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Geringere Variabilität für höhere Kapazität und Qualität

Alle Herstellungsprozesse unterliegen einer gewissen Variabilität.

Ihr Umgang mit Variabilität bestimmt, wie gut Sie ihre Ziele erreichen – sei es in Form einer Erhöhung von Kapazität und Qualität oder einer Verringerung von Ausschuss und Ausfallzeit.

Indem Sie die Variabilität von Prozessparametern verringern, können Sie die Verarbeitungseinschränkungen und Spezifikationsgrenzen Ihrer Anlage maximal ausreizen. Variabilität kann auf unterschiedliche Weise reduziert werden – ich habe festgestellt, dass die modellprädiktive Regelung (MPC) eine der effizientesten und kostengünstigsten Lösungen darstellt.

Durch modellprädiktive Regelung werden Ihre Prozesse stabiler – und vorhersagbarer –, so dass Sie Ihren Zielen konstant so nah wie möglich kommen und dabei die optimale Kontrolle behalten.

Vier skalierbare Analysemethoden werden unterschieden:

  1. Deskriptive Analyse: Was ist passiert?
  2. Diagnostische Analyse: Warum ist etwas passiert?
  3. Prädiktive Analyse: Was wird passieren und wann?
  4. Präskriptive Analyse: Was soll ich dagegen tun?

Bei der modellprädiktiven Regelung handelt es sich um ein Beispiel für die präskriptive Analyse, denn sie ermöglicht die Korrektur eines Störungsereignisses, bevor es die Qualität Ihres Produkts beeinträchtigen kann.

Mithilfe der modellprädiktiven Regelung können Sie ein mathematisch definiertes multivariables Modell auf Grundlage statischer und dynamischer Beziehungen erstellen. Prozesssteuerungen, die das multivariable Modell nutzen, sind in der Lage, zukünftige Prozesswerte vorherzusagen und Sollwertänderungen zu koordinieren, um so optimale Leistung zu gewährleisten, während Störungen unterbunden werden.

Das Ergebnis ist eine Steuerungsmethode, die in ihrem Entwurf grundsätzlich proaktiv ist (d. h. das Prozessoptimum anstrebt, anstatt der Prozessdynamik zu folgen).

Angesichts technologischer Weiterentwicklungen geht es nun weniger um die Art und Weise, wie Daten erfasst werden, als mehr um die Frage, wie sie verwendet werden. Einige Analytikunternehmen betreten damit Neuland, während andere – wie wir – bereits seit über 20 Jahren ein Höchstmaß an Datenanalytik für den Fertigungsbereich liefern.

Warum Geschichte so wichtig ist

Die meisten Unternehmen, insbesondere in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie, stehen unter dem zunehmenden Druck, Kosten und Ausschuss reduzieren und zur selben Zeit den Ertrag steigern zu müssen. Aus diesem Grund benötigen Sie für eine zuverlässige Datenanalyse einen Partner, der bereits über profunde Kenntnisse im Bereich modellprädiktiver Regelung, Prozesswissen und umfassende Erfahrungen in nicht nur Analytik, sondern auch in Produktionsanalytik verfügt.

Durch modellprädiktive Regelung Wert erzeugen

Die modellprädiktive Regelung, die sich als eine der besten Methoden zur Erfüllung allgemeiner Fertigungsanforderungen bewährt hat, ist in Branchen wie der Öl- und Gasindustrie allgegenwärtig. Und das aus gutem Grund: Mit der modellprädiktiven Regelung lassen sich auf einfache Weise ein schneller ROI erzielen sowie ein Business Case erstellen.

Typische Vorteile der modellprädiktiven Regelung für die Lebensmittel- und Getränkeindustrie sind:

  • erhöhter Durchsatz – um bis zu 9 %
  • verringerter Energieaufwand pro Produkteinheit – um bis zu 9 %
  • verringerte Menge nicht spezifikationsgerechter Produkte – um bis zu 75 %
  • verbesserter Ertrag – um bis zu 1 %
  • reduzierte Qualitätsschwankungen – um bis zu 60 %

So erzielt beispielsweise ein Whisky-Hersteller mit der der gleichen Menge Getreide einen höheren Ertrag bei gleichzeitig größerer Konstanz. Bei der Herstellung von Pommes etwa wird die Kapazität vorhandener Ressourcen optimaler ausgenutzt, während ein Produkt mit konstanterer Qualität entsteht.

Letzten Endes verfolgen alle ein Ziel – ein mit einem vorhersagbaren, profitablen Prozess hergestelltes Produkt konstanter Güte.


Kirk Aubertine
Kirk Aubertine
Technical Consultant, Rockwell Automation
Kirk Aubertine
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