Transformieren Sie die Wartung mit prädiktiver Analytik

Produktionsunterbrechungen bereiten in der chemischen Industrie erhebliche Kopfschmerzen. Ein einziger ungeplanter Stillstand kann den gesamten Betrieb destabilisieren. Vor diesem Problem stand ein führendes deutsches Chemieunternehmen. Der Schuldige war Scaling - eine unerwünschte Materialablagerung auf der Reaktoroberfläche, die die Produktion stoppte und die Kosten erhöhte. Die Herausforderung war klar, aber auch kritisch: Vorhersagen, wann die Ablagerungen ein Ausmaß erreichen, das eine Wartung erforderlich macht, und zwar früh genug, um eine ungeplante Abschaltung zu vermeiden.

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Die Herausforderung: Vermeidung ungeplanter Abschaltungen

Der Reaktor, ein wichtiger Teil des Produktionsprozesses, würde im Laufe der Zeit verkalken, wodurch die Effizienz sinken würde, bis eine vollständige Abschaltung zur Reinigung und Wartung erforderlich wäre. Obwohl die Häufigkeit dieser Abschaltungen gering ist, sind ihre Auswirkungen beträchtlich, und man muss wissen, wann sie auftreten könnten, damit das Risiko erhöhter Kosten beherrschbar bleibt.

Es musste eine Möglichkeit gefunden werden, dieses Problem vorherzusehen und die Wartung des Reaktors zu planen, am besten Monate im Voraus. Dies würde es dem Unternehmen ermöglichen, die Ausfallzeiten zu seinen Bedingungen zu planen und die Anzahl der ungeplanten Stillstände und das dadurch verursachte Chaos zu minimieren.

Die Lösung: Nutzung von Echtzeitdaten und intelligenten Algorithmen

Das Expertenteam von AG Solution entwickelte eine Lösung, um ein scheinbar unvorhersehbares Problem vorhersehbar zu machen:

1. Datenintegration in Echtzeit: Unsere Lösung ist mit dem AVEVA PI-System des Unternehmens verbunden und nutzt Echtzeitdaten aus dem Reaktor. Dieses System überwacht 181 Variablen, darunter Temperatur, Druck und Wassereinspritzraten.
2. Erkennung von Anomalien: Angesichts der riesigen Datenmenge wurde eine Methode benötigt, um Schlüsselindikatoren für potenzielle Skalierung zu filtern und zu identifizieren. Unsere Experten entwickelten einen Algorithmus zur Erkennung von Anomalien unter Verwendung von Isolation Forest, der sich auf die 30 kritischsten Variablen aus den anfänglichen 181 Variablen konzentriert.
3. Proaktive Wartungswarnungen: Sobald das KI-Modell eine Anomalie erkannte, schickte es Benachrichtigungen über das AVEVA PI System und per E-Mail, um das Team über ein möglicherweise bevorstehendes Skalierungsproblem zu informieren. Auf diese Weise konnten sie die Wartung bis zu sechs Monate im Voraus planen.

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Die Ergebnisse: Vorausschauende Wartung, die die Produktion am Laufen hält

Die Auswirkungen dieser Lösung waren fast sofort sichtbar:

• Kontinuierliche Überwachung: Das System überwacht kontinuierlich die wichtigsten Variablen des Reaktors, um frühzeitige Anzeichen von Problemen zu erkennen. Diese ständige Wachsamkeit ermöglicht ein proaktives Skalierungsmanagement, bevor es kritisch wird.
• Verbesserte betriebliche Effizienz: Das Unternehmen verbesserte seine betriebliche Effizienz erheblich, indem es von einem reaktiven zu einem proaktiven Ansatz wechselte. Die Wartung kann während geplanter Stillstände geplant werden, wodurch Unterbrechungen vermieden und die Produktionsziele konsequent eingehalten werden.
• Verstehen derUrsachen für Scaling: Das KI-Modell bietet Einblicke in die Parameter, die sich am stärksten auf die Kesselsteinbildung im Reaktor auswirken, und zeigt auf, welche Variablen sich am stärksten auf die Entstehung von Anomalien auswirken.

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Schlussfolgerung: Ein neuer Standard für vorausschauende Wartung

Dieses Projekt veranschaulicht, wie die vorausschauende Wartung den industriellen Betrieb revolutionieren kann. Durch die Kombination von Echtzeitdaten mit intelligenten Algorithmen können Unternehmen Probleme vorhersehen, bevor sie auftreten, und so den Betrieb von Produktionslinien aufrechterhalten und kostspielige Ausfallzeiten vermeiden.