TY - GEN A1 - Neugebauer, Michael A1 - Zientek, Nicolai A1 - Maiwald, Michael ED - Udomkichdecha, W. ED - Böllinghaus, T. ED - Manonukul, A. ED - Lexow, J. T1 - Quantitative online NMR spectroscopy of technical mixtures: on the fly quantification of fluids T2 - Materials challenges and testing for manufacturing, mobility, biomedical applications and climate N2 - In this paper quantitative NMR spectroscopy is demonstrated as a tool for process analytical technology (PAT) in order to obtain real time information from dynamic processes. Different methods for quantification are presented and as a result the limit of detection for NMR measurement could be determined to 3.3 mg kg-1 (ethanol in water). As model processes esterification reactions and dissolution of pharmaceutical formulations are presented and important process parameters are extracted. Furthermore it is demonstrated that not only 1H-NMR spectroscopy can be used for process monitoring but also 13C-NMR for technical mixtures. KW - NMR KW - Quantification KW - Online KW - Process analytical technology PY - 2014 UR - http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-11340-1_15 SN - 978-3-319-11339-5 SN - 978-3-319-11340-1 SP - 151 EP - 160 PB - Springer AN - OPUS4-32584 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - GEN A1 - Maiwald, Michael A1 - Klaer, R.-H. A1 - Wagner, A. ED - Kockmann, N. T1 - 100 % Digital in der Prozessindustrie Tutzing-Symposion Teil 3: Intelligente Nutzung von Daten und Bausteinen der Digitalisierung T2 - 100 % Digital! Überlebensstrategien für die Prozessindustrie – 57. Tutzing-Symposion 2018 / CITPlus 9-2018 N2 - Digitalisierung und Industrie 4.0 verändern komplette Geschäftsmodelle, heben neue Effizienzpotenziale und stärken die Wettbewerbsfähigkeit. Auf dem 57. Tutzing-Symposion vom 15.–18.04.2018 wurde mit Vorträgen und Kreativworkshops erkundet, welche speziellen Anforderungen die Prozessindustrie hat, welche digitalen Innovationen bereits umgesetzt wurden und wo noch Handlungsbedarf besteht. Ein Workshop befasste sich mit den Themenfeldern Datenkonzepte, Datenanalyse, Big Data und künstliche Intelligenz. KW - Prozessindustrie KW - Digitalisierung KW - Industrie 4.0 KW - Datenanalyse KW - Künstliche Intelligenz PY - 2019 SN - 1436-2597 VL - 22 SP - 14 EP - 19 PB - Wiley-VCH CY - Weinheim AN - OPUS4-48838 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -