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DIGITAL PROCESS INDUSTRY: Was Digitalisierung für die Chemie bedeutet


Digital Process Industry - epaper ⋅ Ausgabe 1/2019 vom 25.03.2019

Innovationen, effizientere Prozesse und neue Geschäftsmodelle – die digitale Transformation kommt so langsam auch in der chemischen Industrie an. Erste Projektbeispiele aus dem WACKER-Konzern zeigen das Potenzial für die Branche.


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Bildquelle: Digital Process Industry, Ausgabe 1/2019

Bild: shutterstock.com/Krunja

Digitale Daten sprudeln aus Milliarden elektronischer Geräte, Maschinen und Mess-Sensoren – und sind nach Expertenmeinung der wichtigste Rohstoff des 21. Jahrhunderts. Eine 2017 veröffentlichte Studie von IBM zeigte das 90 Prozent aller derzeit existierenden digitalen Informationen erst nach 2015 erzeugt wurden. Dieser Rohstoff bietet auch für die ...

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... chemische Industrie zahllose Chancen. Zwar wurden dort bereits in den vergangenen Jahren Produktionsanlagen automatisiert oder auf digitale Prozesssteuerung umgerüstet, aber das große Potenzial ist nach Ansicht des Verbands der Chemischen Industrie (VCI) noch lange nicht ausgeschöpft.

Wie Digitale Transformation gelingt
Wenn Menschen von Digitalisierung sprechen, meinen sie nicht unbedingt dieselbe Sache. Das Englische bietet mehr Möglichkeiten für trennscharfe Definitionen als das Deutsche: Dort existiert auch der Begriff Digitization, der beschreibt, dass analog vorliegende Informationen wie Bücher in digitale Formen – beispielsweise Datenbanken – überführt werden. Dagegen meint Digitalization deutlich mehr: Es geht um die Nutzung digitaler Technologien, darum, Prozesse zu gestalten und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Für die Chemieindustrie kann das bedeuten, Informationen aus Datenbanken mit Hilfe von intelligenten Algorithmen so auszuwerten, dass Parameter für die Produktion optimal eingestellt werden (dazu später mehr). Der Begriff Digitale Transformation bezeichnet die Veränderungen, die durch die Digitalisierung ausgelöst werden. Für Unternehmen gibt es keinen Königsweg in die digitale Zukunft. Alle Firmen durchlaufen zum ersten Mal diese Entwicklung und verfolgen sehr unterschiedliche Ansätze – das gilt auch für die Chemiebranche. Manche Unternehmen haben Personal von Internetfirmen wie Google rekrutiert oder spezielle Digitalisierungsabteilungen eingerichtet.

Wacker hat ein dezidiertes Digitalisierungsprogramm gestartet und sich dafür entschieden, die Transformation im Wesentlichen aus eigener Kraft voranzutreiben. Die Mitarbeiter stehen im Mittelpunkt und sollen mit dem Rüstzeug ausgestattet werden, um die Transformation zu gestalten. Das Programm ist in drei Themenbereiche unterteilt, denen jeweils ein Chief Digital Officer (CDO) vorsteht. Dabei entwickelt ein Frontend neue Geschäftsmodelle und digitale Dienste für Kunden. Die Operations transformieren Produktion, Supply Chain und Logistik sowie Forschung und Entwicklung und die Foundation schafft, die für die Veränderungen notwendige Infrastruktur. In mehreren Pilotprojekten setzen Wacker -Teams Digitalisierungsansätze in konkrete Anwendungen um. Diese werden zunächst in einem definierten (Geschäfts-)Bereich gestartet, um dort Ideen auszuprobieren und zu entwickeln. Sobald sich ein Ansatz bewährt hat, wird er auf den Konzern ausgerollt. Im Folgenden sollen drei Projektbeispiele aus dem Modul Operations erläutert werden, die bereits besonders weit fortgeschritten sind.

QUERGELESEN: Künstliche Intelligenz (KI)

Grundsätzlich gibt es keine einheitliche Definition für den Begriff „Künstliche Intelligenz“, da dieser sehr kontextabhängig ist. Generell kann man es aber entsprechend definieren: „Künstliche Intelligenz beschreibt Maschinen, die basierend auf Algorithmen agieren, Aufgaben ausführen und dabei autonom und anpassungsfähig auf unbekannte Situationen reagieren. Somit zeigen sie dem Menschen ähnliches Verhalten auf: Sie führen nicht nur repetitive Aufgaben automatisiert aus, sondern können auch aus Erfolg und Misserfolg lernen und ihr Verhalten auf so eine Weise erweitern, dass sie der menschlichen Kreativität ähnelt.“

Am Puls der Reaktion
Sämtliche Reaktoren der Polymerproduktion, in denen chemische Prozesse ablaufen, sind bereits mit Dutzenden Messfühlern ausgestattet, die beispielsweise Temperaturen, Drücke und Dosierraten überwachen. Mit ihrer Hilfe lassen sich Synthesen zuverlässig steuern. Aber detaillierte Informationen über den exakten Status einzelner chemischer Prozessschritte oder des punktgenauen Reaktionsendes sind damit oft nur ungenau oder gar nicht zu erlangen. Das regelmäßige Analysieren von Proben spielt deswegen in der Chemieindustrie eine wichtige Rolle, um eine immer gleichbleibende Produktqualität zu gewährleisten. Dieses Vorgehen ist zeitintensiv. Mitarbeiter müssen die Proben entnehmen, sicher ins Labor überführen, chemische Untersuchungen durchführen und das Ergebnis auswerten. Erst dann wissen sie, ob eine Synthese im Reaktor optimal verläuft und können bei Bedarf eingreifen. Dieses aufwendige Prozedere lässt sich beispielsweise durch den Einbau zusätzlicher spektroskopischer Sensoren verbessern. Besonders hilfreich für die Beurteilung eines chemischen Reaktionsprozesses bei Wacker sind hochempfindliche Sensoren für die Raman-Spektroskopie, die immer erschwinglicher und

MITHILFE DER RAMAN-SPEKTROSKOPIE lässt sich die radikalische Polymerisation von Vinylacetat zu Polyvinylacetat verfolgen. Zusammen mit weiteren Sensordaten fließen diese Informationen in ein selbstlernendes System ein, das den idealen Prozessverlauf ermittelt. Bild: Wacker Chemie kompakter geworden sind. Beispielsweise lässt sich mit ihrer Hilfe die Polymerisation von Vinylacetat verfolgen. Die gemessenen Raman-Spektren zeigen die Schwingung der Kohlenstoff-Doppelbindung des Monomers. Dieses Signal verschwindet im Laufe der Reaktion, weil sich durch eine radikalische Polymerisationsreaktion Polyvinylacetat bildet, das keine Kohlenstoff-Doppelbindung mehr besitzt. Das zweite Raman-Signal der Carbonylgruppe verschiebt sich im Laufe der Reaktion zu niedrigeren Wellenzahlen – ein weiterer Indikator für den Fortschritt der Polymerisation. Über die Raman-Sensoren lässt sich der Prozess ohne Probenentnahme verfolgen. Da bei jedem neuen Batch (Ansatz) eine Vielzahl von Parametern und Messwerten aufgezeichnet wird, lässt sich eine multivariante Datenanalyse ausführen, die auf maschinellem Lernen (machine learning) basiert. Das System ermittelt aus einer Schar unterschiedlicher Ansätze schließlich den idealen Prozessverlauf einer Reaktion, den sogenannten Golden Batch.


HERSTELLUNGSDATEN AUS VERSCHIEDENEN QUELLEN werden in einer zentralen Datenbank gespeichert. In einem mehrdimensionalen Data Cube lassen sich die Eigenschaften aller Produktenwicklungen visualisieren – jeder Punkt repräsentiert die Eigenschaften einer Entwicklung.


Bild: Wacker Chemie

Etwa zehn bis fünfzig Batches benötigt die selbstlernende Maschine, um diesen idealen Korridor zu definieren, mit dem sich immer eine gleichbleibend hohe Produktqualität erzielen lässt.

Gezieltere Produktentwicklung dank künstlicher Intelligenz
Bei der Neuentwicklung von Produkten fallen Daten einer Vielzahl unterschiedlicher Ansätze an, die in einem mehrdimensionalen Data Cube erfasst werden können. Diese Ansatzdaten können beispielsweise nach Zieleigenschaften ausgewertet und dargestellt werden. Diesen Big-Data-Ansatz will Wacker weltweit etablieren und so seine Datenschätze aus allen Forschungs-und Produktionsstandorten vernetzen. Das Ziel: Innovationen und neue Entwicklungen schneller vorantreiben zu können.

Chemieanlagen vorausschauend warten
Eines der Leuchtturmprojekte von Wacker befasst sich mit der vorausschauenden Instandhaltung von Anlagen (Predictive Maintenance): Sämtliche Daten eines Produktionsverbunds oder eines spezifischen Anlagenteils werden analysiert, um darin versteckte Muster, Korrelationen und weitere nützliche Informationen zu erkennen. Auf dieser Datenbasis entstehen mathematische Modelle, aus denen sich wiederum Prognosen ableiten lassen. Beispielsweise können verschlissene Bauteile, die in absehbarer Zeit zum Stillstand einer Produktionseinheit führen könnten, frühzeitig identifiziert und ausgetauscht werden. Die digitalen Daten geben einen kontinuierlichen Überblick über den Gesundheitszustand der Anlage und verhindern ungeplante Ausfälle, wodurch Stillstandzeiten und Wartungskosten reduziert werden. Es lässt sich zusätzlich eine leistungsfähigere Prozesssteuerung aufbauen, die diese Informationen nutzt und dadurch die Produktion insgesamt wirtschaftlicher und zugleich sicherer macht. Dies beruht hauptsächlich darauf, dass Anlagen maximalausgelastet, Rohstoffe und Energie effizienter eingesetzt werden und Prozessabweichungen oder Schäden frühzeitig erkannt werden können.

Digitalisierung kann chemische Prozesstechnik verbessern
Die Beispiele zeigen, wie Digitalisierung chemische Prozesstechnik verbessern kann. Bei Wacker wie auch in anderen Chemieunternehmen verändert die Digitalisierung aber auch alle anderen Bereiche – von der Forschung bis hin zum Außendienst, der zum Beispiel mit mobil verfügbaren Daten besser auf Kundenwünsche reagieren kann. Digitalisierung birgt gewaltige Möglichkeiten, die die gesamte Branche nach vorne bringen werden. Wir stehen erst am Anfang dieser Entwicklung.

DER AUTOR: Dr. Eric Frauendorfer ist Senior Manager Data Mining & Analytics bei Wacker Chemie.

Quellen-Nachweise

1) https://public.dhe.ibm.com/common/ssi/ecm/wr/en/wrl12345usen/watson-customer-engagementwatson-marketing-wr-other-papers-and-reportswrl12345usen-20170719.pdf

2) https://www.vci.de/vci/downloads-vci/top-thema/daten-fakten-industriepolitik-chancen-chemie-4-0-fuer-starken-standort.pdf

QUERGELESEN: machine learning

Machine learning ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz. Damit werden IT-Systeme in die Lage versetzt, auf Basis vorhandener Datenbestände und Algorithmen Muster und Gesetzmäßigkeiten zu erkennen und Lösungen zu entwickeln. Die aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse lassen sich verallgemeinern und für neue Problemlösungen oder für die Analyse von bisher unbekannten Daten verwenden. Voraussetzung damit die Software eigenständig lernen und Lösungen finden kann, sind Regeln für die Analyse des Datenbestands und das Erkennen der Muster aufzustellen. Der Mensch muss also im Vorfeld die Basis legen. Beispielsweise müssen die Systeme mit den für das Lernen relevanten Daten und Algorithmen versorgt werden. Sind die passenden Daten vorhanden und Regeln definiert, können die Systeme dann mit maschinellem Lernen beginnen und unter anderem Vorhersagen auf Basis der analysierten Daten treffen, Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Ereignisse berechnen, sich an Entwicklungen eigenständig anpassen und Prozesse auf Basis erkannter Muster optimieren.