Die Jagd nach dem Golden-Batch: Interview mit Automationsspezialist Chaojun Xu

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Intro

Batch-Prozesse sind aus Pharma, Food und Feinchemie nicht mehr wegzudenken. Doch das Analysieren und Optimieren auf dem Weg vom Edukt zum Produkt ist auch für erfahrene Anlagenfahrer eine Herausforderung. Hilft die Automatisierung bei der Schatzsuche im Datendschungel und zeigt den Weg zum „Golden Batch”?

Herr Xu, Batch-Prozesse sind in vielen Branchen unerlässlich. Wie trägt die Automatisierung zur Optimierung dieser Prozesse bei?

Batch-Prozesse sind in der Tat komplex und dynamisch, was ihre Optimierung zu einer echten Herausforderung macht. Automatisierung hilft, indem sie die Wiederholbarkeit und Flexibilität der Prozesse erhöht. Mit der richtigen Technologie können wir Batches modifizieren, Probleme im Prozess erkennen und darauf reagieren, ohne die Produktion zu unterbrechen. Das Ziel ist es, den „Golden Batch“ zu erreichen – also eine Batch, die unter optimalen Bedingungen produziert wurde.

Können Sie uns mehr über die ABB Batch Suite und deren Vorteile erklären?

Die ABB Batch Suite begleitet den gesamten Prozess von der Rezeptur bis zur Dokumentation. Sie ermöglicht eine umfassende Analyse der Batchproduktion, indem sie Prozessdaten und Rezepturdaten kombiniert. Ein zentraler Bestandteil ist ABB Ability™ BatchInsight, das historische Produktionsdaten nutzt, um den „Golden Batch“ zu identifizieren und so den laufenden Batch zu überwachen. Das System macht Prozesse flexibler und transparenter für Anlagenfahrer und Prozess-Team, was besonders bei unvorhergesehenen Ereignissen von Vorteil ist.

Welche Rolle spielen dabei die digitalen Werkzeuge und die KI-unterstützte Analyse?

Digitale Werkzeuge und KI-unterstützte Analysen sind entscheidend, um die riesige Menge an Produktionsdaten zu bewältigen. ABB Ability™ BatchInsight nutzt diese Technologien, um Anomalien frühzeitig zu erkennen und die Ursachen im Batch Prozess zu identifizieren.

Können Sie ein Beispiel für den praktischen Einsatz von ABB Ability BatchInsight geben?

Ein Beispiel ist die Zusammenarbeit mit einem Chemieunternehmen, das Polymere in verschiedenen Batches herstellt. ABB Ability™ BatchInsight hat alle erforderlichen analytischen Funktionen in einem integrierten, benutzerfreundlichen Tool zu vereinen, was den den Aufwand für die Root-Case-Analyse um mehr als 50 % reduzieren könnte. Durch den Einsatz von ABB Ability BatchInsight konnte das Unternehmen die Off-Spec-Produktion reduzieren und die Prozessführung verbessern. Das Modell wurde an Ansätzen ohne Schaumbildung trainiert, was in 83 Prozent der Fälle ein Schäumen vorhersagen konnte. Diese Vorhersagen helfen, verdächtige Batches frühzeitig zu identifizieren und Maßnahmen zu ergreifen.

Wie unterstützt ABB Ability BatchInsight die Betreiber und Anlagenfahrer im täglichen Geschäft?

ABB Ability™ BatchInsight erweitert klassische Prozessdatenhistorien durch die Kombination von Prozess-, Batch- und Qualitätsdaten, um eine ganzheitliche Analyse zu ermöglichen, von der goldenen Batch-Analyse und -Modellierung bis zur Echtzeit-Batch-Überwachung. Es liefert tiefgehende Analysen für das tägliche Qualitätsmanagement und hilft bei der Schichtübergabe, indem es nichtkonforme Batches meldet und relevante Prozessdaten digital zur Verfügung stellt. Dies ermöglicht eine schnelle Reaktion auf unerwartete Abweichungen und trägt zur kontinuierlichen Verbesserung bei.

Welche langfristigen Vorteile sehen Sie in der Automatisierung und Digitalisierung von Batch-Prozessen?

Die langfristigen Vorteile liegen darin, dass die Anlagenbetreiber Ihre verborgene Goldmine von Prozess und Batch Daten aus dem ABB DCS-System durch die Analyse erschließen können, um Effizienz, Qualität und Nachverfolgbarkeit der Produktion zu verbessern. Automatisierung und Digitalisierung ermöglichen es, Produktionsprozesse flexibel und transparent zu gestalten, was besonders in stark regulierten Branchen wie der Pharmaindustrie wichtig ist. Zudem bieten sie eine Grundlage für zukünftige Entwicklungen im Bereich Industrie 4.0, indem sie die Integration von fortschrittlichen Technologien wie KI und maschinellem Lernen in die Produktionsprozesse fördern.