{"id":6524,"date":"2018-10-12T06:18:35","date_gmt":"2018-10-12T04:18:35","guid":{"rendered":"https:\/\/staging.blogs.yokogawa.de\/chemical-pharma\/unkategorisiert\/hand-in-hand-mit-den-prozessdaten\/"},"modified":"2025-03-11T15:47:29","modified_gmt":"2025-03-11T14:47:29","slug":"hand-in-hand-mit-den-prozessdaten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.yokogawa.com\/eu\/blog\/chemical-pharma\/de\/hand-in-hand-mit-den-prozessdaten\/","title":{"rendered":"Hand in Hand mit den Prozessdaten"},"content":{"rendered":"

Alarm! Tritt jetzt Hektik am Leitstand ein? Oder lehnt sich der Operator entspannt zur\u00fcck, dr\u00fcckt ein Kn\u00f6pfchen zum Quittieren und schl\u00fcrft weiter seinen Kaffee, den er sich vor einer Minute geholt hat?
\nBeides ist m\u00f6glich, beides ist eine interessante Information – \u00fcblicherweise dann, wenn es um das Thema Alarm-Management<\/a> zur Analyse und Reduzierung der Alarme beispielsweise nach EEMUA 191<\/a> geht. Doch auch zu Beginn einer Datenanalyse<\/a> macht ein Blick in diese Daten durchaus Sinn.<\/p>\n

Schnell Handlungsschwerpunkte identifizieren<\/h2>\n

Im ersten Schritt, wenn man sich einem neuen Datenanalyseprojekt n\u00e4hert, nimmt man sich \u00fcblicherweise die relevanten Prozessdaten vor. Man verschafft sich m\u00f6glichst schnell eine \u00dcbersicht \u00fcber die Daten und bringt sie in Einklang mit den w\u00e4hrend der Definitionsphase<\/a> erhaltenen Informationen. So auch in einem Projekt von Yokogawa mit der OXEA<\/a> Produktion GmbH & Co. KG. Hier ging es kurz gesagt darum, die Ursachen f\u00fcr das Schwingungsverhalten in einem Kampagnenprozess zu finden.<\/p>\n

Die erste Datenanalyse best\u00e4tigte gleich eine Aussage seitens Oxea: Seit der ersten Kampagne im Jahr 2015 wurde viel Erfahrung gesammelt. Die anf\u00e4nglichen gr\u00f6\u00dferen Instabilit\u00e4ten sind inzwischen Geschichte. Wieviel Erfahrung in dem Betrieb steckt, hat jedoch auch das Personal bei Oxea \u00fcberrascht. Fast doppelt so oft wie in alle Anlagen zusammen griffen die Operator in den Betrieb des Reaktors und der nachfolgenden Kolonne ein. Und zwar nicht aufgrund \u00fcberm\u00e4\u00dfiger Alarme. Auch einige Schwerpunkte der vielen Handeingriffe \u00fcberraschten. Aber genau diese haben schnell aufgezeigt, wo es sich lohnt, genauer hinzuschauen. Zusammen mit einer gezielten Analyse<\/a> der Prozessdaten ergaben sich hierdurch entscheidende Hinweise f\u00fcr eine Optimierung der Prozessf\u00fchrung.<\/p>\n

Durch eine verh\u00e4ltnism\u00e4\u00dfig einfache Anpassung des Regelungskonzepts wurden gleich zwei Fliegen mit einer Klappe geschlagen. Eine Beh\u00e4lterf\u00fcllstandsregelung l\u00e4uft nun vollst\u00e4ndig im Automatikbetrieb, eine Zulaufmenge muss nicht mehr st\u00e4ndig von Hand nachgef\u00fchrt werden, sondern wird in ein Gesamtregelungskonzept f\u00fcr den Reaktor eingebunden und die Anlage l\u00e4uft jetzt wesentlich ruhiger –\u00a0 eine deutliche Entlastung des Operators. Allerdings ist im Vorfeld von regelungstechnischen \u00c4nderungen auch immer ein wenig \u00dcberzeugungsarbeit zu leisten, da viele Leitstandfahrer an der Art und Weise, wie sie \u201eihre\u201c Anlage fahren, h\u00e4ngen.<\/p>\n

\u201eJe klarer und ersichtlicher die durchgef\u00fchrte Verbesserung ist, desto h\u00f6her ist sp\u00e4ter die Akzeptanz \u2013 wie auch in diesem Fall!\u201c sagt Betriebsleiter Stefan Frentzen aus Marl.<\/p><\/blockquote>\n

\"\"Verschaffen Sie sich ein komplettes Bild<\/h2>\n

Hilfreich bei der Analyse sind Tools, die helfen, die Alarm- & Eventdaten strukturiert anzuzeigen und aufzubereiten. Eines ist Exaplog<\/a>, welches zur statistischen Analyse sowohl von historischen als auch Online-Daten eingesetzt werden kann. Eine Besonderheit ist der Event Balance Trend, eine sch\u00f6ne Visualisierung<\/a>, bei der die Alarme den Operator-Eingriffen gegen\u00fcbergestellt sind. Hierdurch lassen sich sehr schnell Muster in den Daten erkennen, bestenfalls dass die Balance zwischen Alarmen und Operatoreingriffen ausgewogen ist. Aber auch unn\u00f6tige viele Alarme, \u00dcberreaktionen durch die Operator oder gar Alarme durch falsche Bedienung werden sichtbar.<\/p>\n

Aber zur\u00fcck vom Ausflug in die Welt von Exaplog. Wie der beschriebene Anwendungsfall anschaulich zeigt, hat die zus\u00e4tzliche Betrachtung der Alarm- & Eventdaten die Datenanalyse deutlich beschleunigt und zum Teil auch erst vollst\u00e4ndig erm\u00f6glicht. Denn erst die gemeinsame Betrachtung der Prozessdaten mit den Alarm- & Eventdaten ergibt ein komplettes Bild des Anlagenverhaltens. Diesen Hinweis m\u00f6chte ich gerade Neulingen in der Datenanalyse mit auf den Weg geben. Frei nach dem Motto “Es muss ja nicht immer gleich Big Data sein” k\u00f6nnen schon vergleichsweise einfache Datenanalysen zu messbaren Ergebnissen f\u00fchren. Also: Ran an den Speck – und nebenbei noch ein wenig Alarm-Management erledigen. Ich bin mir sicher: In Hinblick darauf werden Sie ganz nebenbei f\u00fcndig.<\/p>\n

Und f\u00fcr diejenigen, die gerne Big Data h\u00e4tten: Mit Machine-Learning-Verfahren kann man Alarm- & Eventdaten\u00a0 sowie digitale Operator-Logs durchforsten, um Schrittketten auszuwerten und zu automatisieren oder anhand der Alarmdichte mit Hilfe einer Plant Topology<\/a> Ausbreitungswege innerhalb einer Anlage vorherzusagen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Alarm! Tritt jetzt Hektik am Leitstand ein? Oder lehnt sich der Operator entspannt zur\u00fcck, dr\u00fcckt ein Kn\u00f6pfchen zum Quittieren und schl\u00fcrft weiter seinen Kaffee, den er sich vor einer Minute geholt hat? Beides ist m\u00f6glich, beides ist eine interessante Information… <\/p>\n

Hand in Hand mit den Prozessdaten<\/span> Weiterlesen »<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":115,"featured_media":2314,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_uag_custom_page_level_css":"","site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","footnotes":""},"categories":[957,958,956],"tags":[1304,1305,1018,962,82,134,1097,1306,979,404,964,1055,968,994,984,110,998,405,407,291,167,292],"coauthors":[222],"acf":[],"yoast_head":"\nHand in Hand mit den Prozessdaten - Chemical Pharma Blog<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.yokogawa.com\/eu\/blog\/chemical-pharma\/de\/hand-in-hand-mit-den-prozessdaten\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Hand in Hand mit den Prozessdaten\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Alarm! 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