In modernen Produktionsumgebungen finden sich viele unterschiedliche Anlagen, die in komplexen Prozessen miteinander verknüpft sind. Normalerweise verfügen die Anlagen heute schon herstellerseitig über integrierte Steuerungen, die den optimalen und effizienten Betrieb sicherstellen. Insbesondere bei Versorgunganlagen agieren die Steuerungen jedoch häufig autark, ohne Rücksicht auf veränderte Prozessumgebungen oder verbundene Anlagen von Fremdherstellern. Dies führt in der Praxis oftmals dazu, dass die Anlagen in ihrem Zusammenspiel nicht effizient betrieben werden.
Ein einfaches Beispiel hierfür, ist das Zusammenspiel von Heizungs- und Klimaanlagen. Die Steuerungen regeln den Betrieb der Einzelanlage optimal; nichtsdestotrotz kommt es in der Übergangzeit oft vor, dass die Heizungsanlage noch und die Klimaanlage schon läuft. Dies ist darin begründet, dass die jeweiligen Steuerungen auf äußere Einflüsse wie Temperaturen reagieren, aber nichts „voneinander wissen“. In Produktionsumgebungen treten ähnliche Verhaltensmuster im Bereich der Versorgungsanlagen wie beispielsweise der Drucklufterzeugung auf.
Typischerweise haben die Prozessspezialisten schon „ein Bauchgefühl“, dass etwas nicht optimal läuft, können es aber nur sehr schwer mit belastbaren Daten und Informationen unterfüttern, die ein Eingreifen begründen würden.
Hier kommen die vielfältigen mathematischen und KI-gestützten Methoden in WiriTec zum Tragen. Zunächst werden gemeinsam mit dem Kunden alle wichtigen Anlagen-, Umgebungs- und Prozessparameter identifiziert und die dazugehörigen Daten aus den unterschiedlichen Quellen zentral in WiriTec erfasst.
Für eine Drucklufterzeugung bedeutet das, dass alle wichtigen Parameter sowohl auf der Versorgungs- als auch auf der Verbrauchsseite erfasst werden. Hierzu zählen beispielsweise Daten über die Leistungsaufnahme, gelieferte Druckstufen, den Status der einzelnen Kompressoren, Temperaturen, aber auch Werte hinsichtlich der Verbraucher wie der Status und die Betriebsinformationen von Produktionsanlagen, der individuelle Druckluftverbrauch, angeforderte Mengen, etc. Welche Werte im Einzelnen wichtig sind, richtet sich natürlich nach dem betrachteten Prozess.
Anschließend werden diese vielen historischen Daten mit Hilfe von Regressionen, mathematischen Algorithmen und auch Methoden des maschinellen Lernens tiefgreifend analysiert. Auf Basis dieser umfassenden Analysen, können die mathematischen Zusammenhänge zwischen den einzelnen Daten, also Ursache und Effekt innerhalb der Prozesse, dargestellt werden.
Dieses Wissen über die detaillierten Zusammenhänge erlaubt es, Auffälligkeiten bei unterschiedlichen Betriebs- und Prozesszuständen zu identifizieren und somit zu beheben. Um dauerhaft den optimalen Betrieb der Anlagen zu gewährleisten, nutzen wir das Wissen über die Zusammenhänge auch für dauerhafte Überwachungen. Auf Grundlage der Parameter, lassen sich die zu erwartenden Verbräuche oder Verhalten prognostizieren und mit den gemessenen Daten gegenüberstellen. Bei Abweichungen der Ist-Werte von den Prognosen, kann eine entsprechende Meldung ausgelöst werden. Somit stellt das System automatisch sicher, dass die Prozesse auch in Zukunft immer optimal und effizient laufen.
Sollten auch Sie Prozesse und Anlagen verfügen, bei denen Sie „ein ungutes Bauchgefühl“ haben, so sprechen Sie uns an. Gerne analysieren wir Ihre Anlagen in einem entsprechenden Projekt.