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Wenn es Jahre dauert, um ein Produkt auf den Markt zu bringen, stellt die wachsende Nachfrage nach dem, was Sie anzubieten haben, gleichzeitig eine gute Nachricht und eine Herausforderung dar. Als der Verkauf von Spirituosen im Jahr 2017 zum achten Mal in Folge um vier Prozent anzog, wurden die Lieferanten hellhörig[1].
Dieser Nachfrageanstieg veranlasste Alkoholproduzenten dazu, ihren Durchsatz zu maximieren, ohne dabei die Qualität des Endprodukts, die traditionellen Rezepturen oder die Produktionskonsistenz nachteilig zu beeinflussen.
Wir haben herausgefunden, wie Destillerien ihren Durchsatz ohne Einbußen bei der Qualität maximieren können und dass es möglich ist, mittels Model Predictive Control (MPC) Optimierungen voranzutreiben, ohne die Rezeptur zu ändern. Sobald das MPC-System eingerichtet ist, können Ihre Bediener eine Reihe von Anpassungen vornehmen, um die Produktion zu verbessern und ein Qualitätsprodukt sowie einen maximalen Ertrag auf der Basis von Analysetrends zu erzielen.
Wo die Analytik ins Spiel kommt
Model Predictive Control (MPC) dient dazu, die Leistungsfähigkeit der Anlagenausrüstung zu optimieren und Bediener dabei zu unterstützen, ungehindert Anpassungen vorzunehmen, um die Produktion zu verbessern. Bei Prozessanpassungen hilft die Software auch dabei, notwendige Anpassungen in nachgeschalteten Bereichen zu vollziehen.
Analytik ist dann hilfreich, wenn Sie auf Produktions- und Qualitätsprobleme stoßen. Wenn Maschinen nicht mehr die erforderliche Leistung erbringen, leiden Batch-Qualität und Produktion. Analytik ist für die vorausschauende Instandhaltung und die Erkennung von Anomalien von Bedeutung. Dabei geht es darum, Betriebsstörungen durch fortschrittliches maschinelles Lernen und andere Datenverarbeitungsmethoden aufzudecken.
Eintauchen in die Welt der vorausschauenden Instandhaltung
Lassen Sie uns einen genaueren Blick auf die vorausschauende Instandhaltung werfen, um zu verstehen, wie Bediener mit Analytik und einem damit verbundenen MPC-Plan ihre Arbeit auf zeit- und kosteneffektive Weise erledigen können.
Vorausschauende Instandhaltungsanwendungen erkennen anhand von vorgegebenen Modellen, wenn es ein Problem mit der Anlagenleistung gibt. Sobald die Anlage von diesen Normen abweicht, werden Betriebsleiter und Bediener alarmiert. Sie können sich so ein Bild von der Lage machen und Probleme vermeiden, bevor sie überhaupt auftreten. Dies hält auch die Anlagenkosten niedrig, da frühzeitig Abhilfemaßnahmen ergriffen werden und sich der Verschleiß der Ausrüstung verringert.
Nehmen wir zum Beispiel einen Mischer, der im Rahmen der vorausschauenden Instandhaltung überwacht wird. Fällt ein Mischer während der Fermentierung aus, setzt sich die Hefe ab und reagiert nicht richtig mit dem Zucker, was nachteilig für das Endprodukt ist. Ohne gründliches Mischen arbeitet auch der Fermenter nicht wie erwartet. Vorausschauende Instandhaltungsanwendungen sind in der Lage, Alkoholproduzenten zu warnen, wenn der Mischer sich anders verhält als sonst, und zu erkennen, an welcher Stelle im Prozess das Problem liegt.
Gehen wir noch einen Schritt weiter: In der MPC-Anwendung sagt ein Soft Sensor-Modell die Qualität in Echtzeit voraus. Analytik liefert Schätzungen der Produktqualität zwischen manuellen Stichproben. Soft Sensor-Technologie kann an jedem gemessenen Qualitätsparameter ansetzen, den der Bediener genau überwachen will. Das spart Zeit, die ansonsten darauf verwendet würde, auf eine Laborprobe zu warten.
Erkennung von Anomalien und Prozessverhalten
Eine weitere Analyseanwendung, die für MPC von Bedeutung ist, ist die Erkennung von Anomalien. Ähnlich der vorausschauenden Instandhaltung spart die Anomalie-Erkennung Zeit und Geld, da sie das Bedienpersonal warnt, wenn Anlagen nicht so funktionieren wie sie sollten, und den Ursprung des Problems angeben.
In einer Destillerie werden beispielsweise Anlagen gereinigt, um Ablagerungen zu vermeiden. Wird die ätzende Reinigungslösung nicht vollständig von der Ausrüstung beseitigt, schadet dies der Hefe und führt zu einem mangelhaften Endprodukt.
Anstatt erst am Ende des Produktionsprozesses festzustellen, dass die Charge ruiniert ist, wird der Bediener bei der Anomalie-Erkennung bereits frühzeitig benachrichtigt, dass es ein Problem mit der Charge gibt. Mit dieser Information kann der Bediener die schlechte Charge anhalten, die notwendigen Schritte zur Beseitigung des Zustands ausführen und die Anlage neustarten, um die Verluste so gering wie möglich zu halten.
Analytik bestimmt, an welcher Anlage die Störung aufgetreten ist und gibt anhand der Modelle für den idealen Betriebsablauf den Störungsgrund an. Auf diese Weise ist das Bedienpersonal besser informiert und kann Probleme verringern oder vermeiden.
Analytik hat Wachstumspotenzial
Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass MPC in Verbindung mit Analytik zu weniger ungeplanten Ausfallzeiten, gesteigerter Produktivität, höheren Erträgen und größerer Konsistenz des Endprodukts beiträgt. Dies bedeutet, dass sich Bediener und Manager auf wichtige Aufgaben konzentrieren können, anstatt Problemen hinterherzujagen oder sich Sorgen über Abweichungen vom Ursprungsrezept zu machen.
Ganz allgemein sind Analyselösungen förderlich, weil sie Bedienern und Managern einen Wissensvorsprung geben und ihnen ein umfangreiches Verständnis ihrer Anlage ermöglichen.
Der Einsatz von Analytik in der Getränkeindustrie ist zwar noch neu und entwickelt sich noch weiter, doch ich kann Ihnen versprechen, dass wir eine sprunghafte Verbreitung analytischer Lösungen erleben werden, besonders da andere Unternehmen und Branchen den Erfolg der Vorreiter intensiv verfolgen.
Da die Nachfrage nach Spirituosen Schwankungen unterliegt, werden Alkoholproduzenten zunehmend auf Technologien wie MPC zugreifen, mit denen sich der Durchsatz steuern lässt. Wenn Sie mehr über die Vorteile von Model Predictive Control (MPC) und Analytik erfahren möchten, lesen Sie hier weiter.
Veröffentlicht 29. April 2019
