{"id":5866,"date":"2018-01-26T06:30:28","date_gmt":"2018-01-26T05:30:28","guid":{"rendered":"https:\/\/staging.blogs.yokogawa.de\/chemical-pharma\/unkategorisiert\/praediktive-anlagenueberwachung-weitergedacht\/"},"modified":"2022-06-17T07:53:13","modified_gmt":"2022-06-17T05:53:13","slug":"praediktive-anlagenueberwachung-weitergedacht","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.yokogawa.com\/eu\/blog\/chemical-pharma\/de\/praediktive-anlagenueberwachung-weitergedacht\/","title":{"rendered":"Pr\u00e4diktive Anlagen\u00fcberwachung weitergedacht"},"content":{"rendered":"<h2>Ein Ungl\u00fcck kommt selten allein<\/h2>\n<p>Versetzen Sie sich einmal in die Lage eines jungen Operators mit wenig Erfahrung. Beispielsweise in einer Polymeranlage. In einem Reaktor wird aus einem Monomer ein Polymer hergestellt, das in der folgenden Extraktion als Produkt gewonnen wird. Es folgen zwei Separationsstufen und eine Destillationskolonne, in der das nicht umgesetzte Monomer&nbsp; zur\u00fcckgewonnen wird.<\/p>\n<p>Pl\u00f6tzlich treten Probleme im Ablauf der Extraktion auf, das Polymer kann nicht mehr ablaufen. Immer neue Alarme blinken im Sekundentakt auf. In dieser f\u00fcr ihn neuen Situation wei\u00df der junge Operator gar nicht, wo er anfangen soll. Zu viele Alarme und wenig Ahnung wo in der Anlage durch den verstopften Ablauf weitere Probleme auftreten k\u00f6nnen. Also konzentriert er sich ganz auf die Behebung es Ursprungsproblems &#8211; und \u00fcbersieht dabei im Wust der Alarme den High Level-Alarm der Extraktion. Danach den High Level Alarm im ersten Separator und nach dem High Level Alarm in Separator 2 landet das Polymer in der Destillation. Was folgt ist ein l\u00e4ngerfristiger Stillstand um Kolonne und Verdampfer vom Polymer zu reinigen.<\/p>\n<h2>Industrie\u00fcbergreifende Anforderungen<\/h2>\n<p>Problem gel\u00f6st und weiter so? Nein! Abnormale Situationen wie die oben beschriebene f\u00fchren immer wieder zu Stillstandszeiten. Und die kosten Geld. Also muss eine L\u00f6sung her, am besten eine, die auch eine zus\u00e4tzliche Herausforderung l\u00f6st: schrumpfende Ressourcenpools. Einem erfahrenen Operator w\u00e4re das Malheur wie oben beschrieben vermutlich nicht passiert. Er h\u00e4tte in der Alarmflut die High Level-Alarme sicher nicht \u00fcbersehen, wahrscheinlich h\u00e4tte er sie nicht mal gebraucht. Er h\u00e4tte die Ereigniskette wahrscheinlich vorhergesehen. H\u00e4tte&#8230;<\/p>\n<p>Sie wissen:<\/p>\n<blockquote><p>&#8222;In der Lage zu sein, kleinere \u00c4nderungen \/ Abweichungen im Trend von Schl\u00fcsselparametern zu identifizieren und zu erkennen, ist ein erster Schritt zur Vorhersage des Verlassens des Betriebsfensters, bevor dies tats\u00e4chlich auftritt.&#8220;<\/p><\/blockquote>\n<h2>Ran an die Daten<\/h2>\n<p>Nun ist es ja kein Geheimnis, dass die gesammelten Daten jede Menge Informationen enthalten, die bei der L\u00f6sung der Aufgabe helfen k\u00f6nnen. Also ran an eine <a href=\"https:\/\/www.yokogawa.com\/eu\/blog\/chemical-pharma\/de\/daten-analyse_5_schritte\/\">Datenanalyse<\/a>; Muster in Prozess- und Labordaten und Operatorerfahrungen sind lern- bzw. extrahierbar. Es gibt verschiedene Ans\u00e4tze, die zur fr\u00fchzeitigen Erkennung von Anomalien eingesetzt werden k\u00f6nnen &#8211; Yokogawa nutzt beispielsweise die Software <a href=\"https:\/\/www.yokogawa.com\/eu\/blog\/chemical-pharma\/de\/zukunftsweisende-datenanalyse-und-qualitaetssicherung\/\">Process Data Analytics<\/a> oder <a href=\"http:\/\/www2.chemie.uni-erlangen.de\/projects\/vsc\/chemoinformatik\/erlangen\/datenanalyse\/m_prozesse.html\">un\u00fcberwachte Lernverfahren<\/a> wie <a href=\"https:\/\/www.xlstat.com\/de\/loesungen\/eigenschaften\/self-organizing-maps\">Self Organizing Maps (SOM).<\/a><\/p>\n<p>Aber auch Alarmsequenzen aus Alarm &amp; Event Logs und digitalen Operator Logs lassen sich analysieren. Hier steckt das Expertenwissen. Wie reagieren Opterator auf Ereignisse? Verschiedene Bediensequenzen lassen sich extrahieren, vergleichen und bewerten. Indem bestehende Handlungsempfehlungen validiert und \u00fcberarbeitet oder neue Empfehlungen generiert werden, k\u00f6nnen unerfahrene Operator gleich vom Expertenwissen profitieren. Und die Prozeduren lassen sich automatisieren &#8211; beispielsweise mit <a href=\"http:\/\/www.yokogawa.com\/de\/sbs\/anlagenbetrieb\/de-index-anlagenbetrieb.htm\">Exapilot<\/a>.<\/p>\n<p>Nun sind Sie schon einen riesigen Schritt weiter. In einer Vielzahl der F\u00e4lle werden Sie fr\u00fchzeitig erkennen &#8211; bleiben wir bei unserem Beispiel &#8211; dass im Ablauf der Extraktion was nicht stimmt und gezielt einem Verstopfen des Ablaufs entgegenwirken k\u00f6nnen. Was aber, wenn die Ursache nie aufgetreten ist, ein Ereignis g\u00e4nzlich unbekannt ist? Dann wird weder selbst der erfahrenste der Operator noch das besttrainierte, klassische datenbasierte Analysetool etwas ausrichten k\u00f6nnen. Und nun?<\/p>\n<h2>Plant Topology<\/h2>\n<p>Die Antwort steckt in den DCS Engineering Files und den R&amp;I-Flie\u00dfbildern. Hier sind alle Informationen \u00fcber Verbindungen zwischen den Anlageneinheiten, Steuerungslogiken, Abschaltsequenzen usw. gespeichert. Also alles, was zum Betrieb der Anlage notwendig ist. Auch diese Informationen lassen sich extrahieren und mit Domain Know How anreichern. Mittels <a href=\"https:\/\/www.bigdata-insider.de\/was-ist-machine-learning-a-592092\/\">Machine Learning<\/a> Verfahren entsteht aus diesen <a href=\"https:\/\/www.bigdata-insider.de\/was-sind-unstrukturierte-daten-a-666378\/\">unstrukturierten Daten<\/a> die Plant Topology. In ihr sind alle Verkn\u00fcpfungen sowie die Verbindungsst\u00e4rke und Reaktionszeit zwischen den Einheiten einer Anlage gespeichert. Tritt nun an einer Stelle der Anlage ein Alarm auf, l\u00e4sst sich durch Auswertung der Alarmdichte eine Ausbreitungswahrscheinlichkeit und aus den Verbindungen die Richtung der Alarmausbreitung bestimmen. So bekommen Sie auch f\u00fcr bisher unbekannte Ereignisse ein Fr\u00fchwarnsystem f\u00fcr zuk\u00fcnftige kritische Fehler und erm\u00f6glichen dem Operator durch die dynamische \u00dcbersicht \u00fcber die Anlage ausreichend Reaktionszeit.<\/p>\n<figure id=\"attachment_4469\" aria-describedby=\"caption-attachment-4469\" style=\"width: 900px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-4469 size-large\" src=\"https:\/\/www.yokogawa.com\/eu\/blog\/app\/uploads\/sites\/8\/2022\/06\/Plant-Topology_Dashboard-1024x353.png\" alt=\"\" width=\"900\" height=\"310\"><figcaption id=\"caption-attachment-4469\" class=\"wp-caption-text\">Plant Topology und Real Time Dashboard in einer Chemieanlage in Singapur<\/figcaption><\/figure>\n<h2><span style=\"color: #0000ff\">Kundenstatement<\/span><\/h2>\n<h3>Customer gets ample time to respond to abnormal situation with the implementation of advanced analytics to predict at very early stage<\/h3>\n<p><strong>Business Challenge:<\/strong> Customer in the recent past had experienced frequent shutdowns due to few critical alarms and early warnings overlooked by operations team. It needed a solution that can pick up these warnings and correlate them and predict an abnormal situation and alert the operation team in advance so that they get ample response time to react.<\/p>\n<p><strong>The Smart Solution:<\/strong> With the help of in-house R&amp;D team, the historical plant data was extracted and analysed using advanced statistical analysis clubbed together with the rich process domain knowledge. As a result, a anomaly detection module was developed. The detected anomaly will then be forecasted with the help of vector auto regression methods, thereby alerting the operators well in advance about an abnormal event and guide them to take corrective actions avoiding plant shutdowns.<\/p>\n<p><strong>Key benefits:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Reduced blind spots<\/li>\n<li>Early warnings of future critical failures<\/li>\n<li>Ample response time for operators<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Gen\u00fcgend Zeit, um auf abnormale Prozesszust\u00e4nde zu reagieren, haben Operator oft nicht. Die Datenanalyse-Software gew\u00e4hrleistet durch eine Ampel-Funktion die richtige Priorisierung der Alarme \u2013 auch bei unbekannten Ereignissen. 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