Die komplexen Anlagen der Chemieindustrie stellen hohe Anforderungen an die Digitalisierung

Die komplexen Anlagen der Chemieindustrie stellen hohe Anforderungen an die Digitalisierung. Standard-Lösungen sind nur sehr begrenzt nützlich. (Bild: Industrial Analytics (IA))

| von Thomas Krügers, Geschäftsführer/ Divisionsleiter, Actemium Cegelec Services
  • Um die Möglichkeiten der Digitalisierung für die Chemie­industrie wirklich nutzbar zu machen, müssen in Zukunft neue Wege beschritten werden.
  • Mit dem beschriebenen Service-Ansatz erhalten Unternehmen Zugriff auf technologische Ansätze innovativer junger Technologieunternehmen.
  • Anlagenbetreiber können sich damit auf einen erfahrenen Sparringspartner verlassen, der IT- und OT-Wissen verbindet, bereits im Vorfeld Lösungen passgenau bestimmt und damit die Realisierung von Digitalisierungsprojekten zum Erfolg führt.

Von den Küchen der Alchemie im Mittelalter über die ersten Chemiefabriken Ende des 18. Jahrhunderts bis hin zu den chemischen Großanlagen von heute: Ohne diese Entwicklung wäre unsere moderne Welt nicht vorstellbar. Mit der Digitalisierung und der Chemie 4.0 wird das nächste Kapitel aufgeschlagen – und die Branche zeigt sich offen: So betont der Verband der Chemischen Industrie (VCI) in seinem Innovationsbericht von 2019 die positiven Effekte, und laut einer Umfrage von Bitkom Research sind acht von zehn (79 %) Chemie- und Pharmaunternehmen aufgeschlossen gegenüber der Digitalisierung. Doch wie gelingt diese in derart komplexen Systemen erfolgreich?

Digitalisierung geht nur gemeinsam

Bei großen Chemieparks treffen nicht nur hochkomplexe Technologien aufeinander, sondern auch eine Vielzahl an unterschiedlichen Gewerken und verschiedenen Betrieben – Interessenkonflikte sind vorprogrammiert. Hinzu kommt, dass teilweise Digitalisierungskompetenzen intern fehlen und daher extern zugekauft werden müssen. Außerdem verhindern die Komplexität von Anlagen einerseits und ihre individuellen Engineering-Hintergründe andererseits, dass Betreiber auf Standard-Lösungen zurückgreifen können. Anlagenbetreiber müssen demnach mit den richtigen Digitalisierungsspezialisten zusammenkommen.
Die Herausforderung: Wie kommt die traditionelle Chemieindustrie etwa mit modernen Startups konstruktiv in Kontakt? Mit „Startup Connect“ haben die Verantwortlichen von Vinci Energies ein unter der Unternehmensgruppe firmierendes Programm der konzerneigenen Digitalschmiede ins Leben gerufen, das sich dieser Aufgabe widmet. Der Full-Service-Anbieter Actemium Cegelec Services (ACS) kann hier auf einen Pool aus anderen Firmen zurückgreifen und damit seine digitalen Kompetenzen erweitern. Daraus ergibt sich ein vielversprechender Ansatz.
Der Dienstleister ist seit Jahrzehnten in der Chemieindustrie zuhause und verfügt neben seinem Know-how zur Technik auch über gewachsene Kundenbeziehungen und kennt dadurch die Gegebenheiten vor Ort. In Prozesse der Kunden ist das Unternehmen häufig tief eingebunden, statt diese nur von der Seitenlinie aus zu begleiten. Über die Einbettung im Vinci Energies-Konzern hat das Unternehmen bereits verschiedene Digitalisierungsansätze durchgeführt: beispielsweise Zustandsüberwachung und Predictive Maintenance oder die Digitalisierung manueller Prozesse bei Prüfvorgängen über Mobilgeräte in Ex-Anlagen nach Betriebssicherheitsverordnung.

Klassisches und neues Know-how verbinden

Die deutsche Chemieindustrie blickt auf eine lange Geschichte zurück und hat daraus ein umfangreiches Know-how aufgebaut. Um mittels Digitalisierung die eigene Overall Equipment Effectivenes (OEE) zu erhöhen, sind daher Lösungen gefragt, die das beim Betreiber vorhandene Wissen zielgerichtet ergänzen. Während Digitalexperten zwar über Tiefenwissen für Anwendungen im Bereich IT verfügen, kennen diese jedoch nicht die Kriterien und Voraussetzungen der bestehenden Anlagen – beispielsweise Ex-Zertifizierungen, örtliche Gegebenheiten oder weitergehende manuelle Prozesse in den OT-Anlagen. Hier kommt ein Systemintegrator wie Actemium ins Spiel, der die Grundlagen zur Durchführung eines Digitalisierungsprojekts kennt und dieses maßgeschneidert mit einem Anbieter für digitale Lösungen vorbereiten kann. Über Rahmenverträge mit verschiedenen Start-ups, durch die diese ihre Identität und Eigenständigkeit weiterhin bewahren, werden Kompetenzen punktgenau integriert. So lässt sich das klassische mit dem neuen Know-how effizient verbinden. Welche Lösungen es durch diesen Ansatz in die Praxis schaffen, zeigt das Beispiel der in Berlin beheimateten Firma Industrial Analytics IA.

Die Herausforderung unterschiedlicher Betriebszustände

Die mobile Lösung „PlantWalk“ erfasst analoge Messwerte von Chemieanlagen digital und unterstützt Anlagenbetreiber damit bei Inspektionen
Die mobile Lösung „PlantWalk“ erfasst analoge Messwerte von Chemieanlagen digital und unterstützt Anlagenbetreiber damit bei Inspektionen. Bilder: Industrial Analytics (IA)

Die Ausgangslage: Formen von Predictive Maintenance, also vorausschauende Ansätze, sind bereits vielfach real im Einsatz. Durch das Erheben von Maschinendaten sollen der Zustand überwacht und möglichst genaue Prognosen erstellt werden, um etwa Wartungsarbeiten frühzeitig einplanen zu können. Dahinter stecken Methoden des maschinellen Lernens mithilfe von Algorithmen und künstlicher Intelligenz (KI). Im Wesentlichen funktioniert die Dateninterpretation, wirklich sinnvoll ist sie allerdings nur bei standardisierten Anlagen. Denn die darin enthaltende „Black Box“ ist ein Problem: Daten gehen rein, und am Ende steht ein Ergebnis, ohne dass klar wird, wie es zustande gekommen ist. Bei Standard-Motoren, Aufzügen oder Rolltreppen ist das weit weniger schlimm, denn hier ändern sich die Betriebszustände sehr häufig und können von datengetriebenen Modellen recht gut abgebildet werden.
Anders bei Maschinen mit unterschiedlichen, aber selten auftretenden Betriebspunkten wie beispielsweise bei Turboverdichtern, die in chemischen Anlagen oder im Bereich technischer Gase zum Einsatz kommen: Hier verändern sich die Betriebszustände oft nur, weil sich die Anforderungen an einen Prozess ändern oder weil sie von verschiedenen physikalischen Faktoren beeinflusst werden. Dadurch, dass diese Zustände seltener auftreten, werden sie oft von rein algorithmengetriebenen Modellen fehlinterpretiert. Industrial Analytics hat auf dieses Problem der Black Box reagiert und eine Lösung entwickelt, bei der der Algorithmus nicht nur rein mathematische Variablen verwendet, sondern auch auf die Physik in Form von thermodynamischen und rotordynamischen Modellen zurückgreift und diese Erkenntnisse mit einer maschinennahen Schwingungsanalyse verbindet. So wird nicht nur eine Vielzahl an Daten erhoben, sondern bereits an der Maschine vorverarbeitet, bevor sie in die Analytik überspielt werden. Berücksichtigt werden unter anderem das spezielle Verhalten von rotierenden Maschinen wie Verdichtern oder Turbinen sowie Korrelationen der gemessenen Parameter zum Betriebszustand der Maschine inklusive des Realgasverhaltens des Mediums.

Digital und mobil statt Papier und träge

Neben der mit physikalischen Modellen ergänzten Echtzeitüberwachung für Predictive Maintenance, die auch die Grundlage für einen digitalen Zwilling schafft, hat Industrial Analytics ebenfalls eine mobile Prüfkontrolle entwickelt. Die Lösung „PlantWalk“, die auf Mobilgeräten läuft, unterstützt Anlagenbetreiber bei Inspektionen. Analoge Messwerte von Chemieanlagen werden digital erfasst und mittels übersichtlichem Dashboard angezeigt. Bei Auffälligkeiten erhalten die Anlagenmanager, Betreiber oder der technische Service automatisch eine Meldung, zu der die entsprechende Messstelle zudem lokalisierbar angegeben wird. Auch Abnahmeprüfungen, generelle Audits und andere manuelle Tätigkeiten können so papierlos erfolgen.
Lösungen wie die fortschrittliche Zustandsüberwachung für Predictive Maintenance und der „PlantWalk“ können die Chemieindustrie in Sachen Digitalisierung einen erheblichen Schritt nach vorne bringen. Wenn der Zustand von Maschinen und Anlagen nachvollziehbar und verwertbar wird sowie Prüfkontrollen von Anlagen digital und mobil sehr viel einfacher, schneller und zugleich genauer erfolgen können, ergeben sich daraus erhebliche Vorteile für das Gesamtmanagement wie auch für einzelne Prozesse.

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