Wie sieht die Raffinerie-Optimierung heutzutage aus? Wenn wir uns anschauen, wie die meisten Raffinerien optimiert werden, zeigt sich ein bestimmtes Bild immer wieder: Heutige Raffinerie-Optimierungsprozesse sind in hohem Ma\u00dfe manuell. Au\u00dferdem sind sie abh\u00e4ngig von qualifiziertem Personal mit fundierten Raffinerie-Prozesskenntnissen und der entsprechenden Optimierungstechnologie. Aufgrund des demografischen Wandels sind diese speziell qualifizierten Mitarbeiter immer seltener anzutreffen. Langj\u00e4hrige, erfahrene Spezialisten gehen in Rente und zusammen mit den Mitarbeitern geht das ihnen zugeh\u00f6rige Wissen verloren<\/a>.<\/p>\n Weitere Herausforderungen der aktuellen Raffinerie-Optimierung sind:<\/p>\n <\/p>\n Das immense Potential der Digitalisierung wird sich auch in traditionellen Industrien wie Raffinerien<\/a> durchsetzen. In Zukunft werden Planungs- und Terminplanungs-Optimierungsmodelle disruptive Technologien wie Machine Learning und\/oder kognitive Computerfunktionen unter Verwendung von Live-Daten verwenden. Ziel ist es, einen Schrittwechsel in der Verfeinerung der Raffinerie-Optimierung zu erreichen. Warum man Machine Learning und\/ oder kognitive Computerfunktionen unbedingt nutzen sollte?<\/strong><\/p>\n Zu den Vorteilen z\u00e4hlen:<\/p>\n Dies ist allerdings nicht nur auf die Raffinerie-Optimierung beschr\u00e4nkt. \u00c4hnliche M\u00f6glichkeiten bestehen bei der Optimierung der \u00d6l- und Gasf\u00f6rderung und der Produktion von Petrochemikalien. Diese Technologie hat das Potenzial, einen gro\u00dfen Beitrag zu den Herausforderungen in den Bereichen Personalwesen und Nachhaltigkeit zu leisten, vor denen die Branche steht.<\/p>\n Sind Sie bereit f\u00fcr die Zukunft?<\/p>\n\n
Die Zukunft der Raffinerie-Optimierung<\/h2>\n
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