Evonik erprobt gemeinsam mit Imubit den Einsatz von Deep Learning Process Control an einem Produktionsstandort in Singapur. Ingenieure und Leitstandteams nutzen nichtlineare Prozessmodelle im Open-Loop-Betrieb, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Dabei werden Zielkonflikte zwischen Durchsatz, Ausbeute, Energieeffizienz und Katalysatorlebensdauer quantifiziert.
In der Spezialchemie entscheiden feine Nuancen über Energieeffizienz und Katalysatorverschleiß. Evonik evaluiert in Singapur ein Deep-Learning-Framework im Open-Loop-Betrieb, um komplexe Trade-offs im laufenden Werkseinsatz transparent zu quantifizieren.
In kontinuierlichen chemischen Produktionsanlagen stehen Betriebsteams vor der Herausforderung, komplexe Zielkonflikte zwischen Durchsatz, Produktausbeute, Prozessstabilität und Energieeinsatz auszubalancieren. Das Spezialchemieunternehmen Evonik testet an seinem Werk in Singapur das Deep Learning Process Control Framework von Imubit im Rahmen eines Open-Loop-Pilotprojekts. Auf Basis historischer und aktueller Betriebsdaten werden nichtlineare, datengetriebene Prozessmodelle trainiert, die das reale Anlagenverhalten und operative Restriktionen abbilden. Ingenieure und Operateure erhalten dadurch modellbasierte Einblicke und können What-if-Szenarien direkt für ihre operative Betriebsstrategie nutzen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der transparenten Analyse der Katalysatoralterung unter dynamischen Betriebsbedingungen. Die im laufenden Betrieb gewonnenen Erkenntnisse dienen dem Aufbau verlässlicher Performance-Baselines für künftige Technologieentscheidungen.
Klassische Prozessführungssoftware und lineare Regelalgorithmen stoßen an ihre Grenzen, wenn chemische Reaktionen stark nichtlineare Dynamiken und sich schleichend verändernde Randbedingungen wie Katalysatoralterung aufweisen. Deep-Learning-basierte Prozessmodelle können diese hochdimensionalen Zusammenhänge direkt aus den kontinuierlichen Betriebsdaten lernen und valide What-if-Szenarien bereitstellen, die mit starren Formeln oder simplen Wenn-Dann-Regeln nicht abbildbar sind.
Spezialchemiehersteller sichern sich Wettbewerbsvorteile, indem sie modernste KI-Methoden wie DLPC direkt im realen Produktionsumfeld erproben und Betriebsstrategien schneller an veränderliche Marktbedingungen anpassen als traditionell gesteuerte Wettbewerber.
Die datengetriebene Quantifizierung von Zielkonflikten ermöglicht es Industrieunternehmen, teure Energieverbräuche und Katalysatordegradationen exakter mit dem Produktionsdurchsatz abzuwägen. Durch belastbare Performance-Baselines können Investitionen in weitergehende Regelungs- und Automatisierungssysteme risikofrei evaluiert werden.
Das Zusammenspiel zwischen verfahrenstechnischen Innovationsabteilungen und dem Leitstandpersonal wird durch einheitliche Datenmodelle gestärkt, wodurch manuelle Abstimmungsprozesse und Schichtübergabeprobleme reduziert werden.
Schichtmannschaften und Betriebsingenieure erhalten verlässliche Entscheidungshilfen für komplexe Anlagenzustände, was die mentale Belastung bei schwierigen Trade-off-Entscheidungen senkt. Der Mensch behält im Open-Loop-Betrieb die volle operative Kontrolle.
Die Tätigkeit im Leitstand wandelt sich von der rein reaktiven Überwachung einzelner Messstellen hin zur strategischen Steuerung übergeordneter Produktionsziele auf Basis prädiktiver Analysen.
Operateure entwickeln Kompetenzen im Umgang mit What-if-Analysen und lernen, nichtlineare KI-Modelle kritisch mit verfahrenstechnischem Erfahrungswissen zu verknüpfen.
Endverbraucher nehmen optimierte chemische Prozessketten primär über stabile Lieferketten und eine nachhaltigere Bereitstellung industrieller Grund- und Wirkstoffe wahr.
Die ressourcenschonende und energieeffizientere Produktion chemischer Basisstoffe trägt zum verantwortungsvollen Umgang mit industriellen Ressourcen bei.