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Prognosen werden Realität

Aufträge brechen weg, Erträge schrumpfen. Derzeit stimmt in der Prozessindustrie an vielen Stellen die Chemie nicht mehr, insbesondere natürlich in der chemischen Industrie mit ihrer deutlichen Abhängigkeit von der Automobilindustrie. Unternehmensberater wie Deloitte & Touch sind der Ansicht, dass von diesen turbulenten Zeiten gerade jene profitieren können, die am flexibelsten darauf reagieren. Hierzu gehört die schnelle Anpassung der Produktionskapazitäten an variierende Nachfragen ebenso wie geschicktes Cash Management, das freilich wiederum empfindlich von Produktionsteuerung und Supply Chain Management abhängt. „Entscheidend wird sein, ob sich die Branche den raschen und kaum vorhersehbaren Veränderungen des Markts stellen kann – von der flexiblen Synchronisierung der Nachfrage und Produktion über neue Business-Modelle bis hin zu einer intensivierten Forschungs- und Entwicklungsarbeit“, ist in einer Studie von Deloitte & Touch zu lesen. In der Tat ist es die Prozessindustrie nicht gewohnt, auch bei reduziertem Ausstoß einer Anlage deren Parameter so optimal einzustellen, dass sie auch unter verminderter Last noch Gewinn abwirft.

Genau hier setzt die Portfolio-Strategie von Aspen Technology, Inc. mit Sitz in Burlington im US-amerikansichen Bundesstaat Massachusetts an. Im Fokus des Systemanbieters steht die Unterstützung der Entscheidungsfindung („Decision Support“) für den optimalen Betrieb von prozesstechnischen Anlagen. Drei Produktfamilien sind beim Systemanbieter im Angebot:

  • AspenOne for Process Engineering dient der verfahrenstechnischen Simulation. Dabei geht es unter anderem um die Auslegung von Destillationskollonen während des Basic Engineerings.
  • AspenOne for Planning and Scheduling ist die Grundlage für Supply Chain Management. Die Unterstützung von Entscheidungen zur Abschätzung von Nachfrage und Bedarf („Demand Management, Supply Chain Planning and Scheduling“) stehen hierbei im Vordergrund.
  • AspenOne for Production Execution ist die Manufacturing-Execution-Systems-(MES-)Lösung des Systemanbieters.

Unter dem Begriff „Demand Management“ ist im Kontext hier jenes unternehmerische Kalkül zu verstehen, das sich mit der Planung von Absatzmengen in einem bestimmten Zeitintervall befasst. Es wird auf Basis der Verkaufshistorie versucht, mittels statistischer Methoden Prognosen für den künftigen Absatz zu ermitteln. Im Rahmen von Collaborative Demand Management werden aus Vertriebsaussagen, Verkaufshistorie und What-if-Szenarien sogenannte nicht-reglementierte Prognosen („unconstraint forecasting“) erstellt. Auf Basis dieses Zahlenmaterials wird im Supply Chain Planner sichergestellt, dass die definierten Ausstoßmengen unter betriebswirtschaftlich optimalen Bedingungen produziert werden.

Dies lässt sich an folgendem Beispiel slots online spielen illustrieren: Ein Owner/Operator unterhält mehrere Produktionsstandorte und kann jeweils alle Produkte seines Angebotsspektrum an allen Standorten erzeugen. AspenOne for Planning and Scheduling hilft ihm herauszufinden, welche Produkte sich bei vorgegebener Nachfrage am besten an welcher Anlage oder an welchem Anlagenverbund erzeugen lassen. Dabei werden Produktions-, Transport-, Materialkosten und andere Einflussfaktoren berücksichtigt. Ergebnisse daraus sind Aussagen wie: „Im Januar soll am Standort X die Menge Y an Produkte produziert werden.“ Hierzu sind mathematische Optimierungsalgorithmen am Werk, die der Systemanbieter unter dem Terminus technicus „Linear Programming“ zusammenfasst. Im nächsten Schritt, dem sogenannten Scheduling innerhalb einer Anlage, werden dann unter anderem Umrüstzeiten und konkrete Einzelmengen modelliert. Diese Detaillierungstiefe drückt sich in sogenannten Gantt Charts aus.

Der Abschluss der Planungsarbeiten ruft die MES-Lösung des Systemanbieters auf den Plan. In Verbindung mit dem ERP-System des Anwenders bringt AspenOne for Production Execution Produktionsaufträge in Verbindung mit Rezepturen. „Wir fassen unter MES all das zusammen, was in der Anlage stattfindet“, bringt es Norbert Meierhöfer, Director Business Consulting bei AspenTech Europe, auf den Punkt. Es spiele keine Rolle, so Meierhöfer, wie es der Anwender betrachtet, ob als MES- oder SCM-Thema – der Systemanbieter unterstütze die optimale Prozessführung in jedem Fall durch leistungsstarke Lösungen. Die Auftragsausführung schließlich geschieht über das Rezeptur-Management, das mit dem auftragsführenden ERP-System verbunden ist.

Die Rückmeldungen aus dem Prozess werden in leistungsfähigen Datenbanken gehalten. Analyse- und Berichtsfunktionen sowie die Extrakton höherwertige KPI-Daten (Key-Performance Indicators) ermöglichen es dem Anwender, die Prozesse immer besser zu verstehen und so die Anlage effizienter zu betreiben.

Somit schließt man den „Business-Regelkreis“, indem die optimierten Planungswerte mit den aktuellen Werten verglichen werden. Je größer die Abweichung, desto größer ist die casino netherlands Ineffizienz. Es gilt in einem iterativen Prozess nun, die Planung und die Ausführung zu verbessern, um diese Ineffizienz zu minimieren.

Am optimalen Betriebspunkt

Lösungen von Aspen Technology spielen bei der optimalen Auslegung von Conti-Anlagen wie Äthylen-Crackern eine wichtige Rolle. Denn hier dürfen Sollwert-Änderungen oder Störgrößen keinen negativen Einfluss auf den Produktionsprozess haben. Das ist die große Stunde von AspenOne APC („Advanced Process Control“). Mittels modellgestützter Regelungsmechanismen wird sichergestellt, dass sich Sollwert-Änderungen oder Störgrößen nicht negativ auf die regelnden Größen wie Qualität oder Menge auswirken. Auf diese Weise können optimale Betriebspunkte einer Anlage präzise gefahren werden, da die Varianz der entscheidenden Produktionsparameter minimiert wurde. „Gerade wenn der Betreiber gezwungen ist seine Anlage nur auf dem halben Durchsatz zu fahren, hilft AspenOne APC, die Parameter wie die Dampfzufuhr hierfür optimal einzustellen“, erklärt Meierhöfer.

Mit AspenOne PM&E (Production Management and Execution) lassen sich alle Informationen aus der Produktion akquirieren. Auf Basis dessen lässt sich ein Kennzahlen-Management durchführen: von prozessnahen bis hin zu höher aggregierten KPIs, die im Allgemeinen mit anderen, nicht produktionsnahen KPIs im angeschlossen ERP-System zusammengefürt werden. In all diesen Aspekten spielt Modellbildung eine große Rolle, von der Planung über Real-Time-Optimierung bis zu Advanced Control. Selbst bei der Erfassung von Prozessdaten, die sich nicht messen lassen, arbeitet man mit „Softsensoren“. Der Anwender ist gut beraten, sich hierbei auf die umfangreiche Expertise des Systemanbieters zu verlassen.

Energieeffizienz in der Prozessindustrie

Modellbildung kann auch genutzt werden, Energieeffizienzstrategien umzusetzen. Energie- oder Dampferzeuger sind in wirtschaftlich turbulenten Zeiten wie den derzeitigen mit der Herausforderung konfrontiert, dass der Bedarf sehr volatil ist. Sie sind gezwungen, ihre Energieproduktion immer wieder aufs Neue anzupassen – unter komplexen Rahmenbedingungen, versteht sich: Tarif- und Emissionsverträge und Abnahmeverpflichtungen müssen eingehalten werden.

Aspen Technology bietet hierzu als Lösung eine modellgestütze Optimierung an, um speziell für größere Industriekraftwerke das jeweilige kostengünstigste Optimum zu finden, das auf der einen Seite die Energienachfrage der angeschlossenen Prozesse erfüllt und auf der anderen Seite alle Randbedingungen wie Tarifverträge weitgehend berücksichtigt. Die Lösung, bestehend aus Software und Dienstleistung, nennt sich „Aspen Utilities“.

Übrigens sollte auf der Prozessseite (Verbraucherseite) bei den eingangs erwähnten Anwendungsfeldern Demand Management, SCM und MES Energie explizit als Faktor berücksichtigt werden, um die bestmögliche Energieeffizienz bei der Prozessführung zu erreichen. So lassen sich im Rahmen der Feinplanung zum Beispiel Chargen-Prozesse und dazugehörige Phasen in der chemischen Produktion zeitlich so verteilen, dass Niedrigstromtarife maximal ausgenutzt werden können.

Dieser Beitrag ist freilich nur ein Beispiel des breiten Publikationsspektrums von ECONOMIC ENGINEERING und digitalPLANT. Falls Sie Interesse an einem bestimmten Beitrag oder Thema haben, wenden Sie sich einfach an die Redaktion.

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