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Werkzeugmaschinen sind für einen großen Teil des Energieverbrauchs in der Metallbearbeitung, dem Fahrzeugbau und dem Maschinenbau verantwortlich. Neben ihrem Beitrag zum Energiesparpotenzial der Fertigungsindustrie prägt der Energieverbrauch von Werkzeugmaschinen auch maßgeblich deren Total Cost of Ownership. Die Steigerung der Energieeffizienz von Werkzeugmaschinen ist daher auch ein wichtiger Faktor für die Senkung der Produktionskosten. Die bisherigen Entwicklungen im Bereich Energiemanagement von Werkzeugmaschinen haben ausschließlich das Monitoring und die Bewertung des Energieverbrauchs sowie die statische reaktive Ansteuerung (z. B. nach dem Timeout- Prinzip) von Maschinen erreicht. Eine nachhaltige Energieeffizienz dieser Maschinen ist jedoch nur möglich, wenn eine energiegerechte Maschinensteuerung, mithilfe einer Online-Optimierung, das energetische Verhalten der Maschine kontinuierlich an die sich ändernden Bedingungen im Betrieb anpasst. Vor dem Hintergrund dieser Herausforderungen wurden im Rahmen dieser Arbeit Methoden und systematische Lösungsansätze untersucht und bereitgestellt, die eine Selbstoptimierung von Universal-Werkzeugmaschinen hinsichtlich der Energieeffizienz sowohl auf der Komponenten- als auch auf der Maschinenebene ermöglichen. Selbstoptimierende Systeme besitzen die Fähigkeit, autonom und flexibel auf sich ändernde Umweltbedingungen, Eingriffe des Benutzers oder Einwirkungen des Systems zu reagieren. Um dies zu realisieren, muss zunächst die Ist-Situation des Systems analysiert werden. Daraus abgeleitet werden Systemziele bestimmt und letztendlich das Systemverhalten angepasst. Die Lösungsfindung für die gestellten Aufgaben basiert auf einer ersten Analyse des Problems, gefolgt von der Konzeption, der Umsetzung und der Validierung von zwei sich ergänzenden Selbstoptimierungssystemen, welche in die Steuerungs- und Leitebene integriert werden. Somit konnte ein Beitrag zur Senkung der Produktionskosten und zum nachhaltigen Einsatz von Werkzeugmaschinen geleistet werden.
