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Process-Intelligence

Die flexible Powitec Technologie kann für viele komplexe Optimierungsaufgabe eingesetzt werden. Folgende Voraussetzungen sollten gegeben sein:

1. Hinreichende Komplexität des Prozesses
2. Ausreichende Menge an Aktorik und Sensorik
3. Investitionsintensiver Prozess mit der Option durch optimierte Regelung zusätzliche Erträge zu erwirtschaften
4. Entsprechende Anzahl von Anlagen welche die Produkt-Entwicklung tragen können

Die Powitec Technologie kommt derzeit in folgenden weiteren Segmenten zum Einsatz:

1. Windkrafträder - optimierte Instandhaltung von Getrieben
2. Optimierung der Sorbens-Eindüsmenge in Rauchgasreinigungsanlagen
3. Vergleichmäßigung und Produktionserhöhung in chemischen Reaktoren
4. NOx Reduktion in Thermischen Abfallbehandlungsanlagen
5. Output-Optimerung bei Sortierungsaufgaben
6. Vergleichmäßigter Betrieb von Sondermüllverbrennungsanlagen
7. Petrochemie
8. Mahl-Prozesse

PiT Process Intelligence bietet Prozessgüteüberwachung(PGÜ) durch adaptive, neuronale Systeme. In den meisten Fällen bedeutet PGÜ "nur" den Einbau von zusätzlicher Überwachungs- und Messtechnik; die Ergebnisse daraus müssen meist manuell ausgewertet und interpretiert werden. Das Powitec-System benutzt diese und alle Prozessinformationen zur Berechnung, Führung und Optimierung des Gesamtprozesses.

Produktionsprozessdaten werden on-line analysiert und verdichtet. Die systematische Analyse durch statistische und prozedurale Methoden liefert Informationen und Auswertungen. Durch drill-down, ausgehend von einer Performance-Zahl (Score) werden Ergebnisse und deren Ursachen aufgedeckt. Die ingenieurmäßige Beurteilung von Anlagen und deren Komponenten führt zur Aufdeckung neuer Optimierungspotentiale.

Resultate sind z. B.:

•       Ein Performance-Index für jede Produktionslinie
  
•       Prioritäts-abhängiges Gesamtergebnis
•       Signifikante Korrelationen
•       Neue Optimierungspotentiale

Powitec Process Intelligence Methoden

Korrelationskoeffizienten: Einfache lineare Korrelationsanalyse zwischen jeweils 2 Größen

Kreuzkorrelationsfunktion:  Korrelation zweier Größen zur Bestimmung zeitlicher Zusammenhänge wie Totzeiten, Periodizität, usw.

Multidimensionale Regression:
Lineares mehrdimensionales Modell eines Prozesses mit mehreren Eingangs- und Ausgangsgrößen

Neuronale Netzwerke:
Nichtlineares mehrdimensionales Modell eines Prozesses mit mehreren Eingangs- und Ausgangsgrößen

Probabilistische Modelle:
Modellierung eines Prozesses mit mehreren Eingangs- und Ausgangsgrößen durch Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen zur expliziten Abbildung von Rauschen, Messungenauigkeiten und Prozessmehrdeutigkeiten.

Informationstheoretische Merkmalsselektion:
Berechnung des gegenseitigen Informationsgehaltes zwischen mehreren Größen zur Erstellung eines minimalen aber maximal informativen Merkmalssatzes

Informationstheoretische Merkmalextraktion:
Extraktion maximal informativer niedrigdimensionaler Merkmale aus hochdimensionalen Daten

Benchmarking:

Benchmarking von Prozessanlagen, um durch zielgerichtete Vergleiche unter mehreren Anlagen das jeweils beste als Referenz zur Leistungsoptimierung herauszufinden. Durch Vergleich werden bessere Methoden und Praktiken (Best Practices) identifiziert, auf die prozessindividuelle Situation angepasst und implementiert.

Clustering:

Strukturentdeckendes, multivariantes Analyse­verfahren zur Ermittlung von Gruppen (Clustern) von Prozessen oder Prozessbereichen, deren Eigenschaften Ähnlichkeiten aufweisen.

Merkmalsextraktion, -selektion und –reporting::

Durch permanente on-line Extraktion von Prozessmerkmalen und Selektion signifikanter Daten eröffnen sich mit automatisierten On-line-Reports neue Prozesseinsichten

Scoring:

Analytisch statistisches Verfahren um Resultate unterschiedlicher Prozessanlagen (Kessel, Reaktor …) trotz unterschiedlicher Fahrweisen, Voraussetzungen und multipler Prioritäten (Kosten, Output, Emission, Lebensdauer…), vergleichbar machen zu können.

• Durch Festlegung objektiver Bewer­tungs­punkte (OWP) für jedes Prozess­ergebnis werden Re­sultate vergleichbar.
• Festlegung individueller Prioritäten (Gewichte) für jedes Resultat/Ziel.
  
• Multiplikation des Gewichts mit den Bewertungspunkten ergibt den individuellen Nutzen der jeweils aktuellen Ziel­erreichung.
• Durch einen einzigen Index (vergleichbar z. B. mit dem DAX-Index) wird die aktuelle Fahrweise der Anlage (oder einer Anlagengruppe) angezeigt und ist somit vergleichbar.

Einsatz mobiler Analyse-Sensoren

Powitec bietet im Rahmen des Sensorgestützen Data Mining als Bestandteil der PiT Process Intelligence mobile, temporär einzusetzende, Sensoren an.

Optische Sensoren generieren neue Informationen aus dem Kernprozess thermischer Anlagen (z. B. Kraftwerkskessel, Wirbelschicht, Rostfeuerung, Industrieöfen, chemische Reaktoren …) an. Durch speziell entwickelte, gekühlte optische Sensoren können bis zu 3600 digitale Bilder pro Sekunde aus dem thermischen Prozess generiert werden. Mit Hilfe spezieller patentierter Bild­verar­beitungs-Werkzeuge werden Bilder dargestellt und dann auf zeitliche und räumliche Veränderung untersucht sowie mit den weiteren Prozessdaten korreliert.

Akustische Sensoren mit Magnetfixierung generieren an signifikanten Stellen neue Daten. Diese werden durch Informationsverdichtungs- und –Analyse-Instrumente statistisch ausgewertet und mit weiteren Prozessdaten korreliert. So können z. B. reproduzierbare Trends, Verschlackungsursachen, Anlagendrift oder Prozess­ergebnisse wie z. B. der Ausmahlgrad analysiert werden.

 

  

Bitte sprechen Sie uns an:
Powitec Intelligent Technologies GmbH
Im Teelbruch 134b, 45219 Essen, Germany
www.powitec.de, info@powitec.de

Tel: +49.2054.937 62-0