Use case

März 21, 2022 by editor

Smarte Polyvinylalkohol-Produktion in der Chemieindustrie

DAS PROJEKT AUF EINEN BLICK

Branche: Chemieindustrie
Prozess: Mehrphasenreaktor
Ziel: Vorhersage und Optimierung von Qualität
Eingangsdaten: Rezeptur, Menge an Peroxid, Temperaturen in Reaktoren, Viskosität, Wärmetönung
Ausgangsdaten: Viskosität des Produktes, erzeugte Menge
Menge: 30t/h

An diesem typischen Beispiel aus der Reaktionstechnik erfahren Sie mehr darüber,

wie wir Prozesse nachhaltig stabilisieren in dem wir Qualitätsschwankungen prognostizieren und ausregeln.

HERAUSFORDERUNGEN

In der PVA-Produktion werden in einem mehrstufigen Prozess Rohstoffe in ein Produkt umgewandelt.
Unbekannte Schwankungen des Rohmaterials können erhebliche Qualitätsschwankungen verursachen.

UNSER LÖSUNGSANSATZ

Das Künstliche Neuronale Netz, das mit Beispieldaten trainiert wurde, sagt die Ausbeute und Qualität des Prozesses voraus.
Der Echtzeit-Optimierer GenOpt findet die bestmöglichen Sollwerte für die wichtigsten Regelparameter.
Auf der Grundlage von Vorhersage und Optimierung können Qualitätsprobleme frühzeitig erkannt und schnell behoben werden.

OPERATIONAL EXCELLENCE 4.0

Wir haben die Prozessstabilität um den Faktor 10 erhöht.
Wirtschaftliche Auswirkungen: 5 % Einsparungen.

Schreiben Sie Ihre eigene Erfolgsgeschichte mit uns!

Vereinbaren Sie noch heute einen Termin mit unseren Experten und erfahren Sie, wie wir Sie und Ihr Unternehmen bei der Umsetzung von OPEX 4.0 und Industrie 4.0 unterstützen können.

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https://atlan-tec.com/use-case-smarte-polyvinylalkohol-produktion/

März 21, 2022 by editor

Datengestützte Optimierung in der Polyurethan-Herstellung

DAS PROJEKT AUF EINEN BLICK

Branche: Chemieindustrie
Prozess: DADPM Anlage, Reinigung von Stripperkolonnen
Kunde: Hunstman
Ziel: Vorhersage von Produktqualität und Abwasserverunreinigungen, Reduzierung des Dampfverbrauchs
Eingangsdaten: Trübungsmessung, Dampfmengen, Durchsatz, Füllstände
Ausgangsdaten: Rest-Anilin im Abwasser / Kläranlagenzulauf
Menge: 30m³/h

Die Reinigung von Abwasser aus dem Vorprozess einer Isocyanat-Anlage verbraucht Unmengen an Dampf.

Für unseren Kunden Huntsman haben wir diesen Prozess optimiert.

HERAUSFORDERUNGEN

Stripperkolonnen werden zur Reinigung des Abwassers eingesetzt.
Operator müssen übermäßig viel Dampf verwenden, um Qualitäts- und Umweltprobleme sicher zu vermeiden.
Jede Tonne Dampf, die verwendet wird, verwandelt sich auch in eine Tonne Abwasser und erfordert Abstreifdampf.
Überschüssiger Dampf führt zu Engpässen in den Trennlinien.

UNSER LÖSUNGSANSATZ

Aufzeichnung von Prozesswerten mit Zeitstempeln während der normalen Produktion.
Identifikation von relevanten Messwerten (Entropieanalyse).
Vollautomatische Modellerstellung mit NeuroModel® für beide Trennlinien.
Validierung des Modells mit unbekannten Daten.
Anbindung des Modells an die Prozesssteuerung.
Übertragung der Modellvorhersage als “Messwert” in multivariablen Optimierer mit genetischem Algorithmus.

OPERATIONAL EXCELLENCE 4.0

Wir konnten den Dampfverbrauch um 12 % senken.
Wir konnten Engpässe beseitigen und die Produktivität um 11 % steigern.

Schreiben Sie Ihre eigene Erfolgsgeschichte mit uns!

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März 18, 2022 by editor

OPEX 4.0 in der Polyethylen-/Polypropylen Extrusion

DAS PROJEKT AUF EINEN BLICK

Branche: Kunststoffindustrie
Prozess: Polypropylen Extrusion
Ziel: Katalysatordosierung optimieren, Vorhersage des MFI (Schmelzflusszähigkeit)
Eingangsdaten: Prozessparameter, Stromaufnahme Motoren, Rezeptur
Ausgangsdaten: MFI (Schmelzflussindex)
Menge: 60 t/d

Was passiert, wenn man einen Extruder mit einem datengetriebenen Modell steuert?

Erheblich weniger Ausschuss und geringere spezifische Produkt-Kosten!

HERAUSFORDERUNGEN

Der wichtige Qualitätsparameter MFI (Schmelzflussindex, eine Art temperaturabhängige Viskosität) kann nur im Labor genau ermittelt werden.
Online-Rheometer zur MFI-Messung sind instabil und unzuverlässig, teuer in der Wartung, permanente Eichungen sind notwendig, Systeme verstopfen, usw.
Beide Verfahren zur Ermittlung der Qualität der Ausgabe brauchen Zeit. In dieser Zeit läuft die Produktion weiter. Im schlimmsten Fall wird Ausschuss produziert. Dieser kann erheblich sein, je länger die Ermittlung der Qualität dauert.
Der Extruder ist jedoch im Prinzip auch eine Art Rheometer, da er das Material knetet und dazu Energie aufwenden muss, die von der Zähigkeit abhängt.
Das Ziel des Projekts war es daher, die online Messdaten des Extruders mit einem datengetriebenen Modell zu MFI-Werten zu verrechnen, die genauso präzise sind, wie Laboranalysen und mit diesem Modell den Katalysator zu steuern.

UNSER LÖSUNGSANSATZ

Aufzeichnen von Laborwerten mit Zeitstempeln bei normaler Produktion.
Identifikation relevanter Prozessparameter (Entropie Analyse).
Vollautomatische Modellbildung mit NeuroModel®.
Validierung des Modells mit unbekannten Daten.
Anbindung des Modells an die Prozessteuerung.
Übernahme der Modellprognose als „Messwert“ in Regler für Katalysator.

OPERATIONAL EXCELLENCE 4.0

100 % Qualitätscheck der gesamten Ausgabe.
Vorhersage der Qualität vor Ausgabe des Produktes aus dem Extruder in Echtzeit
Signifikante Reduktion des Ausschusses bei Produktwechsel.
Wir konnten den Ausschuss um 42 % reduzieren.
Das führte zu einer Einsparungen pro Extruder in Höhe von 180.000 Euro pro Jahr.

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https://atlan-tec.com/use-case-extrusion-4-0/

März 10, 2022 by editor

Nachhaltige Wertschöpfung in der Industriefilz-Produktion

DAS PROJEKT AUF EINEN BLICK

Branche: Textilindustrie
Prozess: Mehrphasenreaktor
Ziel: Vorhersage von Qualitätsgrößen und Senkung der Ausschussrate
Eingangsdaten: Rohstoffeigenschaften, Kamerabilder, Kraftmessungen, Rotationsspeed
Ausgangsdaten: Dichte, Flächengewicht, mechanische Festigkeit
Menge: 80m²/h

So senken wir Ausschussraten:

Durch modellgestützte Vorhersagen der Qualitätsgrößen des Gewebes, die sich aus Rohstoff und Prozessbedingungen ergeben.

HERAUSFORDERUNGEN

Industriefilz wird durch Verdichtung von Altfasern oder Chemiefasern gewonnen.
An das Material werden im Bereich der Schall- und Wärmedämmung sehr hohe Qualitätsanforderungen gestellt.
Die Rohstoffqualität schwankt stark und ist schwer vorhersehbar.
Das Ziel des Projekts ist die modellgestützte Vorhersage der Qualitätsgrößen des Gewebes, die sich aus Rohstoff und Prozessbedingungen ergeben. Das Modell soll dann die Ausschussrate senken.

UNSER LÖSUNGSANSATZ

Aufzeichnen von Prozesswerte mit Zeitstempeln bei verschiedenen Variationen.
der Herstellparameter und Messungen einer Bildanalyseeinheit.
Identifikation relevanter Messwerte (Entropie Analyse).
Vollautomatische Modellbildung mit NeuroModel®.
Validierung des Modells mit unbekannten Daten.
Nutzung des Modells zur Anpassung der Herstellung bei Veränderung der Rezeptur.

OPERATIONAL EXCELLENCE 4.0

Neuronales Modell / Softsensor der Zielgrößen des Prozesses.
Präzise Vorhersage der Prozessparameter.
Wir konnten dabei helfen, die Produktentwicklung zu beschleunigen.
Wir konnten einzelne Parameter gezielt optimieren.
Wir konnten die Ausschussrate auf 50 % verringern.

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