In der chemischen Prozessindustrie ist die Analyse von Betriebsdaten eine Herausforderung, die sowohl eine fundierte physikalische Modellierung als auch moderne datengetriebene Methoden erfordert. Die Komplexität der chemischen Prozesse und die riesige Menge an gesammelten Daten aus Tausenden von Sensoren machen eine präzise und effiziente Analyse notwendig. Maschinelles Lernen und statistische Datenanalyse bieten wertvolle Werkzeuge, um Korrelationen aus hochdimensionalen Datensätzen zu extrahieren, aber sie benötigen große Datenmengen, was die drei Vs von Big Data – Geschwindigkeit, Volumen und Vielfalt – verstärkt und die Rechenleistung sowie die Investitionen in digitale Infrastruktur erheblich erhöht.

Ein weit verbreitetes Verfahren zur Bewältigung dieser Herausforderung ist die Dimensionsreduktion. Ein bekanntes statistisches Verfahren ist die Hauptkomponentenanalyse (PCA), die den ursprünglichen hochdimensionalen Datensatz in einen niedrigdimensionalen Raum überführt. Diese Methode identifiziert orthogonale Hauptkomponenten, die die größte Varianz erklären. Obwohl PCA effektiv den Datenvolumen reduziert, fehlt ihr die physikalische Relevanz, da die abgeleiteten Hauptkomponenten statistische Konstrukte sind und nicht direkt interpretierbare Variablen im Kontext der Prozesstechnik darstellen. Dennoch bietet PCA eine Reduzierung der benötigten Speicherkapazität, verbessert die Recheneffizienz und senkt die Hardwarekosten, die mit der Datenerfassung und -verarbeitung verbunden sind.

Im Gegensatz zu rein statistischen Ansätzen bietet die physikbasierte Prozessmodellierung eine natürliche Dimensionsreduktion durch die Verwendung dimensionsloser Zahlen. Die grundlegenden Gleichungen, die chemische Prozesse steuern – wie die Massen-, Impuls- und Energiebilanzen – führen zu dimensionslosen Zahlen, die die wesentlichen Systemdynamiken erfassen und gleichzeitig die Anzahl der unabhängigen Variablen verringern. Beispiele für solche Zahlen sind die Reynolds-Zahl (Re), die den Fließregimen entspricht, die Prandtl-Zahl (Pr), die die Beziehung zwischen Impuls- und Wärmeleitfähigkeit beschreibt, und die Damköhler-Zahl (Da), die die Reaktionskinetik mit den Transportgeschwindigkeiten vergleicht. Diese Gruppen bieten wertvolle physikalische Einsichten und reduzieren das Volumen und die Geschwindigkeit der für die Prozessanalyse erforderlichen Daten.

Ein konventioneller, jedoch oft wenig genutzter Ansatz in der datengetriebenen Prozessanalyse ist die Anwendung dieser dimensionslosen Gruppen. Diese Zahlen bieten wertvolle Einblicke in Skalierung, Ähnlichkeit und die dominierenden physikalischen Effekte in chemischen Prozessen. Durch die Anwendung der dimensionslosen Analyse können große Datensätze auf wesentliche Parameter reduziert werden, was die Modellvereinfachung und die bessere Interpretation des Prozessverhaltens erleichtert.

Die Kombination von datengetriebenen und physikbasierten Ansätzen ermöglicht eine strukturiertere Methodik der Anlagendatenanalyse. So können maschinelle Lernmodelle auf umfangreichen Datensätzen trainiert werden, um komplexe Muster zu erkennen, während grundlegende dimensionslose Gruppen als Eingabeparameter die Modelle innerhalb physikalisch relevanter Grenzen halten. Dies verbessert die Interpretierbarkeit und reduziert unnötige Datenkomplexität. Ein ausgewogenes Vorgehen erhöht somit die Vorhersagegenauigkeit, verringert den Rechenaufwand und ermöglicht die Generierung von Korrelationen bei gleichzeitig geringerem Datenvolumen und geringeren Anforderungen an die Geschwindigkeit der Daten.

Der integrierte Ansatz aus datengetriebenen Analysen und Modellen, die auf den ersten Prinzipien beruhen, stellt eine effiziente und rationale Strategie für die Entwicklung digitaler Zwillinge und die Prozessoptimierung in der chemischen Industrie dar. Der digitale Zwilling selbst ist ein mathematisches Modell des Prozesses, das die wesentlichen Betriebsmerkmale und Leistungsdynamiken erfasst. Durch die Integration fundamentaler Prozesskenntnisse mit Echtzeitdaten aus der Anlage bietet der digitale Zwilling einen physikalisch fundierten Rahmen für die Datenaggregation, -analyse und Entscheidungsfindung. Dies ermöglicht eine rationale Herangehensweise an die Digitalisierung, da anstatt Betriebsgewohnheiten blind zu rediscovern, digitale Zwillinge den Betreibern und Ingenieuren helfen, Anomalien zu kontextualisieren, Ausfälle vorherzusagen und die Leistung mit einem Bruchteil des Aufwands zu optimieren, der durch rein statistische Methoden erforderlich wäre.

Wichtig zu verstehen ist, dass die Entwicklung und der Betrieb eines chemischen Prozesses nicht nur durch das Sammeln von Daten bestimmt wird, sondern durch das tief verwurzelte Wissen aus Jahrzehnten der industriellen Entwicklung, das durch rigorose Analysen, empirische Validierung und bewährte ingenieurtechnische Praktiken in das Design einer Anlage eingebettet ist. Das Verlassen auf ausschließlich datengetriebene Modelle ohne Berücksichtigung dieses integralen Wissens könnte nicht nur ineffizient sein, sondern auch zu erheblichen Fehlinterpretationen führen. Der alleinige Fokus auf künstliche Intelligenz (KI) und das Erlernen von Prozessdynamiken aus historischen Daten ist ambitioniert, aber in der Praxis oft nicht ausreichend, um die physikalische Komplexität eines chemischen Prozesses zu begreifen.

Digitale Zwillinge bieten daher einen klareren und strukturierten Ansatz, der sowohl das bestehende ingenieurtechnische Wissen als auch die neuesten digitalen Werkzeuge nutzt. Die effiziente Verbindung von datengetriebenen Ansätzen und physikalischer Modellierung ist ein Schlüssel zur erfolgreichen digitalen Transformation in der Prozessindustrie.

Wie die digitale Transformation die Kultur in der Produktionsumgebung beeinflusst

In der chemischen Industrie, insbesondere in großen Produktionsstätten, hat die Unternehmenskultur oft eine tief verwurzelte Verbindung zu den täglichen betrieblichen Anforderungen. Diese sind von komplexen Maschinen, hohen Investitionen in die Infrastruktur und strengen Sicherheitsprotokollen geprägt. Während auf Unternehmensebene Werte häufig in Missionserklärungen oder Marketingkampagnen formuliert werden, sind sie auf der Ebene der Produktionsanlage nicht immer direkt erkennbar oder von unmittelbarer Bedeutung für den täglichen Arbeitsablauf. Dennoch bildet sich hier eine eigene Subkultur, die vor allem durch Sicherheitsaspekte, operativer Exzellenz und praktische Fachkenntnisse geprägt ist.

Sicherheit ist in der chemischen Produktion nicht nur ein Wert, sondern eine unverzichtbare Grundlage, die alle Prozesse durchdringt. Sie manifestiert sich in einer Kultur der ständigen Wachsamkeit und detaillierten Risikobewertung. Hierbei wird nicht nur auf die Einhaltung von Verfahren geachtet, sondern es wird auch ein starkes kollektives Verantwortungsbewusstsein gefördert. Die Mitwirkung aller Mitarbeiter an der Identifikation und Minderung von Risiken ist von zentraler Bedeutung. Werkzeuge wie Sicherheitsaudits, regelmäßige Schulungen oder Near-Miss-Reporting-Systeme helfen dabei, potenzielle Gefahren frühzeitig zu erkennen und zu vermeiden.

Neben der Sicherheit ist die operative Exzellenz ein weiterer zentraler Wert. In der chemischen Produktion, in der Konsistenz und Qualität der Produkte höchste Priorität genießen, wird fortlaufend an der Optimierung von Prozessen gearbeitet. Hierbei spielt die kontinuierliche Verbesserung eine entscheidende Rolle, die sich sowohl auf die Wartung von Anlagen als auch auf die Nutzung von Ressourcen bezieht. Ein besonderes Augenmerk liegt auf der Vermeidung von Engpässen, der Maximierung der Produktionsleistung und der gleichbleibend hohen Qualität. Techniken wie Lean Manufacturing oder die Durchführung von Ursachenanalysen bei Produktionsproblemen sind ebenso verbreitet wie die Nutzung von Datenanalysen, um Verbesserungspotenziale zu identifizieren.

Ein weiteres Merkmal der Produktionskultur ist der hohe Stellenwert praktischer Fähigkeiten und technischer Expertise. Erfahrene Mitarbeiter genießen großen Respekt, da ihre Kenntnisse und ihre Fähigkeit zur Problemlösung das Rückgrat der Produktion bilden. In vielen Werken erfolgt eine ständige Weitergabe von Wissen – erfahrene Operatoren und Techniker mentorieren jüngere Kollegen, um ihre wertvolle Erfahrung weiterzugeben. Diese informelle Form der Wissensweitergabe ist entscheidend für den langfristigen Erfolg und die Aufrechterhaltung eines qualifizierten und kompetenten Teams.

Es ist nicht nur die Technologie, die eine Veränderung mit sich bringt, sondern auch die Art und Weise, wie die Unternehmenskultur die digitale Transformation erlebt. Traditionelle Arbeitsweisen, die auf manuellen Tätigkeiten und jahrzehntelang angesammeltem Erfahrungswissen basieren, werden zunehmend von digitalen Technologien verdrängt. Automatisierung, künstliche Intelligenz und Robotik übernehmen immer mehr Routineaufgaben, wodurch der Fokus der Mitarbeiter von physischer Arbeit hin zur Überwachung und Optimierung von Prozessen verschoben wird. Infolgedessen werden Maschinenführer nicht mehr nur für ihre handwerklichen Fähigkeiten geschätzt, sondern zunehmend für ihre Fähigkeit, Systeme zu überwachen, Probleme zu identifizieren und Lösungen zu finden.

Diese digitale Transformation stellt nicht nur technische Anforderungen, sondern fordert auch die Unternehmenskultur heraus. Die Einführung neuer Technologien erfordert eine Neuausrichtung der internen Hierarchien und Entscheidungsprozesse. Es verändert die Arbeitsweise und verlangt von den Mitarbeitern, dass sie sich von routinemäßigen Aufgaben zu stärker analytischen und strategischen Tätigkeiten weiterentwickeln. Eine solche Veränderung bringt oft eine anfängliche Widerstandskraft mit sich, da die traditionellen Werte und Arbeitsweisen tief verwurzelt sind und nicht leicht abgelegt werden.

Ein entscheidender Aspekt dieses Wandels ist die Art und Weise, wie das Unternehmen seine Werte und Visionen an die Mitarbeiter kommuniziert. Auf der Unternehmensebene mögen Innovation und kontinuierliche Verbesserung als grundlegende Werte definiert sein. Auf der Ebene der Produktionsstätte jedoch müssen diese Werte in konkrete Maßnahmen umgesetzt werden, die für die spezifischen Herausforderungen des jeweiligen Werkes von Bedeutung sind. Dies bedeutet, dass Innovation nicht nur als abstrakter Begriff verstanden wird, sondern in konkreten Handlungen sichtbar wird – etwa durch die Einführung von Lean Manufacturing, die Implementierung neuer Fertigungstechniken oder die Optimierung bestehender Prozesse.

Ein weiteres Beispiel ist die Visualisierung von Sicherheits- und Produktionsprotokollen. In der Produktionsumgebung finden sich oft plakative Sicherheits-Slogans oder visuelle Anleitungen, die den Mitarbeitern täglich vor Augen führen, welche Maßnahmen zur Risikominimierung zu ergreifen sind. Diese visuellen Elemente sind nicht nur dekorative Elemente, sondern tragen wesentlich dazu bei, das Bewusstsein für Sicherheitsvorgaben zu schärfen. Sie helfen dabei, eine proaktive Kultur der Gefahrenabwehr zu fördern und minimieren das Risiko menschlicher Fehler.

Die digitale Transformation erfordert nicht nur den Einsatz neuer Technologien, sondern auch ein Umdenken in der Art und Weise, wie Kultur und Werte im Unternehmen etabliert werden. Die Integration von neuen digitalen Arbeitsweisen stellt nicht nur technologische Herausforderungen, sondern auch eine tiefgreifende Veränderung der Unternehmenskultur dar. Die Herausforderung besteht darin, diese Transformation so zu gestalten, dass sie nicht nur die Effizienz und Qualität verbessert, sondern auch die Mitarbeiter in ihrer täglichen Arbeit unterstützt und einbezieht.

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Wie beeinflusst die digitale Transformation die chemische Industrie?

Die digitale Transformation der chemischen Industrie basiert auf der Integration fortschrittlicher Technologien, die die Automatisierung, Interkonnektivität und Echtzeit-Datenanalyse in Produktionsprozesse einführen. Dieser Wandel wird durch die Industrie 4.0 vorangetrieben, die auf Prinzipien interaktiver cyber-physischer Systeme setzt. Diese ermöglichen eine völlig neue Art der Produktionsumgebung, in der Daten aus verschiedenen Bereichen des Werks in einem zentralen Repository zusammengeführt werden. Das gesammelte Wissen dient als einheitliche, verlässliche Informationsquelle, die nicht nur Transparenz und Interoperabilität zwischen den verschiedenen Abteilungen des Werks fördert, sondern auch die Effizienz der Fertigung optimiert.

Ein zentrales Merkmal dieses digitalen Wandels ist die Fähigkeit, verschiedene Datenquellen zu integrieren, die Informationen über die Produktion, die Effizienz der Anlagen, die Wartung, die Lieferkette und den Bestand liefern. Durch die geeignete Verarbeitung dieser Daten können tiefere Einblicke in die verschiedenen Komponenten des Herstellungsprozesses gewonnen werden, die gleichzeitig betrachtet werden. Diese Interoperabilität ermöglicht es den Betriebsleitern, die Anlage effizienter zu steuern und zu betreiben. In diesem Zusammenhang spricht man von einer Entscheidungsunterstützung. Der nächste Schritt in der Digitalisierung ist die Entscheidungsautomatisierung, bei der die digitalen Einsichten in den Produktionsprozess verwendet werden, um die Anlage autonom zu steuern – ohne menschliches Eingreifen. Dieser Prozess führt zu einem höheren Automatisierungsgrad und einer größeren Anpassungsfähigkeit des gesamten Fertigungssystems.

Industrie 4.0 hat die Grundprinzipien der digitalen Transformation auf die chemische Fertigung angewendet. Unternehmen setzen auf Technologien wie das Internet der Dinge (IoT), Künstliche Intelligenz (KI) und Cloud-Computing, um eine selbstoptimierende Produktionsumgebung zu schaffen. Industrie 5.0 geht noch einen Schritt weiter und betont die Rolle des Menschen in der technologischen Entwicklung, indem es Innovationen fördert, die den Mensch-Maschine-Dialog stärken. Die Technologie ergänzt dabei die menschliche Entscheidungsfindung und fördert die Zusammenarbeit zwischen Betriebsleitern und Maschinen. Ziel ist es, eine Industrie zu schaffen, die nicht nur effizient und datengesteuert, sondern auch anpassungsfähig und resilient ist, um den sich wandelnden Anforderungen und Nachhaltigkeitszielen gerecht zu werden.

Die chemische Industrie ist historisch gesehen führend in der Implementierung von digitalen Steuerungssystemen (DCS), was eine solide Grundlage für die digitale Transformation darstellt. In vielen Anlagen werden traditionelle Betriebstechnologien (OT) wie Prozesssteuerung und Manufacturing Execution Systems (MES) mit modernen Informationstechnologie-Plattformen (IT) integriert. Diese Konvergenz ermöglicht einen nahtlosen Datenaustausch entlang der gesamten Wertschöpfungskette, was wiederum vorausschauende Wartung, Prozess- und Energieoptimierung sowie fortschrittliche Prozessmodellierungen erleichtert.

Die digitale Transformation eines chemischen Prozesses erfordert eine gründliche Analyse des Automatisierungszustands der Anlage vor der Digitalisierung. In vielen chemischen Prozessen werden bereits fortschrittliche digitale Steuerungsmethoden wie die proportionale-integrale-derivative (PID)-Regelung oder modellprädiktive Regelung (MPC) eingesetzt. Diese Methoden sind zentral für die Gewährleistung der Produktqualität, der sicheren Betriebsführung und der Einhaltung von Umweltvorschriften. Während PID-Regelungen hauptsächlich für die Steuerung eines einzelnen Parameters entwickelt wurden, berücksichtigt die MPC-Methodik zeitabhängige Daten und nutzt Optimierungstechniken, um die Prozessoperationen zu optimieren.

Dennoch weisen diese traditionellen Methoden einige Einschränkungen auf. Die PID-Regelung geht davon aus, dass die Einflussfaktoren des Prozesses unabhängig voneinander sind und dass lineare Prinzipien gelten. Die Realität der chemischen Prozesse ist jedoch häufig nichtlinear, was die Anwendung dieser Methoden auf komplexe, vernetzte Prozesse erschwert. Eine Lösung für dieses Problem bietet die Verwendung von digitalen Zwillingen – physikalischen virtuellen Replikaten von Prozessen, die es ermöglichen, Anlagenoperationen zu simulieren und zu optimieren, ohne die Produktion zu stören.

Ein weiteres innovatives Konzept ist der Einsatz von maschinellem Lernen (ML), um nichtlineare Prozessbeziehungen aus Daten zu extrahieren und Prognosen über das Verhalten von Anlagen zu treffen. Diese Modelle bieten eine neue Perspektive auf die Entwicklung nichtlinearer dynamischer Modelle, die dann in der MPC-Implementierung genutzt werden können. Trotz der Fortschritte in diesem Bereich gibt es nach wie vor Herausforderungen bei der Datensatzkonstruktion, der Netzwerkbildung und der Fehlerquantifizierung, die in der Praxis von entscheidender Bedeutung sind.

Maschinelles Lernen kann jedoch nicht nur zur Prozessoptimierung, sondern auch zur Sicherheitsüberwachung eingesetzt werden. Ein sicherer Betrieb eines chemischen Prozesses ist von höchster Bedeutung, da Unfälle wie Überhitzung oder Überdruck zu katastrophalen Folgen führen können. Fortgeschrittene MPC-Formulierungen, die Sicherheitsbereiche direkt in den Regelungsprozess integrieren, haben bereits zur Vermeidung unsicherer Betriebszustände beigetragen. Hier zeigt sich ein weiterer Vorteil des maschinellen Lernens: Es kann unbekannte gefährliche Betriebszustände aus den operativen Daten herausfiltern und so einen wertvollen Beitrag zur Sicherheitsverbesserung leisten.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die digitale Transformation der chemischen Industrie nicht nur eine technologische, sondern auch eine betriebliche und kulturelle Veränderung erfordert. Um erfolgreich in einer zunehmend automatisierten und datengesteuerten Welt zu bestehen, müssen Unternehmen nicht nur in neue Technologien investieren, sondern auch ihre Arbeitsweisen und Denkweisen anpassen. Die Interoperabilität zwischen verschiedenen Systemen und die Fähigkeit zur schnellen Entscheidungsfindung werden in der Zukunft entscheidend sein, um in einem zunehmend komplexen und dynamischen industriellen Umfeld wettbewerbsfähig zu bleiben.

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