TY - CONF A1 - Guhl, Svetlana A1 - Kern, Simon A1 - Meyer, Klas A1 - Wander, Lukas A1 - Bornemann-Pfeiffer, Martin A1 - Maiwald, Michael T1 - Produzieren Sie schon oder kalibrieren Sie noch? – Online-NMR-Spektrometer als Smarte Feldgeräte N2 - Der Vortrag zeigt allgemeine Anforderungen an "smarte Feldgeräte" und deren Entwicklung in den vergangenen Jahren. Am Beispiel eines smarten Online-NMR-Sensors, der in einem EU-Projekt von der BAM entwickelt wurde, wird die Umsetzung der Anforderung aufgezeigt. Schließlich werden weitere Technologieanforderungen und Lösungsansätze vorgestellt. T2 - ProcessNet-Jahrestagung und 33. DECHEMA-Jahrestagung der Biotechnologen CY - Aachen, Germany DA - 10.09.2018 KW - Prozessanalytik KW - Prozessindustrie KW - Online-NMR-Spektroskopie KW - Datenkonzepte KW - Datenanalyse KW - CONSENS PY - 2018 UR - https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/cite.201855229 DO - https://doi.org/10.1002/cite.201855229 SN - 0009-286X N1 - Geburtsname von Bornemann-Pfeiffer, Martin: Bornemann, M. - Birth name of Bornemann-Pfeiffer, Martin: Bornemann, M. VL - 90 IS - 9 SP - 1236 EP - 1236 PB - Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA CY - Weinheim AN - OPUS4-45901 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Gottu Mukkula, A. R. A1 - Engell, S. A1 - Kern, Simon A1 - Guhl, Svetlana A1 - Meyer, Klas A1 - Maiwald, Michael T1 - PAT-basierte iterative Optimierung der Fahrweise eines kontinuierlichen organischen Syntheseprozesses N2 - Im Zuge der Digitalisierung der Prozessindustrie werden zunehmend modellbasiere Echtzeitoptimierungsverfahren eingesetzt, sog. „Advanced Process Control“. Mithilfe der sogenannten Modifier-Adaptation ist eine iterative Betriebspunktoptimierung auch mit ungenauen Modellen möglich, sofern zuverlässige Prozessdaten zur Verfügung stehen. Am Beispiel eines smarten Online-NMR-Sensors, der in einem EU-Projekt von der BAM entwickelt wurde, konnte das Konzept in einer modularen Produktionsanlage zur Herstellung eines pharmazeutischen Wirkstoffs erfolgreich getestet werden. T2 - ProcessNet-Jahrestagung und 33. DECHEMA-Jahrestagung der Biotechnologen CY - Aachen, Germany DA - 10.09.2018 KW - Prozessanalytik KW - Echtzeitoptimierungsverfahren KW - Modifier-Adaptation KW - Prozess-Steuerung KW - Betriebspunktoptimierung KW - CONSENS PY - 2018 UR - https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/cite.201855233 DO - https://doi.org/10.1002/cite.201855233 SN - 0009-286X VL - 90 SP - 1237 EP - 1237 PB - Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA CY - Weinheim AN - OPUS4-45902 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Kern, Simon A1 - Meyer, Klas A1 - Guhl, Svetlana A1 - Gräßer, Patrick A1 - Paul, Andrea A1 - King, R. A1 - Maiwald, Michael T1 - Online low-field NMR spectroscopy for process control of an industrial lithiation reaction—automated data analysis N2 - Monitoring specific chemical properties is the key to chemical process control. Today, mainly optical online methods are applied, which require time- and cost-intensive calibration effort. NMR spectroscopy, with its advantage being a direct comparison method without need for calibration, has a high potential for closed-loop process control while exhibiting short set-up times. Compact NMR instruments make NMR spectroscopy accessible in industrial and rough environments for process monitoring and advanced process control strategies. We present a fully automated data analysis approach which is completely based on physically motivated spectral models as first principles information (Indirect Hard Modelling – IHM) and applied it to a given pharmaceutical lithiation reaction in the framework of the European Union’s Horizon 2020 project CONSENS. Online low-field NMR (LF NMR) data was analysed by IHM with low calibration effort, compared to a multivariate PLS-R (Partial Least Squares Regression) approach, and both validated using online high-field NMR (HF NMR) spectroscopy. KW - Online NMR spectroscopy KW - Process analytical technology KW - Partial Least Squares Regression KW - Indirect Hard Modeling KW - Benchtop NMR Spectroscopy KW - Smart Sensors KW - CONSENS PY - 2018 UR - https://link.springer.com/article/10.1007/s00216-018-1020-z DO - https://doi.org/10.1007/s00216-018-1020-z SN - 1618-2642 SN - 1618-2650 VL - 410 IS - 14 SP - 3349 EP - 3360 PB - Springer CY - Berlin, Heidelberg AN - OPUS4-44847 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maiwald, Michael A1 - Gräßer, Patrick A1 - Wander, Lukas A1 - Guhl, Svetlana A1 - Bornemann-Pfeiffer, Martin A1 - Paul, Andrea A1 - Meyer, Klas A1 - Kern, Simon T1 - NMR spectroscopy for online monitoring and process control N2 - Due to NMR spectroscopy as an “absolute analytical comparison method”, independent of the matrix, it runs with extremely short set-up times in combination with “modular” spectral models. Such models can simply be built upon pure component NMR spectra within a few hours (i.e., assignment of the NMR signals to the components) instead of tedious calibrations runs. We present a range of approaches for the automated spectra analysis moving from statistical approach, (i.e., Partial Least Squares Regression) to physically motivated spectral models (i.e., Indirect Hard Modelling and Quantum Mechanical calculations). The departure from the current automation landscape to next generation automation concepts for the process industry has already begun. Smart functions of sensors simplify their use and enable plug-and-play integration, even though they may appear to be more complex at first sight. Monitoring specific information (i.e., “chemical” such as physico-chemical properties, chemical reactions, etc.) is the key to “chemical” process control. Here we introduce our smart online NMR sensor module provided in an explosion proof housing as example.Based on concentration measurements of reagents and products by the NMR analyzer a continuous production and direct loop process control were successfully realized for several validation runs in a modular industrial pilot plant and compared to conventional analytical methods (HPLC, near infrared spectroscopy). The NMR analyser was developed for an intensified industrial process funded by the EU’s Horizon 2020 research and innovation programme. T2 - Global Expert Meeting Analytical Quantification, Syngenta Crop Protection AG CY - Stein, Switzerland DA - 22.05.2018 KW - Process monitoring KW - Online NMR spectroscopy KW - Indirect hard modeling KW - Benchtop NMR spectroscopy PY - 2018 N1 - Geburtsname von Bornemann-Pfeiffer, Martin: Bornemann, M. - Birth name of Bornemann-Pfeiffer, Martin: Bornemann, M. AN - OPUS4-45004 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maiwald, Michael A1 - Gräßer, Patrick A1 - Wander, Lukas A1 - Guhl, Svetlana A1 - Bornemann-Pfeiffer, Martin A1 - Paul, Andrea A1 - Meyer, Klas A1 - Kern, Simon T1 - NMR spectroscopy for online monitoring and process control N2 - The departure from the current automation landscape to next generation automation concepts for the process industry has already begun. Smart functions of sensors simplify their use and enable plug-and-play integration, even though they may appear to be more complex at first sight. Monitoring specific information (i.e., “chemical” such as physico-chemical properties, chemical reactions, etc.) is the key to “chemical” process control. Here we introduce our smart online NMR sensor module provided in an explosion proof housing as example. Due to NMR spectroscopy as an “absolute analytical comparison method”, independent of the matrix, it runs with extremely short set-up times in combination with “modular” spectral models. Such models can simply be built upon pure component NMR spectra within a few hours (i.e., assignment of the NMR signals to the components) instead of tedious calibrations runs. We present a range of approaches for the automated spectra analysis moving from statistical approach, (i.e., Partial Least Squares Regression) to physically motivated spectral models (i.e., Indirect Hard Modelling and Quantum Mechanical calculations). Based on concentration measurements of reagents and products by the NMR analyzer a continuous production and direct loop process control were successfully realized for several validation runs in a modular industrial pilot plant and compared to conventional analytical methods (HPLC, near infrared spectroscopy). The NMR analyser was developed for an intensified industrial process funded by the EU’s Horizon 2020 research and innovation programme (“Integrated CONtrol and SENsing”, www.consens-spire.eu). T2 - REsearch and Development Seminar, Syngenta Crop Protection AG CY - Münchwilen, Switzerland DA - 22.05.2018 KW - Process monitoring KW - Online NMR spectroscopy KW - Indirect hard modeling KW - Benchtop NMR spectroscopy PY - 2018 N1 - Geburtsname von Bornemann-Pfeiffer, Martin: Bornemann, M. - Birth name of Bornemann-Pfeiffer, Martin: Bornemann, M. AN - OPUS4-45003 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Kern, Simon A1 - Guhl, Svetlana A1 - Meyer, Klas A1 - Wander, Lukas A1 - Paul, Andrea A1 - Bremser, Wolfram A1 - Maiwald, Michael T1 - Mathematical and statistical tools for online NMR spectroscopy in chemical processes N2 - Monitoring chemical reactions is the key to chemical process control. Today, mainly optical online methods are applied, which require excessive calibration effort. NMR spectroscopy has a high potential for direct loop process control while exhibiting short set-up times. Compact NMR instruments make NMR spectroscopy accessible in industrial and harsh environ¬ments for advanced process monitoring and control, as demonstrated within the European Union’s Horizon 2020 project CONSENS. We present a range of approaches for the automated spectra analysis moving from conventional multivariate statistical approach, (i.e., Partial Least Squares Regression) to physically motivated spectral models (i.e., Indirect Hard Modelling and Quantum Mechanical calculations). By using the benefits of traditional qNMR experiments data analysis models can meet the demands of the PAT community (Process Analytical Technology) regarding low calibration effort/calibration free methods, fast adaptions for new reactants or derivatives and robust automation schemes. T2 - Advanced Mathematical and Computational Tools in Metrology and Testing conference CY - Glasgow, United Kingdom DA - 29.08.2017 KW - Online NMR Spectroscopy KW - Process Control KW - Partial Least Squares Regression KW - Indirect Hard Modelling KW - Quantum Mechanics KW - First Principles PY - 2018 SN - 978-9-813-27429-7 VL - 89 SP - 229 EP - 234 PB - World Scientific CY - New Jersey AN - OPUS4-51391 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maiwald, Michael T1 - Im Wohnzimmer haben wir es zuerst – Wie Innovationen für den Massenmarkt die Digitalisierung der Prozessindustrie vorantreiben N2 - Automatisierungstechnik, sowie die Informations- und Kommunikationstechnik (IKT) verschmelzen zunehmend. In der Prozessindustrie tut man sich aber schwer, die heu-te schon möglichen daten- oder modellbasierten Steuerungen auf Basis smarter Sen-soren und Aktoren einzusetzen oder allein Anforderungen daran vorzugeben. Viele aktuelle Entwicklungen der Zulieferer werden verwehrt und man wartet lieber ab. Es bilden sich schon jetzt rasant schnell neue digitale Geschäftsmodelle in der Pro-zessindustrie, wie es schon mit der zunehmenden Verbreitung des Internets beobach-tet werden konnte. Wenn die Automatisierer und Anlagenspezialisten jetzt nicht ge-stalten, tun es andere. Früher war es umgekehrt: Informations- und Kommunikationstechnik für Profis konn-ten sich nur die Großkonzerne leisten. Die Technologie vom Personalcomputer bis zum Smart-Gerät und ihre Peripherie wurden und werden ausschließlich durch den Massenmarkt vorangetrieben. Also müssen wir umdenken und Wege finden, die rasch voranschreitende Informations- und Kommunikationstechnik geschickt für die Digitalisierung umbiegen. Der Beitrag erörtert aktuelle Diskussionen über netzartige Verbindungen der Feldge-räte (Sensoren und Aktoren) untereinander und zur Cloud sowie über virtuelle Server-verbünde und Applikationen, die auf Cloud-Diensten basieren. Mit einem solchen System ist die Einrichtung beliebiger Dienstleistungen und Funktionen auf der Basis der jeweils gängigen Methoden und Technologie des Internets möglich. Beispiele für Dienstleistungen sind beispielsweise auf prozessanalytische oder Sensordaten auf-bauende Instandhaltungsdienste oder Energiedienste für Anlagen. T2 - 14. Kolloquium Prozessanalytik CY - Hannover, Germany DA - 03.12.2018 KW - Digitalisierung KW - Prozessindustrie KW - Prozessanalytik KW - Automatisierung KW - Innovationen KW - Informations- und Kommunikationstechnik PY - 2018 AN - OPUS4-46899 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maiwald, Michael T1 - Cyber-physical Testlabs: Anforderungen an modulare Labore im Zeitalter der Digitalisierung N2 - Von der zunehmenden Digitalisierung sind alle Bereiche von Wirtschaft, Industrie und Gesellschaft betroffen. Die Digitalisierung führt zu einer verstärkten virtuellen Nutzung von Ressourcen und zu einer hochdynamischen Entwicklung der zugehörigen Forschungs- und Technologiefelder. Neue Technologien sind die Basis für die erfolgreiche Weiterentwicklung des Wirtschaftsstandortes Deutschland und für eine Wertschöpfung in globalen Märkten. Die nachhaltige Sicherheit neuer Technologien schafft das Vertrauen der Bürger in den Wandel und sichert unsere Zukunft. Im Vortrag werden Anforderungen und Lösungsvorschläge für das Labor der Zukunft diskutiert. Industrie 4.0 bzw. das Labor 4.0 hilft uns, komplexere Prozesse schneller umzusetzen. Entwicklung von Anlagen und Prozessen beginnt im Labor 4.0. Dazu werden offene, nicht proprietäre Schnittstellen und Standards bei Laborgeräten und Feldgeräten dringend benötigt. Der Standard OPC-UA wird derzeit als gesetzt gesehen. Als nächstes ist die Festlegung der Semantik (Companion Specification) erfordert. Als Bitte an die Zulieferer und Geräterhersteller wird gerichtet, möglichst keine Alleingänge hinsichtlich Schnittstellen, Standards oder GUI zu unternehmen, sondern diese mit den Anwendern abzustimmen. Auf diese Weise ergibt sich das in Industrie 4.0 geforderte "durchgehende Engineering“. Die Sicherung der Wettbewerbsfähigkeit des Standorts Deutschland/Europa ergibt sich dann gleich in doppelter Hinsicht: Sichere, verfügbare und effiziente Herstellung international wettbewerbsfähiger Produkte für die Anwender sowie weltweiter Export von Mess- und Regeltechnik für die Messtechnikbranche. T2 - Analytica Expertenpanel: IoT im Labor 4.0 - Laborgeräte auf dem Weg zu Smart Devices CY - München, Germany DA - 11.04.2018 KW - Smarte Feldgeräte KW - Cyber-physical Test Labs KW - Industrie 4.0 KW - Cyberphysisches Labor PY - 2018 AN - OPUS4-44679 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Koegler, M. A1 - Paul, Andrea A1 - Anane, E. A1 - Birkholz, M. A1 - Bunker, A. A1 - Viitala, T. A1 - Maiwald, Michael A1 - Junne, S. A1 - Neubauer, P. T1 - Comparison of time-gated surface-enhanced Raman spectroscopy (TG-SERS) and classical SERS based monitoring of Escherichia coli cultivation samples N2 - The application of Raman spectroscopy as a monitoring technique for bioprocesses is severely limited by a large background signal originating from fluorescing compounds in the culture media. Here, we compare time-gated Raman (TG-Raman)-, continuous wave NIRprocess Raman (NIR-Raman), and continuous wave micro-Raman (micro-Raman) approaches in combination with surface enhanced Raman spectroscopy (SERS) for their potential to overcome this limit. For that purpose, we monitored metabolite concentrations of Escherichia coli bioreactor cultivations in cell-free supernatant samples. We investigated concentration transients of glucose, acetate, AMP, and cAMP at alternating substrate availability, from deficiency to excess. Raman and SERS signals were compared to off-line metabolite analysis of carbohydrates, carboxylic acids, and nucleotides. Results demonstrate that SERS, in almost all cases, led to a higher number of identifiable signals and better resolved spectra. Spectra derived from the TG-Raman were comparable to those of micro-Raman resulting in well-discernable Raman peaks, which allowed for the identification of a higher number of compounds. In contrast, NIR-Raman provided a superior performance for the quantitative evaluation of analytes, both with and without SERS nanoparticles when using multivariate data analysis. KW - Time-gated Raman (TG-Raman) KW - Surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) KW - Multivariate data analysis KW - Metabolite quantification KW - Escherichia coli PY - 2018 DO - https://doi.org/10.1002/btpr.2665 SN - 1520-6033 SN - 8756-7938 VL - 34 IS - 6 SP - 1533 EP - 1542 PB - Wiley AN - OPUS4-45831 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maiwald, Michael T1 - Anforderungen der Prozessindustrie an Gerätekommunikation N2 - Der Vortrag gibt einen Überblick über die aktuellen Diskussionen zu Feldgerätekommunikation in der Prozessindustrie. Diese verfolgt seitens der Anwender in der NAMUR das NOA-Konzept (NOA = NAMUR Open Architecture). In gemeinsamen Aktivitäten mit dem ZVEI werden mit Zielstellung Mitte/Ende 2019 folgende Konzepte vorangebracht: NOA Informationsmodell in OPC UA, Informationssicherheit und das Konzept des „Verification of Request“. Gemeinsam mit Geräte- und Softwareherstellern sollen auch M+O-Sensoren (Maintenance und Optimization) konzipiert werden. Aus dem NAMUR AK 3.7 heraus wurde im Oktober ein Erweiterter Arbeitskreis „Smarte Sensoren, Aktoren und Kommunikation“ kontituiert, dem auch Geräte- und Softwarehersteller und das BSI angehören. Hier werden konkrete Anwendungsfälle für smarte Feldgeräte und Anforderungen an M+O-Sensoren erarbeitet, um die Bereitstellung und den Einsatz smarter Automatisierungskomponenten zu beschleunigen. Zukünftig werden das „Smarte Labor“ und die „Smarte Produktion“ stärker zusammenwachsen. T2 - 5. Sitzung Projektgruppe „Vernetzte Laborgeräte“ SPECTARIS e.V., Berlin CY - Berlin, Germany DA - 14.11.2018 KW - Prozessindustrie KW - Digitalisierung KW - Industrie 4.0 KW - NAMUR Open Architecture (NOA) KW - M+O-Sensoren KW - Spectaris PY - 2018 AN - OPUS4-46586 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -