Mehr Produktivität, weniger Energie: KI-Dienst in Edge-Controllern zur autonomen Steuerung

Ratingen, 28. März 2023

Yokogawa Electric Corporation bringt einen Reinforcement-Learning-Dienst für Edge Controller auf den Markt. Dieser autonome Dienst für Realtime OS-basierte Maschinensteuerungen (e-RT3 Plus) nutzt den KI-Algorithmus Factorial Kernel Dynamic Policy Programming (FKDPP) für Reinforcement Learning. Er umfasst je nach Bedarf des Nutzers ein Softwarepaket, eine optionale Beratung und/oder eine Schulung. Die Software wird weltweit eingeführt, während die Beratung und die Schulung zunächst in Japan und dann in den anderen Märkten angeboten werden.

Grafik: KI-Dienst in Edge-Controllern zur autonomen Steuerung
Grafik: KI-Dienst in Edge-Controllern zur autonomen Steuerung
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Entwicklungshintergrund

Angesichts der hoch komplexen Prozesse in heutigen Industrieanlagen gibt es immer noch viele Bereiche, in denen manuelle Eingriffe durch erfahrene Bediener erforderlich sind. Die Steuerung dieser Bereiche ist meist schwierig und hat direkte Auswirkungen auf die Produktqualität und die Rentabilität der Anlagen. Zu den konventionellen Regeltechnologien zählen die PID-Regelung1 sowie höhere Technologien (APC)2, z.B. die Modell-Prädiktive-Regelung. Um komplexe Steuerungsabläufe mit Hilfe von PID-Regelung oder APC zu bewältigen, müssen in der Regel Anpassungen vorgenommen werden, die mit einem erheblichen Zeit- und Arbeitsaufwand einhergehen. Zudem sind nicht alle Bereiche des Anlagenbetriebs für die PID-Regelung oder APC geeignet und müssen weiterhin manuell gesteuert werden – wobei die Bediener sich bei der manuellen Fahrweise für die erforderlichen Eingaben in das Prozessleitsystem PLS nur auf ihre Erfahrung stützen können. Bei der KI-basierten autonomen Steuerung handelt es sich um eine neue Technologie für alle komplexen Steuerungsabläufe, die manuelle Eingriffe komplett überflüssig macht.

Produkt und Dienstleistung im Überblick

FKDPP ist eine Steuerungstechnologie der nächsten Generation, die sich grundlegend von herkömmlicher PID-Regelung und APC unterscheidet. Im März 2022 haben Yokogawa und der Geschäftsbereich Elastomere der JSR Corporation (jetzt ein Unternehmen von ENEOS Materials) einen 35-tägigen Feldver-such erfolgreich abgeschlossen, bei dem erstmals KI zur autonomen Steuerung einer Anlage in einem Chemiewerk eingesetzt wurde. Dies war mit herkömmlichen Steuerungsmethoden nicht möglich gewesen, sodass die Anlagenfahrer die Steuerventile nach eigenem Ermessen manuell bedienen mussten. Trotz widriger Umstände wie z.B. den herrschenden Witterungsbedingungen, die die Regelung erheblich er-schwerten, war dieser Feldversuch ein durchschlagender Erfolg – und eine Premiere weltweit3.

Mit dieser neuen Lösung von Yokogawa können Anwender mit Hilfe des FKDPP-Algorithmus KI-Steuerungsmodelle erstellen und diese auf Edge Controllern installieren.

Merkmale

  1. Dank des vereinfachten Prozesses zur Erstellung von KI-Modellen können auch Nicht-KI-Experten ein KI-Modell für die autonome Steuerung erstellen und es auf einem e-RT3 Edge Controller installie-ren.
  2. Edge Controller können bei laufendem Betrieb anderer Anlagen mit der Installation der KI-basierten autonomen Steuerung nachgerüstet werden.
  3. Steuerungszyklen von nur 0,01 Sekunden werden unterstützt und das System ist ideal für Gerätesteu-erungsanwendungen, die eine schnelle Reaktion erfordern.

Vorteile

  1. Ermöglicht eine autonome Steuerung, wo bisher nur eine manuelle Steuerung möglich war
    Durch den Einsatz von KI zur autonomen Steuerung in Bereichen, in denen PID-Regelung und APC nicht ausreichen, lassen sich Prozesse autonom und optimal steuern. Das Ergebnis ist eine stabile Steuerung, die weniger anfällig für externe Störungen ist und die Produktivität erhöht.
  2. Verhindert das Überschwingen
    Je nach den angestrebten Steuerungszielen verhindert FKDPP das Überschwingen. Die Vermei-dung des Überschwingens (ein Zustand, in dem ein Sollwert überschritten wird) verlängert z.B. die Lebensdauer von Öfen und anderen Heizsystemen, da unnötige Überhitzungen vermieden werden.
  3. Reduziert die Einschwingzeit um ein Vielfaches
    FKDPP reduziert die Einschwingzeit im Vergleich zur PID-Regelung erheblich, wodurch Energie gespart und die Produktivität verbessert wird.
  4. Erzielt das richtige Gleichgewicht zwischen widersprüchlichen Anforderungen
    FKDPP bringt je nach den angestrebten Steuerungszielen widersprüchliche Anforderungen in Ein-klang und findet z.B. das richtige Gleichgewicht zwischen einem geforderten geringeren Energie-verbrauch und gleichbleibend hoher Produktqualität.

Nach erfolgreichem Feldversuch führt Yokogawa diese neue KI-Lösung zur autonomen Steuerung nun am Markt ein; sie kann auf Edge-Controllern in den verschiedensten Branchen eingesetzt werden, ohne dass größere Änderungen an den Anlagen erforderlich sind.

Experimentelle Ofenregelung

Anders als bei der auto-tuned PID-Regelung konnte mit dieser Lösung das Überschwingen unterdrückt und die Einschwingzeit um etwa 65% verkürzt werden. Die auto-tuned PID-Regelung benötigte etwa 30 Minuten zum Einschwingen, während die KI-basierte autonome Steuerung nur etwa 10 Minuten zum Ein-schwingen benötigte.

Comparison of auto-tuned PID control and autonomous AI control
Vergleich von auto-tuned PID-Regelung und KI-basierter autonomer Steuerung
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e-RT3 edge controller
Bild: e-RT3 Edge Controller
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Für dieses innovative System sind Edge Controller (separat erhältlich), Zugang zum autonomen KI Learn-ing Service, ein Softwarepaket für die Implementierung von KI-Steuerungsmodellen auf Edge-Controllern sowie eine Lizenz zur Ausführung von KI-Steuerungsmodellen erforderlich. Je nach Anwendungsbereich stehen Schulungsprogramme, entsprechende Beratungsdienste, technische Dienstleistungen und weitere Angebote zur Verfügung, um den Benutzern den Einstieg zu erleichtern.

„Man kann mit Fug und Recht behaupten, dass es Yokogawa dank FKDPP gelungen ist, das Rein-forcement Learning marktfähig zu machen. Die bislang problematisch hohe Anzahl an Lernversuchen konnte minimiert werden, so dass dieses Verfahren nun praxistauglich und marktreif ist. Yokogawa hat den Nutzen und die Praxistauglichkeit von FKDPP unter Beweis gestellt. Tatsächlich gibt es kein ande-res Beispiel für die Kommerzialisierung von Reinforcement Learning in einem Steuerungssystem für die Prozess- und Fertigungsindustrie. Ich bin davon überzeugt, dass FKDPP neue Werte für die Wirtschaft schaffen wird.“ Takamitsu Matsubara, Professor am Nara Institute of Science and Technology (entwi-ckelte den FKDPP-Algorithmus gemeinsam mit Yokogawa).

Kenji Hasegawa, Vice President von Yokogawa fügt hinzu:
„Steuerungsabläufe sind entscheidend für die Produktqualität und den Kundenumsatz, wobei wir uns allerdings bisher auf das Know-how erfahrener Bediener verlassen mussten. Wir sehen die autonome KI-basierte Steuerung (FKDPP) als bahnbrechende Innovation und ideale Lösung für alle Probleme unserer Kunden mit herkömmlichen Steuerungstechnologien. Schon bald werden wir auch eine neuar-tige Lösung für die flexible Steuerung basierend auf Managementstrategien anbieten können. Wir schaffen Mehrwert für unsere Kunden und tragen so zu einer nachhaltigen Entwicklung der Industrie bei, während wir gleichzeitig die Umweltbelastung verringern und den Übergang von der industriellen Automatisierung zur industriellen Autonomie (IA2IA) vorantreiben.“

*1 Proportional-Integral-Differential-Regler (PID-Regler), erstmals 1922 von Nicolas Minorsky vorgeschlagen. Es handelt sich um eine Technologie zur Steuerung der Infrastruktur in der Prozessindustrie und der Fabrikautomation, die zur Regelung von Parametern wie Durchfluss, Temperatur, Füllstand, Druck und Inhaltsstoffen eingesetzt wird. Damit erfolgt eine Steue-rung in Richtung eines Sollwerts, wobei die Ergebnisse der einzelnen P-, I- und D-Berechnungen jeweils entsprechend der Abweichung zwischen dem Istwert und dem Sollwert verwendet werden. Die Stellgröße ist die Summe der Ergebnisse der P- (Proportional-), I- (Integral-) und D- (Differenzial-) Berechnungen entsprechend der Abweichung zwischen dem Istwert und dem Sollwert und wird auf den „Zielwert“ hin geregelt. In manchen Fällen kann ein Wert den Sollwert überschreiten (Über-schwingen) oder eine gewisse Zeit benötigen, um sich einzupendeln und ein Überschwingen zu vermeiden.
*2 Advanced Process Control (Erweiterte Prozesskontrolle) verwendet ein mathematisches Modell zur Vorhersage von Pro-zessreaktionen und zur Bereitstellung von Sollwerten für den PID-Regelkreis in Echtzeit, um Produktivität, Qualität und Steuerbarkeit zu verbessern. Es lässt sich sehr gut zur Prozessteuerung einsetzen, um die Produktion zu steigern, den Ar-beitsaufwand zu verringern und Energie zu sparen. APC führt zu geringeren Datenabweichungen und ermöglicht es, sich den Grenzen der Betriebsleistung (d.h. der optimalen Leistung) anzunähern.
*3 Premiere weltweit: Yokogawa und JSR nutzen KI zur autonomen Steuerung einer Chemieanlage an 35 aufeinanderfol-genden Tagen und setzen damit eine Steuerungstechnologie der nächsten Generation in die Praxis um, die Qualität, Aus-beute, Energieeinsparung und plötzliche Störungen berücksichtigt.

Über Yokogawa

Yokogawa bietet fortschrittliche Lösungen im Bereich der Mess-, Steuerungs- und Informationstechnik für Kunden aus verschiedensten Branchen wie z.B. der Energieindustrie, der chemischen Industrie, der Pharmaindustrie und der Lebensmittelindustrie. Das Unternehmen unterstützt seine Kunden bei der Bewältigung der immer komplexer wer-denden Aufgaben in der Produktion, im Betriebsmanagement und bei der Optimierung von Anlagen, Energiever-brauch und Lieferketten mit digital gestützter intelligenter Fertigung, die den Übergang zu autonomen Abläufen er-möglicht.

Yokogawa wurde 1915 in Tokio gegründet und engagiert sich mit mehr als 17.000 Mitarbeitern in einem globalen Netzwerk von 122 Unternehmen an Standorten in 61 Ländern für eine nachhaltigere Gesellschaft. Etwa 200 Mitar-beiter der europäischen Yokogawa-Organisation sind an verschiedenen Produktions- und Vertriebsstandorten in Deutschland und am Sitz der Yokogawa Deutschland GmbH in Ratingen beschäftigt; rund 80 Automatisierungs-, Elektrotechnik- und Verfahrensingenieure arbeiten bei Yokogawa Deutschland an der Konzeption, Planung und Umsetzung von Automatisierungslösungen. In Europa besitzt Yokogawa einen eigenen Vertrieb sowie eigene Ser-vice- und Engineering-Organisationen. Yokogawa Europe B.V. wurde 1982 als Zentrale für Europa in Amersfoort, NL, gegründet.

Weitere Informationen zu Yokogawa finden Sie unter www.yokogawa.com/de/.
Pressekontakt: Chantal Guerrero, Tel.: 02102-4983-134, E-Mail: chantal.guerrero@de.yokogawa.com
Yokogawa Deutschland GmbH, Broichhofstr. 7-11, D-40880 Ratingen

Zugehörige Produkte & Lösungen

  • KI-Produktlösungen

    Mit unserer KI haben wir die Herausforderungen von Kunden in vielen unterschiedlichen Industrien gemeistert. Aufbauend auf unserer Erfahrung in der Analyse und Elemental Technologies können wir eine Reihe benutzerfreundlicher KI-Produkte anbieten. KI-Funktionen wie vorausschauende Erkennung und Prognostik können einfach angewendet werden, und die Operational Efficiency wird verbessert.

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