Datenanalyse für optimale Leistung der Produktion
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In der Prozessindustrie ist es seit Jahren gängige Praxis, vielfältige Daten zu sammeln und verfügbar zu machen. Allerdings nutzen die meisten Anlagenbetreiber nicht deren volles Potenzial. Häufig konzentrieren sie sich auf eine kleinere Datenteilmenge, beispielsweise auf die zuletzt angefallenen Daten oder Daten einzelner Anlagenkomponenten.
Nach dem aktuellen Stand der Technik beruhen industrielle Prozessanalysetools auf einer Infrastruktur, die nach Anlagekomponenten segmentiert ist, beispielsweise nach Regelschleifen, Elektromotoren, rotierenden Maschinen oder Ventilen. Innerhalb dieser Infrastruktur lassen sich die notwendigen Informationen automatisch aus dem jeweiligen System sammeln, die Analyse von Leistungskennziffern – sogenannter KPIs (Key Performance Indicators) – ist möglich und die erzielten Ergebnisse können gespeichert werden. Durch solche Ansätze können fehlerhafte Komponenten identifiziert und angemessene Korrekturen durchgeführt werden.
Richtige operative Entscheidung
Während bisherige Lösungen aus einer Wartungsperspektive zufriedenstellend funktionieren, sind sie für die Entscheidungsfindung auf der Produktionsebene keine große Hilfe. ABB liefert mit den Performance Services ein modernes Werkzeug zur vorbeugenden Datenanalyse. Mit ihm lassen sich zahlreiche KPIs einer Produktionsanlage untersuchen und eine priorisierende Liste potenzieller Problembereiche erstellen. „Falls die Anlage Leistungsverluste aufweist, wollen wir die Verantwortlichen systematisch über die Auswirkungen auf den Prozessablauf und die Qualität des Endprodukts informieren, um sie auf dieser Basis die richtigen operativen Entscheidungen treffen zu lassen“, sagt Heiko Petersen, Product Manager Advanced Services bei der ABB Automation GmbH.
Diese Auswirkungen auf den Prozess sind weder trivial noch leicht zu erfassen. Weil Anlagen in der Prozessindustrie immer komplexer und vielfach Nebenprodukte sowie Energie im Produktionsprozess wiederverwertet werden, wachsen die Abhängigkeiten zwischen den Anlagenteilen. Das macht die Fehlerbehebung in den Systemen komplizierter und vergrößert zudem die Gefahr, dass sich Prozessstörungen über die ganze Anlage ausbreiten.
Systematische Ursachenforschung
Die Fehlerbehebung in kritischen Prozesssituationen bleibt vor allem dann eine schwierige Aufgabe für den Prozessbediener, wenn große Mengen gesammelter Daten für verschiedene überwachte Anlagenteile unabhängig voneinander betrachtet werden. „Unser Ziel ist es, mit einer neuen Generation fortschrittlicher Analysemethoden eine ganzheitliche Sicht auf die Anlage zu ermöglichen“, sagt Heiko Petersen. Auf diese Weise lassen sich die Ausgangsursachen von Produktionsschwankungen rasch und sicher bestimmen. Vor allem aber kann der Betreiber mittels der kontinuierlichen Überwachung ein hohes Leistungsniveau halten.
