalyse der Differenz zwischen der Au\u00dfentemperatur und der Temperatur im Silo beruht und somit eine Bel\u00fcftung w\u00e4hrend der richtigen Zeitr\u00e4ume erm\u00f6glicht. Diese Art der Analyse best\u00e4tigt dies, erm\u00f6glicht es aber vor allem der Einlagerungsstelle, \u00fcber eine Bestandsaufnahme ihrer Leistung zu verf\u00fcgen und Schritte zur Verbesserung und zur Sensibilisierung der App-Anwender f\u00fcr gute Praktiken vor Ort einzuleiten. \"Man kann nur das verbessern, was man auch misst\", veranschaulicht Julien Bernuchon.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Dank der von der Anwendung erm\u00f6glichten Hypervision hat das OS einen umfassenden \u00dcberblick \u00fcber die Bel\u00fcftungsdaten von Standort zu Standort. Im Durchschnitt wurden 73 % der Sitzungen automatisch gesteuert, w\u00e4hrend 21 % manuell und 6 % programmiert gesteuert waren. Es gibt jedoch eine starke Heterogenit\u00e4t zwischen den Standorten festzustellen: W\u00e4hrend einige fast zu 100 % automatisch bel\u00fcftet werden, werden andere noch \u00fcberwiegend mit manueller Ausl\u00f6sung gesteuert. Dies erm\u00f6glicht es, eine genaue Bestandsaufnahme f\u00fcr jeden Standort zu erstellen, zu wissen, von wo man ausgeht, und mit den Technikern Fortschrittspl\u00e4ne aufzustellen, problematische Situationen zu erkennen und L\u00f6sungen zu finden. An einem Standort, der zu 100 % automatisch gesteuert wird, aber keine guten Ergebnisse in Bezug auf die Effizienz der Bel\u00fcftung erzielt, kann man so beispielsweise auf ein Problem bei der Dimensionierung der Ger\u00e4te aufmerksam machen.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Deutliche Senkung des Energieverbrauchs&nbsp;<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Parallel dazu werden die Silomitarbeiter auch f\u00fcr den Energieverbrauch sensibilisiert.<strong> Bereits im ersten Jahr wurde einen Energieverbrauchr\u00fcckgang von 16% gemessen <\/strong>und das \u00fcber die gesamte analysierte Lagerkampagne im Vergleich zum Energieverbrauch der drei vergangenen Kampagnen gesteuert ohne Javelot (historische Verbrauchsdaten, die in 10-Minuten-Intervallen abgerufen wurden, und dann Isolierung des Verbrauchs im Zusammenhang mit der Bel\u00fcftung). <strong>Aber es gibt nat\u00fcrlich noch Raum f\u00fcr Verbesserungen: Wir streben nach einer Erh\u00f6hung des Anteils der automatischen Bel\u00fcftung auf 100 % und der Effizienzverbesserung  der Bel\u00fcftungssitzungen bis auf 100 % Effizienz.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Es wurde eine Fallstudie mit 23 Lagerst\u00e4tten und \u00fcber 500.000 Tonnen gelagertem Getreide durchgef\u00fchrt. 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