Eine einfache Form eines Prozessreglers ist der Thermostat, welcher die Temperatur im Raum gemäß dem vorgegebenen Sollwert reguliert. Genauer betrachtet ist es ein Regelkreis welcher versucht, die Differenz zwischen der Raumtemperatur und der gewünschten Temperatur zu minimieren.
Prozessoptimierung ist in der Industrie von zentraler Bedeutung, und Regelkreise meist die kritischen Elemente. Denn Regelkreise verhalten sich unterschiedlich, je nach Prozess und stellen für viele eine Herausforderung dar. Falsch eingestellte Regelkreise können die Qualität des Produkts sowie den Material- und Energieverbrauch beeinträchtigen und letztlich das Risiko eines Rückrufs erhöhen. Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) können zur Verbesserung und Optimierung von Regelkreisen eingesetzt werden, um große Einsparungen zu erzielen und Risiken zu verringern.
Eine fortschrittliche Analysesoftware wie beipsielsweise Proficy Csense soll dabei wertvolle Informationen zur Prozessoptimierung geben, indem mithilfe von historischen Daten, Modelle des Prozesses erstellt werden. Dabei berücksichtigt werden die Änderung von Parametern, die sich auf den Wärmeübergangskoeffizienten und das Strömungsmuster auswirken. Anschließend kann Csense zur Überwachung der Prozessentwicklung und zur Erkennung von Veränderungen eingesetzt werden, die das menschliche Auge nicht erkennen kann.
Probleme und Prozessabweichungen erkennen
Proficy Csense nutzt patentierte Algorithmen, um die Ursachen von Prozessabweichungen in industriellen Umgebungen zu ermitteln und zu verstehen. Prozessingenieure, und Qualitätsingenieure, aber auch Datenwissenschaftler können mit der Analysesoftware wichtige Prozessparameter in Echtzeit analysieren, überwachen, vorhersagen, simulieren, optimieren und steuern. Dank KI und ML hilft das Analysetool unterschiedliche Problemstellungen in Industriesegmenten wie Bergbau, Metalle, Lebensmittel, Pharmazeutika, Wasser/Abwasser und anderen zu lösen.
Die Software umfasst zwei Funktionssets: eines für die Prozessmodellierung und Fehlerbehebung, das zweite für die Simulation und Echtzeitüberwachung. Die Daten sollen aufbereitet und visualisiert, damit regelbasierte, datengesteuerte Prozessmodelle erstellt werden können. Anhand dieser Modelle werden die Ursachen für Prozessabweichungen ermittelt, so dass die Prozesse laut Hersteller verbessert werden können.
Prozessoptimierung in der Lebensmittelbranche
Das ursprüngliche Ziel war eine Einsparung bei den Rohstoffen. Mit Softwarelösungen von GE Digital vernetzte ein Kunde seine Anlagen, um basierend auf den erhobenen Daten, seine Prozesse zu modellieren, und die Vorgänge zu visualisieren. Dies ermöglichte, tiefgründige Analysen durchzuführen, um Zusammenhänge und Ursachen unterschiedlicher Probleme und deren Auswirkung auf die Prozesse besser zu verstehen.
Mithilfe des Tools gelang es, die Produktionslinien und Prozesse zu stabilisieren und zu optimieren, indem die einzelnen Problemzonen identifizierten und eingegrenzt wurden. Das Ergebnis war eine Verbesserung der Gesamtanlageneffektivität (Overall Equipment Effectiveness, OEE-Werte) von 20 Prozent einhergehend mit qualitativ hochwertigeren Produkten und der Stabilisierung der Prozesse auf vorgegebener Zielgrösse.
Data Analytics ist nicht per se teuer. Denn dank einer Analysesoftware kann die Gewinnschwelle bei Investitionen in Data Analytics schnell erreicht werden. Zumal minimale Verbesserungen in einem kontinuierlichen Prozess schnell hohe Erträge bringen.
