Unter Prozessmesstechnik versteht man die Techniken und Gerätschaften, die verwendet werden, um physikalische, chemische oder biologische Parameter eines Produktionsprozesses zu messen. Hierzu gehören Temperatur, Druck und Druckdifferenz, Konzentration, Durchfluss- und Mengenmessung, Füllstand und viele andere.
Hauptziel der Prozessmesstechnik ist es, die Stabilität, Effizienz und Sicherheit von industriellen Prozessen mittels Erfassung beziehungsweise Überwachung von Prozessvariablen zu gewährleisten.
Zweitbeste Lösung nach der Glaskugel
Bei der Prozessdatenanalyse wiederum handelt es sich um den Einsatz von statistischen Methoden und Algorithmen mit dem Ziel der Auswertung der von der Prozessmesstechnik gesammelten Daten. Dabei geht es um das Identifizieren von Mustern und Trends, die zur Optimierung und Fehlerbehebung in Produktionsprozessen genutzt werden können.
Während kurz gesagt die Prozessmesstechnik Daten liefert, verwendet die Prozessdatenanalyse diese Daten, um Einsichten zu gewinnen, Vorhersagen zu treffen und letztendlich Entscheidungen zur Prozessverbesserung zu unterstützen.
Prozessmesstechnik und innovative Sensorik
Eine zentrale Rolle spielen in der Prozessmesstechnik Sensoren zur präzisen Messung und Überwachung in Echtzeit. Fortschritte bei der Sensortechnologie haben in der jüngsten Vergangenheit dazu geführt, dass Sensoren einerseits kleiner und andererseits sehr viel schneller, leistungsfähiger und intelligenter geworden sind.
Modernste Sensoren liefern der Prozessindustrie nicht nur physikalische Daten wie Temperatur, Druck und Volumenfluss, sondern erfassen auch komplexere Informationen wie die Zusammensetzung von Flüssigkeiten und Gasen, wie folgende kurze Übersicht zeigen soll.
Mikroelektromechanische Systeme (MEMS)
MEMS-Sensoren haben die Fähigkeit, winzige mechanische und elektronische Komponenten auf einem einzigen Chip zu integrieren. In der chemischen Industrie werden MEMS-Sensoren verwendet, um sehr kleine Mengen an Chemikalien präzise zu messen und zu steuern, was für die Sicherheit und Effizienz von Prozessen ganz entscheidend ist.
Optische Sensoren
Dieser Sensorentyp nutzt Licht, um Informationen über ein Objekt oder eine Substanz zu gewinnen. In der Lebensmittelindustrie ermöglichen optische Sensoren beispielshalber eine nicht-invasive Analyse der Lebensmittelqualität, indem sie Merkmale wie Farbe, Textur und Konsistenz messen.
Wireless Sensor Networks (WSN)
Drahtlose Sensornetzwerke bestehen aus vielen verteilten Sensoren, die Daten per Funktechnik an ein zentrales System senden. Diese Technologie wird etwa in der Öl- und Gasindustrie eingesetzt, um Ausrüstung in abgelegenen oder schwer zugänglichen Gebieten zu überwachen.
Herausforderungen bei der Integration von Hightech-Sensoren
Die Integration von fortschrittlichen Sensoren in bestehende Produktionsumgebungen bietet erhebliche Vorteile – einschließlich verbesserter Effizienz und erhöhter Produktionssicherheit –, stellt aber gleichzeitig vielfältige Herausforderungen dar. Hierzu gehört nicht zuletzt die Frage der Kompatibilität. Ältere Systeme sind häufig nicht für die Kommunikation mit moderner Sensorik ausgelegt. Um so wichtiger ist hier die Entwicklung und Einhaltung von internationalen Standards.
Cybersicherheit und Akzeptanz
Adressiert werden will überdies das Thema Cybersicherheit. Mit der Zunahme vernetzter Sensoren steigt das Risiko von Cyberangriffen, was bedeutet, dass Sicherheitsmaßnahmen ständig aktualisiert und verstärkt werden müssen, wozu die Implementierung von robusten Sicherheitsprotokollen zählt.
Die heutzutage von Sensoren erzeugten großen Datenmengen sind eine weitere Herausforderung. Sie erfordern entsprechende Speicherlösungen und stellen zudem andere Anforderungen an Datenanalyse-Tools. Zunehmend kommen hierfür KI und maschinelles Lernen (Machine Learning) zum Einsatz, wodurch sich teilweise ganz neue Einblicke in die Produktionsprozesse gewinnen lassen.
Prozessdatenanalyse und Machine-Learning-Modelle
Mit dem letztgenannten Punkt wären wir im Prinzip schon wieder mitten im Thema Prozessdatenanalyse. Die Implementierung von Machine Learning in der Prozessdatenanalyse ist überaus hilfreich, da sie zu einer deutlichen Reduktion von Ausfallzeiten und einer Optimierung der Wartungsplanung führt. Sie ist aber ebenfalls nicht frei von Herausforderungen (wir kommen gleich noch darauf zu sprechen).
Durch die Analyse großer Datenmengen können Machine-Learning-Modelle Muster und Anomalien erkennen, die frühzeitig auf bevorstehende Probleme wie Prozess- respektive Produktionsausfälle hinweisen, was das rechtzeitige Gegensteuern ermöglicht. Hier nur zwei Anwendungsbeispiele und Erfolgsfälle aus der Energiebranche und der chemischen Industrie:
Weniger Ausfälle und mehr Sicherheit
Durch den Einsatz prädiktiver Wartungsmodelle in einem Kraftwerk ließ sich die Ausfallwahrscheinlichkeit kritischer Komponenten derart genau vorhersagen, dass mittels frühzeitiger Wartung die Ausfallrate um 30 Prozent reduziert werden konnte.
Ein Chemieunternehmen implementierte ML-Modelle zur Überwachung der Reaktionsbedingungen in Echtzeit und konnte hierdurch gefährliche Reaktionszustände vermeiden und die Anlagensicherheit gegenüber der Ausgangssituation deutlich erhöhen.
Integration von ML-Modellen nicht frei von Problemen
Doch kommen wir zu den angesprochenen Herausforderungen. Diese betreffen unter anderem die Datenqualität. Ungenaue oder unvollständige Daten können die Leistung von ML-Modellen stark beeinträchtigen. Die Integration von ML-Modellen in bestehende IT-Infrastrukturen kann aufgrund ihrer Komplexität ebenfalls zum Problem werden, weshalb modulare und skalierbare Lösungen oft hilfreich sind.
Darüber hinaus kann die „Black Box“-Natur vieler ML-Modelle bei Entscheidungsträgern auf Skepsis und Widerstand stoßen. Eine Lösung können Techniken des „Explainable Artificial Intelligence“ (XAI; erklärbare künstliche Intelligenz) sein, indem sie helfen, die Entscheidungsfindung der Modelle nachvollziehbar zu machen.
Wer noch mehr über die Themen Prozessmesstechnik und Prozessdatenanalyse erfahren möchte, findet beim HDT die passenden Seminarangebote.
Bildhinweis:
Unser Titelbild entstand unter Zuhilfenahme von künstlicher Intelligenz.
