Bilfinger UK treibt digitale Transformation in der Prozessindustrie voran

Weithin als nächste industrielle Revolution betrachtet, bieten Industry 4.0 und Digitalisierung die Chance für beispiellose Konnektivität zwischen Systemen auf allen Ebenen unserer Operationen. Dies birgt das Potenzial, völlig neue Produktivitätslevels auf unseren Anlagen freizusetzen. Wie führen Prozessebetreiber digitales Monitoring, Analyse und Control ein? Mark Kelly, Head of Digital and Innovation bei Bilfinger UK, erklärt.

Die meisten Hersteller kennen Process Monitoring und Automatisierung zur Steigerung von Effizienz, Zuverlässigkeit und Output.

Doch eine neue Revolution verspricht weitere Performance-Verbesserungen: Digitalisierung.

Für Hersteller, die stark auf industrielle Prozesse angewiesen sind – Chemieanlagen, Fertigungsstandorte – kann Digitalisierung fortgeschrittene Analysen zur Effizienzsteigerung ermöglichen, predictive Entscheidungen basierend auf Echtzeitdaten treffen und ein tieferes Verständnis der Beziehungen zwischen allen Prozessparametern liefern.

Digitalisierung vs. Digitalisierung

Erstens: Verstehen, was wir erreichen wollen – zusammengefasst in zwei Worten: Digitalisierung und Digitalisierung, mit wichtigen Unterschieden.

Digitalisierung bedeutet schlicht, Aktivitäten digital statt analog durchzuführen. Beispiel: Papierbasierte Wartungsprozesse auf Tablets oder Datenbanksysteme verlagern, elektronische Aufzeichnung und Reporting. Es gibt zweifellos Effizienzgewinne, aber es ist nicht der Fokus von Industry 4.0.

Digitalisierung hingegen bedeutet, Prozesse wirklich zu verstehen und den langfristigen Nutzen digitaler Lösungen zu implementieren. Es geht um kontinuierliches Lernen und Transformation, eine Lösung um einen Value Case herum aufzubauen, der kontinuierliche Prozessverbesserung und Mehrfachnutzung dieser Informationen ermöglicht.

Nichts Neues?

Natürlich ist der Einsatz digitaler Sensoren zur Überwachung zentraler Prozessaspekte in einer Anlage für die meisten Hersteller nichts Neues – besonders bei komplexen Prozessen für Skaleneffekte. Der große Unterschied bei vollständiger Digitalisierung ist die Fähigkeit, die Verknüpfungen zwischen allen Prozessen einer Anlage zu verstehen.

Mit neuester Generation smarter Surveying-Equipment und Custom-Built-Cloud-Plattformen ist es jetzt einfacher denn je, Anlagen digital zugänglich zu machen.

Daten in einem Format zu sammeln, das disparate Prozessmetriken zentral an einem Ort sichtbar macht, lässt Operatoren, Manager und Owner die komplexen Beziehungen zwischen allen involvierten Parametern visualisieren – und bietet Chancen für neue Optimierungsstrategien.

Wo anfangen? – Solide Basis bauen

Der erste Schritt bei jedem Digitalisierungsprojekt: den Value Case bauen. In den meisten Fällen ist der beste Startpunkt bestehende Anlagendaten – den Prozess so bewerten, wie er aktuell operiert, und alle Aspekte verstehen: Monitoring, Betrieb, Wartung, assoziierte Kosten. Analytics auf bestehende Daten anzuwenden, kann ein mächtiger Weg sein, Chancen für Prozessverbesserungen aufzuzeigen.

Um Buy-in aller Stakeholder zu erreichen, sollten die operativen Implikationen dieses Ansatzes auch betrachtet werden. Vital für Impact-Mitigation und erfolgreiche Implementierung.

Richtige Hardware installieren

Mit gelegtem Fundament müssen Teams die praktische Lösung engineer'n, die Daten aller erforderlichen Parameter erfasst und Echtzeit-Informationen für Telemetrie und effektive Entscheidungsfindung liefert.

SIEHE AUCH:

• Expertenkommentar: Zukunft von Abfall in digitaler Welt
• Safety First durch Digital Transformation bei Ford
• Bray International: Mindset-Change in Ventilfertigung durch Digital Transformation
• März-Ausgabe Manufacturing Global ist live

Natürlich umfasst dies oft Sensordaten zu Variablen wie Tankfüllstände, Durchflussraten, Temperaturen, Vibration, Stromverbrauch. Das bedeutet nicht zwingend komplett neue Sensor-Suiten. In vielen Fällen können Daten bestehender Systeme genutzt und in eine neue digitale Plattform eingespeist werden.

Das große Bild enthüllen

Jenseits traditioneller Prozessdatenquellen ermöglicht Digitalisierung, viele weitere Datenquellen einzubeziehen. Wartungs- und Operationsdaten können faktorisiert werden, um Produktionsentscheidungen basierend auf Wartung und Asset-Zuständen zu treffen – und vice versa. Externe Quellen wie Wetterdaten können für Prozesse, wo z. B. Luftfeuchtigkeit relevant ist, in Produktionsplanung einbezogen werden.

Der nächste Schritt: Eine Plattform bauen, die rohe digitale Informationen aller Quellen kollatiert, analysiert und visualisiert, um actionable Insights zu produzieren.

Technologie ist zunehmend raffiniert. Vor 5–10 Jahren hätte zentralisiertes Monitoring und Control für große Prozesse komplexe, teure Custom-Builds erfordert. Jetzt machen Cloud-Dashboards diese Funktionalität weit erschwinglicher.

Diese Plattformen ermöglichen Remote-Zugriff auf Echtzeit-Informationen zu jedem Prozessparameter – Owner oder Operator muss nicht on-site sein für detaillierten Überblick, wie ein Prozess läuft.

Operative Effizienz und kontinuierliche Verbesserung

Das Kernziel: kontinuierliche Verbesserung operativer Effizienzen und Reduktion assoziierter Kosten.

Viele Telltale-Signs deuten an, dass Prozess-Equipment Wartung braucht: sich ändernde Durchsatzlevel, Vibration, Geräusch, Stromverbrauch u. a.

Diese Variablen zu monitoren ermöglicht Algorithmen, die sub-optimales Systemverhalten identifizieren und verstehen. Probleme können früh geflaggt und korrigiert werden – ob kleiner Prozess-Tweak oder vollständige interruptive Wartung.

Der prädiktive Ansatz minimiert Downtime und vermeidet unerwartete Ausfälle mit kostspieligen kommerziellen, operativen – und potenziell gefährlichen – Knock-on-Effekten.

Jenseits der Automatisierung

Es gibt gute Gründe, menschliche Eingriffe beim Management von Fertigungsprozessen zu reduzieren – schnelle, konsistente Reaktion auf sich ändernde Bedingungen, die Produktivität boosten.

Wenn Daten das Fundament der nächsten industriellen Revolution sind, dann ist der Aufbau eines digitalen Bildes, das jeden Prozessparameter an einem Ort zusammenbringt, ein wichtiger Schritt für Hersteller – damit KI-basierte Systeme die Daten haben, um optimale Entscheidungen zu treffen.

Tatsache ist: Analyse und Visualisierung von Daten ist der „harte Teil“ bei der Prozessleistungsverbesserung. Oft sind die Anpassungen basierend auf der Intelligenz – Ventile öffnen/schließen, Temperaturen anheben/senken oder andere physische Interventionen – leichter zu automatisieren.

Sicher ist: Digitalisierung von Anlagenoperationen ist keine futuristische Vorstellung mehr – die Technologie existiert nicht nur, sondern ist breit verfügbar und erschwinglich. Für jeden Hersteller, der noch viel Prozessmonitoring manuell durchführt, sind die Argumente für Investition in Digitalisierung klar.