19.01.2016 – Kategorie: Fertigung, IT

MES für effiziente Analysen

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Eine der größten Herausforderungen für Raffinerien und Chemieunternehmen ist es, Analyseprozesse zu optimieren und Produktmerkmale sowie andere, zeitunabhängig Datenreihen gemeinsam mit Sensor- und Zählerdaten zu erfassen und in eine ganzheitliche Analyse zu integrieren. Nur durch die ganzheitliche Darstellung aller relevanten Daten im Kontext zeigt unter welchen Voraussetzungen die Anlage an Produktivität gewinnt oder verliert.

Innovative Manufacturing Execution Systeme (MES) integrieren sich in den laufenden Betrieb, nutzen Business Performance Managements in Echtzeit, planen Anpassungen frühzeitig ein, führen sie aus und überwachen sie. Zudem können Betreiber direkt und über alle Zeitzonen hinweg auf Änderungen reagieren. Relevante, zeitnahe und übergreifende Informationen sind entscheidend. Mit einer einfachen und übersichtlichen Darstellung auf dem Dashboard, können Unternehmen unkompliziert und schnell operative Fragen klären.

Visualisierung: Herausforderung erkennen

Häufig fehlen bei der Analyse von Produktionsdaten flexible Visualisierungsmöglichkeiten. Auch Betriebskenndaten fließen meist nicht schnell genug in die Auswertung mit ein. Ereignisse im laufenden Anlagenbetrieb können genutzt werden, um Reaktionen des Systems auszuwerten und Best Practices zur weiteren Optimierung zu erstellen. Dazu zählen Produktionsvorgänge, z. B. einzelne Chargen, Abschnitte oder Schritte in Batch- und Semi-Batch-Prozessen, sowie zeitlich definierte Ereignisse im fortlaufenden Herstellungsprozess, etwa beim Hochfahren und Abschalten von Systemen, bei Produktionsabläufen, beim Umschalten von einem Betriebsmodus in den anderen oder beim Vergleich von Produktionsschichten. Leistungsfähige Visualisierungstechnologien sind dabei ein Muss. Sie setzen die einzelnen Daten in einen Kontext, damit Mitarbeiter zeitnah und korrigierend, beispielsweise bei Engpässen oder Schwankungen in der Produktqualität, eingreifen können.

Visualisierungslösungen erfassen drei verschiedene Prozessvariablen bei der Batch- und Ereignisverarbeitung: allgemeine Durchschnittswerte, für einzelne Chargen / Ereignisse sowie von Batch-to-Batch / Event-to-Event. Insbesondere die Visualisierung von Ereignisdaten gestaltete sich in der Vergangenheit oft schwierig und zeitaufwändig. Moderne Lösungen für die Produktionsvisualisierung hingegen vereinfachen es, zeitunabhängige Datenreihen zu finden, herauszufiltern und einzubinden.

Datenverständnis durch automatisierte Lösungen

Betreiber in der chemischen und petrochemischen Industrie sind umso mehr auf automatisierte MES-Lösungen und entsprechender Visualisierung angewiesen, desto schneller die Datenmenge wächst. Nur so können sie schneller fundierte Entscheidungen treffen und die betriebliche Effizienz und Produktivität steigern. Mit einer Kombination von Internet, Mobilen und Tablet-Anwendungen lässt sich so die Lücke zwischen dem technischen Betrieb der Anlage und geschäftlichen Transaktionen schließen. Nutzer erhalten wichtige Informationen zur richtigen Zeit und bleiben so jederzeit und überall über die betrieblichen Herausforderungen auf dem Laufenden.

Eine solche Lösung ist zum Beispiel das webbasierte Tool, aspenONE Process Explorer (a1PE), von AspenTech. Es liefert wichtige betriebliche Erkenntnisse aus Produktions- und Geschäftsdaten. Dabei greift es auf die Daten zu, stellt sie anschaulich dar und bietet eine genaue Auswertung und Überwachung – alles innerhalb einer Plattform. Die Visualisierung hilft dabei Datenmustern zu erkennen und sie mit dem Anlagezustand in Zusammenhang zu bringen. Das bedeutet Probleme werden schneller erkannt und können während des Betriebs behoben werden.

Die erzeugten a1PE-HTML-5-Grafiken können über schnelle Benutzerschnittstellen an Aspen-InfoPlus.21 oder andere Prozessdatensysteme übergeben werden. Eine aufwändige Installation auf allen Computern eines Unternehmens ist dank des webbasierten Zugangs nicht nötig. Zudem punktet die Software mit einfacher, intuitiver Handhabung und benutzerspezifischen Einstellungen. Durch die integrierte Daten-Discovery lassen sich schnell alle relevanten Produktionsdaten einsehen. Anwender können unterschiedliche Datenquellen durchsuchen, zentrale Kernfragen identifizieren und diese im Gesamtkontext beantworten.

Ein weiterer Vorteil von a1PE: Das Tool kann auf alle Daten der letzten Jahre sowie Anmerkungen und andere unstrukturierte Informationen (etwa Warnhinweise) zugreifen. Ereignisse lassen sich flexibel definieren, Kommentare zu bestimmten Zeiträumen hinzufügen.

In der Analyse lassen sich mehrere Ereignisse übereinander legen und können auf einzelne Chargen, Batch-to-Batch Vorgänge oder im Zeitablauf angewendet werden. Die Performance Analytic umfasst die Overall Equipment Effectiveness (OEE), die einen Vergleich der Systeme und Bereiche untereinander ermöglicht. Das leistungsstärkste System kann dann als Modell für weniger starke Systeme herangezogen werden. Gemeinsam mit einem Statistical Process Control (SPC) Feature steigt so die Performance der gesamten Anlage.

Kontext miteinbeziehen

Mit Hilfe solcher Features entsteht ein umfassender Kontext zur Analyse und Visualisierung unterschiedlichster Daten. Statt lediglich Trends zu folgen, können Verantwortliche Kontext- und Produktionsdaten parallel betrachten und so Produktionsabläufe besser verstehen und auftretenden Fragen auf den Grund gehen.

MES-Software, wie aspenONE Process Explorer, vereinfacht und beschleunigt die Datenanalyse, etwa mittels eines Dashboards für die Entscheidungsfindung. Sie bietet Anlagenbetreibern, Ingenieuren, Bereichsleitern und Führungskräften weitreichende Einblicke in die Leistungsfähigkeit ihrer Anlagen. Dank umfassender Kontext- und Analyse-Tools sind zudem ein Leistungsvergleich sowie das Aufstellen von allgemeinen Best Practices möglich. Ein solches zentrale System für die Betriebsoptimierung verbessert die Kommunikation und stärkt die Zusammenarbeit. Unternehmen aus der chemischen und petrochemischen Industrie, die Best Practices übernehmen und die Chancen von Datenvisualisierungen effektiv nutzen, können so einen echten Mehrwert aus ihren Daten ziehen und ihre Wettbewerbsfähigkeit weiter ausbauen.

Autor:

Norbert Meierhöfer ist Business Consulting Director bei AspenTech.


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