Prozessschwankungen durch dynamische Optimierung reduzieren

In kontinuierlichen Produktionsprozessen wie der Polymerextrusion, Lebensmittelverarbeitung oder kontinuierlichen Trocknung beeinflussen zahlreiche Faktoren Prozessverhalten, Qualität und Effizienz. Dazu zählen unter anderem schwankende Eingangsmaterialien, Umgebungsbedingungen, Maschinenverschleiß, unzureichend ausgelegte Regelkreise und natürliche Prozessschwankungen.

Varianz ist daher in jedem Produktionsprozess unvermeidbar und ein entscheidender Faktor für Qualität und Effizienz.

Dabei müssen echte Zufallsschwankungen im Prozess- und Messrauschen, systematische Schwingungsmuster und das normale dynamische Verhalten komplexer Prozesse unterschieden werden. In konventionellen Extrusionslinien wirken zu jedem Zeitpunkt beispielsweise 10–20 wesentliche Schwankungsursachen. Beispiele für Schmelzetemperatur, Wassertemperatur, Abzugsgeschwindigkeit und Materialeigenschaften zeigt Abbildung 1.

Abbildung 1: Beispiele für Schwankungen in einer konventionellen Extrusionslinie.

Schwankungen pflanzen sich durch die Linie fort

Diese Schwankungsquellen sind besonders relevant, wenn mehrere Prozessstufen miteinander verbunden sind. Schwankungen setzen sich durch die Linie fort und werden dabei teilweise verstärkt, teilweise gedämpft. Das beeinträchtigt Produktqualität und Prozesseffizienz, schwächt die Wettbewerbsfähigkeit und lässt Potenzial ungenutzt. Wenn die normale Prozessvarianz bereits einen großen Teil des zulässigen Spezifikationsbereichs beansprucht, fehlt der Spielraum für zusätzliche Abweichungen. Abbildung 2 zeigt dies am Rohrdurchmesser. Die Folgen können längere Anfahrzeiten, mehr Ausschuss und häufigere Stillstände sein.

Abbildung 2: Einfluss der Prozessvarianz auf die resultierende Rohrqualität in einer Polymerextrusionslinie.

Prozessvarianz sollte deshalb in jeder Stufe minimiert werden, nicht erst bei der abschließenden Produktqualität. Die Wechselwirkungen entlang der Linie sind jedoch komplex, zeitverzögert und schwer zu überblicken. Die tatsächlichen Ursachen von Qualitätsabweichungen bleiben dadurch oft verborgen.

Das Verhalten ganzer Produktionslinien prognostizieren

Bei jora.tech entwickeln wir dynamische, datenbasierte Modelle kompletter Produktionslinien und ergänzen diese um Physik und Prozesserfahrung. Damit können wir wichtige Prozesssignale wie Schmelzetemperatur und Druck über einen längeren Zeitraum von bis zu 60 Minuten im Voraus prognostizieren.

Zusammen mit unserem Ansatz zur Weitergabe von Zuständen zwischen Prozessstufen können wir die Auswirkungen auf die Produktqualität modellieren und diese Erkenntnisse dem Bedienpersonal und den Prozessingenieuren in Echtzeit bereitstellen (siehe Abbildung 3). Darauf basiert unser Modul What-If Analysis: Es ermöglicht einen Blick in die Zukunft, virtuelle Experimente und gezielte Empfehlungen für konkrete Ziele wie minimales Übergewicht oder maximale Geschwindigkeit – auf Basis aktueller Anlagendaten.

So verändert sich die Betriebsweise von reaktivem Eingreifen hin zu proaktivem und vorausschauendem Handeln.

Abbildung 3: Dynamische Prognosen für Prozesssignale und die daraus entstehende Produktqualität.

Prozess- und Qualitätsschwankungen dynamisch reduzieren

Die Einbindung des Bedienpersonals ist wirksam und meist der erste Schritt zur vorausschauenden Optimierung. Das volle Potenzial prädiktiver Regelung wird jedoch erst im geschlossenen Regelkreis erreicht (siehe jora.twin). Dadurch lassen sich Anlageneinstellungen kontinuierlich anhand des prognostizierten Verhaltens zentraler Prozess- und Qualitätssignale optimieren.

So werden Schwingungsmuster und die normale Prozessdynamik entlang der Linie berücksichtigt. Varianz und Materialverbrauch – etwa das Metergewicht von Kunststoffrohren – lassen sich dadurch deutlich reduzieren (siehe Abbildung 4).

Abbildung 4: Geringere Varianz und reduziertes Metergewicht durch kontinuierliche prädiktive Optimierung.

Entscheidend sind das dynamische Modell zur Vorhersage des künftigen Verhaltens und die durchgängige Betrachtung der gesamten Prozesscharakteristik statt einzelner Komponenten. Ein prädiktiver geschlossener Regelkreis ermöglicht folgende Verbesserungen:

• Qualitätsabweichungen um 80 % reduzieren
• Prozessvarianz um 60 % reduzieren
• Ausstoß und Prozessstabilität erhöhen
• Anomalien schneller erkennen, um Stillstände und Schäden zu reduzieren

Statische Modelle können den mittleren Prozessverlauf optimieren, ohne die Varianz entlang der Linie zu berücksichtigen. Dynamische Modelle in Verbindung mit prädiktiver Regelung ermöglichen dagegen die Optimierung der gesamten Produktionslinie aus einer durchgängigen Perspektive. So lässt sich die Linie möglichst nah am optimalen Betriebspunkt führen.

Sie möchten mehr über unseren Ansatz erfahren? Kontaktieren Sie uns und besprechen Sie mit uns, wie jora.tech Ihre Produktion weiterentwickeln kann.