TY - CONF A1 - Maiwald, Michael A1 - Peters, Claudia A1 - Meyer, Klas T1 - Interlaboratory comparison of benchtop NMR spectrometers – Purities at 200 and 10 mmol/L N2 - Due to its advantages of being a direct comparison method, quantitative NMR spectroscopy (qNMR) becomes more and more popular in industry. While conventional high-field NMR systems are often associated with high investment and operational costs, the upcoming market of permanent-magnet based benchtop NMR systems show a considerable option for a lot of applications. The mobility of these systems allows to bring them more closely to the real production environment, e.g. for at-line quality control. In this work we present an interlaboratory comparison study investigating the qNMR performance of state-of-the-art benchtop NMR spectrometers. Therefore, BAM prepared two samples of a mixture of NMR reference standards tetramethylbenzene (TMB) and tetrachloronitrobenzene (TCNB) at concentration levels of 200 mM and 10 mM. These “ready-to-use” samples were sent to participant laboratories, which performed analysis on their benchtop NMR equipment of different vendors and fields from 43 to 80 MHz. Raw data was reported back and further investigated by using different data analysis methods at BAM. After this very first qNMR comparison study of benchtop NMR spectrometers show promising results, following studies are planned to cover more parts of the qNMR process, e.g. sample preparation and weighing, but also data analysis, as commonly done in similar studies for high-field NMR spectroscopy in industry and metrology. T2 - The United States Pharmacopeial Convention (USP) Emerging Technologies Workshop & Roundtable CY - Online meeting DA - 17.11.2020 KW - Quantitative NMR Spectroscopy KW - QNMR KW - Purity KW - Interlaboratory Comparison KW - Low-field NMR Spectroscopy PY - 2020 UR - https://www.cvent.com/events/emerging-technologies-workshop-roundtable-quantitative-nmr-and-digital-data-applications-overview-an/event-summary-f128e4bfbedc48d6946f554ea719d6b1.aspx?dvce=1 AN - OPUS4-51526 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Fricke, F. A1 - Mahmood, S. A1 - Hoffmann, J. A1 - Brandalero, M. A1 - Liehr, Sascha A1 - Kern, Simon A1 - Meyer, Klas A1 - Kowarik, Stefan A1 - Westerdicky, S. A1 - Maiwald, Michael A1 - Hübner, M. T1 - Artificial Intelligence for Mass Spectrometry and Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy N2 - Mass Spectrometry (MS) and Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy (NMR) are critical components of every industrial chemical process as they provide information on the concentrations of individual compounds and by-products. These processes are carried out manually and by a specialist, which takes a substantial amount of time and prevents their utilization for real-time closed-loop process control. This paper presents recent advances from two projects that use Artificial Neural Networks (ANNs) to address the challenges of automation and performance-efficient realizations of MS and NMR. In the first part, a complete toolchain has been developed to develop simulated spectra and train ANNs to identify compounds in MS. In the second part, a limited number of experimental NMR spectra have been augmented by simulated spectra to train an ANN with better prediction performance and speed than state-of-theart analysis. These results suggest that, in the context of the digital transformation of the process industry, we are now on the threshold of a possible strongly simplified use of MS and MRS and the accompanying data evaluation by machine-supported procedures, and can utilize both methods much wider for reaction and process monitoring or quality control. T2 - 2021 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE) CY - Online meeting DA - 01.02.2021 KW - Industry 4.0 KW - Cyber-Physical Systems KW - Artificial Neural Networks KW - Mass Spectrometry KW - Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy PY - 2021 UR - www.date-conference.com SN - 978-3-9819263-5-4 SP - 615 EP - 620 PB - Research Publishing AN - OPUS4-52180 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maiwald, Michael A1 - Meyer, Klas A1 - Liehr, Sascha A1 - Wander, Lukas A1 - Bornemann-Pfeiffer, Martin A1 - Kern, Simon A1 - Müller, S. A1 - Kowarik, Stefan T1 - Integrated and Networked Systems and Processes – A Perspective for Digital Transformation in (Bio) Process Engineering N2 - The competitiveness of the process industry is based on ensuring the required product quality while making optimum use of equipment, raw materials and energy. Chemical companies have to find new paths to survive successfully in a changing environment, while also finding more flexible ways of product and process development to bring their products to market more quickly – especially high-quality high-end products like fine chemicals or pharmaceuticals. The potential of digital technologies belongs to these. One way is knowledge-based production, taking into account all essential equipment, process and regulatory data of plants and laboratories. Today, the potential of this data is often not yet consistently used for a comprehensive understanding of production. Another approach uses flexible and modular chemical plants, which can produce different high-quality products using multi-purpose equipment with short downtimes between campaigns and reduce the time to market of new products. Digital transformation is enabling completely new production concepts that are being used increasingly. Intensified continuous production plants also allow for difficult to produce compounds. This contribution aims to encourage a more holistic approach to the digitalization and use of machine-assisted methods in (bio) process engineering by introduction of integrated and networked systems and processes, which have the potential to speed up the high-quality production of specialty chemicals and pharmaceuticals. T2 - 6th BioProScale Symposium - industrial scale bioprocess intensification from process development to large-scale understanding CY - Online meeting DA - 29.03.2021 KW - Industry 4.0 KW - Biotechnology KW - Bio engineering KW - Process Analytical Technology KW - BioProScale KW - Artificial Neural Networks PY - 2021 UR - https://biotechnologie.ifgb.de/node/648 AN - OPUS4-52371 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CHAP A1 - Maiwald, Michael ED - Tauschnitz, T. T1 - Erweiterung des NOA-Konzepts - M+O-Sensoren, NE 183 N2 - Der Sensorik kommt bei der Digitalisierung der Prozessindustrie eine Schlüsselrolle zu. Entsprechend ist sie ein zentraler Baustein der NAMUR Open Architecture Konzepts (NOA). M+O-Sensoren (Monitoring + Optimization) - stellen eine neue Geräteklasse für die zusätzliche Überwachung und Optimierung von Anlagen der Prozessindustrie dar. Diese deckt klassische und alternative Messprinzipien bis hin zur Nachbildung der menschlichen Sinne ab. Hier werden die Anforderungen an M+O-Sensoren als Bestandteile der NOA beschrieben. KW - Prozessanalytik KW - Prozessindustrie KW - Sensoren KW - M+O-Sensoren KW - NAMUR Open Architecture KW - NOA PY - 2021 SN - 978-3-8356-7451-6 SP - 39 EP - 45 PB - Vulkan-Verlag GmbH CY - Essen ET - 1 AN - OPUS4-52912 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maiwald, Michael A1 - Kipphardt, Heinrich A1 - Khanipour, Peyman A1 - Tuma, Dirk T1 - Messverfahren für Wasserstoff: Qualität durch Zertifizierung – Standortvorteile in Deutschland N2 - Die Veranstaltungsreihe "Neue Märkte erschließen – mit Normen und Standards hoch hinaus", die vom DIN gemeinsam mit der NOW GmbH organisiert wird, richtets sich vorwiegend an KMUs. Fokus der Veranstaltung sind Messverfahren für Wasserstoff. Der Beitrag der BAM führt sehr kurz die Rolle nationaler und internationaler Normung sowie weltweiter Metrologie im Rahmen der Meterkonvention bezüglich analytischer Qualitätssicherung und Zertifizierung von Gasen und Referenzmaterialien ein. Es werden aktuelle Beispiele für die Qualitätssicherung von Wasserstoff, mögliche dazu notwendige Ausrüstung und weiterführende Literaturquellen vorgestellt. T2 - Neue Märkte erschließen – mit Normen und Standards hoch hinaus CY - Online meeting DA - 18.03.2021 KW - Wasserstoff KW - Normung KW - Standortvorteil KW - Analytik KW - Wasserstoffanalytik KW - Wasserstoff Referenzmaterial KW - Gasanalytik PY - 2021 AN - OPUS4-52296 LA - deu 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 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 - TY - CHAP A1 - Maiwald, Michael ED - Meyer, Simon T1 - Voll integrierte und vernetzte Systeme und Prozesse - Perspektive: Smarte Sensorik, Aktorik und Kommunikation N2 - Unternehmen der chemischen Industrie müssen neuen Pfade beschreiten, um in einem veränderten Umfeld erfolgreich bestehen zu können. Dazu gehört insbesondere, das Potenzial digitaler Technologien zu nutzen. Die volle Integration und intelligente Vernetzung von Systemen und Prozessen kommt allerdings nur zögerlich voran. Dieser Beitrag ist ein Loblied auf die Feldebene. Er möchte dazu ermutigen, die Digitalisierung der Prozessindustrie auf Basis smarter Sensorik, Aktorik und Kommunikation ganzheitlicher zu denken und informiert über aktuelle technische Perspektiven, wie das Ein-Netzwerk-Paradigma, Ad-hoc-Vernetzungen, Edge-Computing, FPGAs, virtuelle Maschinen oder Blockchain. Diese geben smarter Sensorik, Aktorik und Kommunikation eine völlig neue Perspektive. KW - Smarte Sensoren KW - Smarte Aktoren KW - Digitalisierung KW - Prozessindustrie KW - Prozess-Sensoren 4.0 PY - 2019 SN - 978-3-8356-7436-3 SP - 28 EP - 40 PB - Vulkan-Verlag GmbH CY - Essen AN - OPUS4-50035 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maiwald, Michael T1 - Compact NMR Spectroscopy: A Versatile Tool for Automated Continuous-Flow Production of Chemicals and Pharmaceuticals N2 - Chemical companies must find new paths to successfully survive in a changing environment. The potential of digital technologies belongs to these. Flexible and modular chemical plants can produce various high-quality products using multi-purpose equipment with short down-times between campaigns and reduce time to market for new products. Intensified continuous production plants allow for difficult to produce compounds. Therefore, fully automated “chemical” process control along with real-time quality control are prerequisites to such concepts and thus should be based on “chemical” information. The advances of a fully automated NMR sensor were exploited, using a given pharmaceutical lithiation reaction as an example process within a modular pilot plant. A commercially available benchtop NMR spectrometer was integrated to the full requirements of an automated chemical production environment such as , e.g., explosion safety, field communication, and robust evaluation of sensor data. It was thereof used for direct loop advanced process control and real-time optimization of the process. NMR appeared as preeminent online analytical tool and allowed using a modular data analysis tool, which even served as reliable reference method for further PAT applications. In future, such fully integrated and intelligently interconnecting “smart” systems and processes can speed up the high-quality production of specialty chemicals and pharmaceuticals. T2 - GDCh-Kolloquium der Universität Ulm CY - Ulm, Germany DA - 28.11.2019 KW - Process Analytical Technology KW - Reaction Monitoring KW - Online NMR Spectroscopy KW - Process Industry KW - Automation PY - 2019 AN - OPUS4-49855 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maiwald, Michael T1 - Compact NMR Spectroscopy: A Versatile Tool for Automated Continuous-Flow Production of Chemicals and Pharmaceuticals N2 - Chemical companies must find new paths to successfully survive in a changing environment. The potential of digital technologies belongs to these. Flexible and modular chemical plants can produce various high-quality products using multi-purpose equipment with short down-times between campaigns and reduce time to market for new products. Intensified continuous production plants allow for difficult to produce compounds. Therefore, fully automated “chemical” process control along with real-time quality control are prerequisites to such concepts and thus should be based on “chemical” information. The advances of a fully automated NMR sensor were exploited, using a given pharmaceutical lithiation reaction as an example process within a modular pilot plant. A commercially available benchtop NMR spectrometer was integrated to the full requirements of an automated chemical production environment such as , e.g., explosion safety, field communication, and robust evaluation of sensor data. It was thereof used for direct loop advanced process control and real-time optimization of the process. NMR appeared as preeminent online analytical tool and allowed using a modular data analysis tool, which even served as reliable reference method for further PAT applications. In future, such fully integrated and intelligently interconnecting “smart” systems and processes can speed up the high-quality production of specialty chemicals and pharmaceuticals. T2 - Global PAT Meeting Bayer AG CY - Berlin, Germany DA - 12.11.2019 KW - Process Analytical Technology KW - Reaction Monitoring KW - Online NMR Spectroscopy KW - CONSENS PY - 2019 AN - OPUS4-49602 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maiwald, Michael T1 - Informationsmanagement in der Prozessindustrie auf Basis von Labor- und Produktionsdaten N2 - Die Wettbewerbsfähigkeit der Prozessindustrie basiert auf der Sicherung der geforderten Produktqualität bei einer optimalen Nutzung von Anlagen, Rohstoffen und Energie. Ein Weg zur wissensbasierten Produktion führt über die Betrachtung der wesentlichen Apparate-, Prozess- und Freigabedaten aus Betrieben und Labors. Das Potenzial dieser Daten wird heute vielfach noch nicht konsequent für ein umfassendes Verständnis der Produktion genutzt. Neben Fragen zur Datenerfassung, Datenkonnektivität und Datenintegrität müssen solche Daten für eine ganzheitliche Prozessanalyse zunächst mit Kontextinformationen zusammengebracht werden. Datenquellen enthalten Zeitwertpaare, aber auch diskrete Daten aus LIMS (Laboratory Information Management Systems) oder ELN (Electronic Laboratory Notebooks) und werden zunehmend durch 2D- und 3D-Daten aus der Chromatographie-Massenspektrometrie oder bildbasierter Analytik ergänzt. Für die automatisierte Merkmalsextraktion, etwa zur Extraktion chemischer Informationen aus den oben genannten Datenquellen werden multivariate Werkzeuge und Algorithmen genutzt. Multivariate Statistiken wie PCA (Principle Component Analysis), PLS (Partial Least Squares) und LDA (Latent Discriminant Analysis) bilden die erste Grundlage für die Datenanalyse. Für diese Verfahren sind heute Datenvorbehandlungsschritte nötig. Die Modellbildung geschieht manuell und ist sehr aufwendig. Können diese Daten im Zeitalter von ML (Machine Learning) und KI (Artificial Intelligence) anderweitig sinnvoll genutzt werden und ohne klassische Modellbildung? Die Bezeichnung „Big Data“ als Voraussetzung für datengetriebene Auswerteverfahren ist für die Prozessindustrie allerdings unpassend, denn auch bei mengenmäßig großen Datensätzen liegen für Kampagnen typischerweise nur Informationen über einige Batches mit einer Serie von Messdaten vor, die genügend Varianz für eine datengetriebene Auswertung aufweisen – nicht vergleichbar mit den Datenmengen im WWW oder von großen Internet-Konzernen. T2 - Bio-PAT-Workshop, Aktuelle Entwicklungen im Bereich PAT & Softsensortechnologien CY - Berlin, Germany DA - 04.12.2019 KW - Prozessindustrie KW - Digitalisierung KW - Datenanalyse KW - Datenvorbehandlung KW - Multivariate Datenanalyse PY - 2019 AN - OPUS4-49942 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maiwald, Michael T1 - Informationsmanagement in der Prozessindustrie auf Basis von Labor- und Produktionsdaten N2 - Ein Weg zur wissensbasierten Produktion führt über die Betrachtung der wesentlichen Apparate-, Prozess- und Freigabedaten aus Betrieben und Labors. Das Potenzial dieser Daten wird heute vielfach noch nicht konsequent für ein umfassendes Verständnis der Produktion genutzt. Neben Fragen zur Datenerfassung, Datenkonnektivität und Datenintegrität müssen solche Daten für eine ganzheitliche Prozessanalyse zunächst mit Kontextinformationen zusammengebracht werden. Datenquellen enthalten vor allem Zeitwertpaare, die numerisch vorbehandelt und möglichst vollautomatisch ausgewertet werden müssen. Am Beispiel NMR-spektroskopischer Daten wird der Stand der Auswertung mit physikalisch motivierten Modellen, wie z. B. dem IHM erläutert. T2 - Mathematisches Forschungskolloquium, Institut für Mathematik, Universität Rostock CY - Rostock, Germany DA - 02.12.2019 KW - Prozessindustrie KW - Prozesskontrolle KW - Datenanalyse KW - Datenvorbehandlung KW - Chemometrics PY - 2019 UR - https://www.mathematik.uni-rostock.de/veranstaltungen/regelmaessige-veranstaltungen/forschungskolloquium/2019/ AN - OPUS4-49939 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Maiwald, Michael A1 - Völker, J. T1 - Wir dürfen uns nicht zu sicher werden N2 - Die Erwartungen der Prozessindustrie an die NAMUR Open Architecture sind groß, schließlich soll das Konzept der Garant für die digitale Transformation der Branche sein. Im atp-Interview warnt Dr. Michael Maiwald, Fachbereichsleiter „Prozessanalytik“ an der Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM), allerdings davor, NOA als Allheilmittel zu betrachten. KW - Prozessindustrie KW - NAMUR Open Architecture KW - NOA KW - Industrie 4.0 KW - Digitale Transformation PY - 2019 UR - https://www.atpinfo.de/produkte/2019-atp-magazin-10-2019/ SN - 2190-4111 IS - 10 SP - 40 EP - 43 PB - Vulkan-Verlag GmbH CY - Essen AN - OPUS4-49501 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maiwald, Michael A1 - Grümbel, F. T1 - Aktuelle Aktivitäten und Anwendungsbeispiele zur Nutzung Smarter Sensoren N2 - Eine der vielen Vorzüge Smarter Sensoren und Aktoren ist Bereitstellung zusätzlicher Informationen, auf die zukünftig neben den Hauptsignalen zugegriffen werden kann. In den Arbeitskreisen 3.6 und 3.7 wird dieses im wechselseitigen Austausch mit Geräte- und Softwareherstellern und Forschungseinrichtungen vorangetrieben. Wir berichten kurz über den Stand der Diskussionen anhand von Beispielen und möchten in einem Open Space Workshop Meinungen und Ideen aufgreifen. T2 - NAMUR Hauptsitzung 2019 CY - Bad Neuenahr, Germany DA - 07.11.2019 KW - Prozessindustrie KW - Prozesskontrolle KW - Prozessanalytik KW - Smarte Sensoren KW - Industrie 4.0 KW - Digitalisierung PY - 2019 AN - OPUS4-49550 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Fricke, F. A1 - Mahmood, S. A1 - Hoffmann, J. A1 - Brandalero, M. A1 - Liehr, Sascha A1 - Kern, Simon A1 - Meyer, Klas A1 - Kowarik, S. A1 - Westerdick, S. A1 - Maiwald, Michael A1 - Hübner, M. T1 - Artificial Intelligence for Mass Spectrometry and Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy N2 - Mass Spectrometry (MS) and Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy (NMR) are critical components of every industrial chemical process as they provide information on the concentrations of individual compounds and by-products. These processes are carried out manually and by a specialist, which takes a substantial amount of time and prevents their utilization for real-time closed-loop process control. This paper presents recent advances from two projects that use Artificial Neural Networks (ANNs) to address the challenges of automation and performance-efficient realizations of MS and NMR. In the first part, a complete toolchain has been developed to develop simulated spectra and train ANNs to identify compounds in MS. In the second part, a limited number of experimental NMR spectra have been augmented by simulated spectra to train an ANN with better prediction performance and speed than state-of-theart analysis. These results suggest that, in the context of the digital transformation of the process industry, we are now on the threshold of a possible strongly simplified use of MS and MRS and the accompanying data evaluation by machine-supported procedures, and can utilize both methods much wider for reaction and process monitoring or quality control. T2 - 2021 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE) CY - Grenoble, France DA - 01.02.2021 KW - Industry 4.0, KW - Cyber-physical systems KW - Artificial neural networks KW - Mass spectrometry KW - Nuclear magnetic resonance spectroscopy PY - 2021 DO - https://doi.org/10.23919/DATE51398.2021.9473958 SP - 615 EP - 620 PB - IEEE AN - OPUS4-55360 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maiwald, Michael A1 - Lubenau, U. T1 - Large-scale hydrogen storage in geological reservoirs: Current perspectives and requirements for metrology N2 - The course of the changeover of UGS from natural gas to hydrogen varies depending on the type of the underground gas storage (UGS). In caverns a changeover to high H2-contents can be achieved quickly, while pore storage tanks must be converted over long periods of time. The analytical requirements are correspondingly different. This information has been compiled through expert statement by underground storage operators. A significant number of new UGS is currently not expected. Public funds (project funding) are currently being raised for the conversion of caverns to hydrogen. In addition, investigations and evaluations of the material are currently being carried out at various storage facilities in order to determine the possibilities and costs of a conversion. H2 admixtures to natural gas, but also pure H2 caverns are considered. The bottleneck seems to be the availability of large volumes of hydrogen. The analytical requirements along with the different hydrogen qualities, which are currently discussed were compiled through expert discussions with underground storage operators and are at hand as early impact results. T2 - EEMUA Energy Transition Seminar CY - Rotterdam, Netherland DA - 23.06.2022 KW - Hydrogen Storage KW - Underground gas storage (UGS) KW - MefHySto KW - EMPIR PY - 2022 AN - OPUS4-55109 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maiwald, Michael A1 - Maiwald, Michael T1 - Integrierte und vernetzte Systeme und Prozesse – Eine Perspektive für das Messen in der Prozessindustrie N2 - Anhand von Beispielen wird in diesem Vortrag ein möglicher ganzheitlicherer Ansatz für die Digitalisierung und den Einsatz maschinengestützter Prozesse bei der Herstellung von Spezialchemikalien und Arzneimitteln durch die Einführung integrierter und vernetzter Systeme und Prozesse skizziert. Ein aktueller Ansatz und ein Beispiel in diesem Vortrag sind flexible und modulare chemische Produktionseinheiten, die Mehrzweckanlagen nutzen, um verschiedene hochwertige Produkte mit kurzen Stillstandszeiten zwischen den Kampagnen herzustellen und die Markteinführungszeit für neue Produkte zu verkürzen. Als zweites Beispiel wird kurz die Testplattform Wasserstofftankstelle vorgestellt, die als moderne Anlage der Prozessindustrie betrachtet werden kann, vergleichbar mit einer Anlage aus der chemischen oder pharmazeutischen Industrie. An ihr lassen sich alle derzeit entlang der Digitalen Transformation diskutierten Konzepte implementieren, um sie zu standardisieren und zu validieren. Dazu gehören Konzepte zur Konnektivität von Sensoren und Aktoren aus der Feldebene in höhere Ebenen der Automatisierung oder zur Einbringung zusätzlicher Sensoren oder Sensornetzwerke, die zunehmend flexibler gestaltet werden soll, die sichere und nachvollziehbare Parametrierung von Automatisierungskomponenten – vielleicht aus einem digitalen Abbild (Verwaltungsschale bzw. „Digitaler Zwilling“) heraus, Konzepte zur vorausschauenden Wartung („Predictive Maintenance“), Konzepte zu digitalen Entscheidungsprozessen, Zertifikaten und Signaturen oder der zunehmende Einsatz von komplexen Auswertungsalgorithmen und Applikationen in der Feldebene („Embedded Computing“) oder der „Kante“ zu Cloudbasierten Systemen der Informationstechnik („Edge-Computing“). Die beiden Beispiele sollen aktuelle Entwicklungsachsen des industriellen Messwesens im Rahmen der industriellen Automation aufzeigen, in denen Messwerte, deren Messunsicherheiten und Kontextinformationen eine wichtige Rolle einnehmen. T2 - 324. PTB-Seminar: Berechnung der Messunsicherheit – Empfehlungen für die Praxis CY - Berlin, Germany DA - 22.05.2023 KW - Messunsicherheit KW - Prozessindustrie KW - Datenerfassung KW - QI-Digital KW - Online-NMR-Spektroskopie PY - 2023 UR - https://www.ptb.de/cms/de/ptb/fachabteilungen/abt8/fb-84/ag-842/seminare/324-ptb-seminar-berechnung-der-messunsicherheit-empfehlungen-fuer-die-praxis.html AN - OPUS4-57533 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maiwald, Michael T1 - Sicherheit und Prozesskontrolle in der Wasserstoff-Wirtschaft: Anforderungen an Sensoren und Prozessanalytik N2 - Der Vortrag ist ein Impulsvortrag, der kurz in die Prozessketten der potentiellen Wasserstoffwirtschaft einführt. An vielen Stellen werden spezifische Sensoren benötigt, die die Prozess-Sicherheit und die Zuverlässigkeit von Qualitätsparametern gewährleisten. Es wird auch kurz auf die Forschungsföerderungslandschaft zu diesem Thema eingegangen. T2 - Sensorik für die Digitalisierung Chemische Produktionsanlagen – Wir bringen neue Projektideen auf dem Weg! CY - Frankfurt am Main, Germany DA - 13.06.2022 KW - Sensoren KW - Wasserstoff-Wirtschaft KW - Forschungslandschaft Wasserstoff KW - ProcessNet KW - Digitale Transformation PY - 2022 AN - OPUS4-55110 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Maiwald, Michael T1 - Next Generation Automation - Arbeitskreis 3.7: Smarte Sensorik, Aktorik und Kommunikation N2 - Der AK 3.7 ist ein "erweiterter" AK und je zur Hälfte mit NAMUR-Vertretern und Vertretern der Geräte- und Softwarehersteller besetzt. Er wurde ins Leben gerufen, um Begrifflichkeiten der digitalen Transformation aufzugreifen, wie etwa Smarte Sensorik, Sensordatenfusion, Schwarmsensorik oder Softsensorik. Eine erste Aufgabe bestand darin, einige exemplarische Anwendungsfälle der Nutzung smarter Eigenschaften von Feldgeräten sowie deren zukünftige Kommunikationsmöglichkeiten sowohl mit Bezug auf Bestandsanlagen als auch mit Blick auf einen potentiellen Technologiewechsel zu betrachten. Neuer Scope des AK 3.7 ist eine "Next Generation Automation" um einen potentiellen Technologiewechsel rechtzeitig vorauszudenken. Dieses erfolgt unter vollständiger gedanklicher Trennung von heutiger Automatisierung und auch vom NOA-Konzept. Ebenso wird ein Technologiewechsel in der Produktion der Prozessindustrie (wahrscheinlich modulbasiert) postuliert. Ziel des AK 3.7 wird es in Zukunft sein, diese Anforderungen an smarte Feldgeräte aufzugreifen und gemeinsam mit den thematisch überlappenden Interessenskreisen in Standards zu übersetzen. KW - Prozessindustrie KW - Automation KW - NAMUR KW - Sensorik KW - Aktorik KW - Kommunikation PY - 2021 SN - 2190-4111 SN - 2364-3137 IS - 9 SP - 73 PB - Vulkan Verlag CY - Essen AN - OPUS4-54336 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maiwald, Michael A1 - Meyer, Klas T1 - Low-field NMR spectroscopy: Applications in chemical and pharmaceutical process development N2 - Flexible and modular chemical plants can produce various high-quality products using multi-purpose equipment with short down-times between campaigns and reduce time to market for new products. Intensified continuous production plants allow for difficult to produce compounds. Therefore, fully automated “chemical” process control along with real-time quality control are prerequisites to such concepts and thus should be based on “chemical” information. The advances of a fully automated NMR sensor were exploited, using a given pharmaceutical lithiation reaction as an example process within a modular pilot plant. A commercially available benchtop NMR spectrometer was integrated to the full requirements of an automated chemical production environment such as , e.g., explosion safety, field communication, and robust evaluation of sensor data. It was thereof used for direct loop advanced process control and real-time optimization of the process. NMR appeared as preeminent online analytical tool and allowed using a modular data analysis tool, which even served as reliable reference method for further PAT applications. The talk also generally covers current aspects of high-field and low-field online NMR spectroscopy for reaction monitoring and process control and gives also an overview on direct dissolution studies of API cocrystals. T2 - Discussion Meeting Pharmaceutical Development Bayer AG Wuppertal CY - Wuppertal, Germany DA - 15.01.2019 KW - Process analytical technology KW - Low-field NMR spectroscopy KW - Online NMR spectroscopy KW - Cocrystals KW - Dissolution KW - CONSENS PY - 2019 AN - OPUS4-47201 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maiwald, Michael T1 - Compact NMR Spectroscopy: A Versatile Tool for Automated Continuous-Flow Production of Chemicals and Pharmaceuticals N2 - Chemical companies must find new paths to successfully survive in a changing environment. The potential of digital technologies belongs to these. Flexible and modular chemical plants can produce various high-quality products using multi-purpose equipment with short down-times between campaigns and reduce time to market for new products. Intensified continuous production plants allow for difficult to produce compounds. Therefore, fully automated “chemical” process control along with real-time quality control are prerequisites to such concepts and thus should be based on “chemical” information. The advances of a fully automated NMR sensor were exploited, using a given pharmaceutical lithiation reaction as an example process within a modular pilot plant. A commercially available benchtop NMR spectrometer was integrated to the full requirements of an automated chemical production environment such as , e.g., explosion safety, field communication, and robust evaluation of sensor data. It was thereof used for direct loop advanced process control and real-time optimization of the process. NMR appeared as preeminent online analytical tool and allowed using a modular data analysis tool, which even served as reliable reference method for further PAT applications. In future, such fully integrated and intelligently interconnecting “smart” systems and processes can speed up the high-quality production of specialty chemicals and pharmaceuticals. T2 - 2nd Reaction Monitoring Symposium, University of Bath CY - Bath, United Kingdom DA - 28.01.2019 KW - Process Analytical Technology KW - Process Industry KW - Online NMR Spectroscopy KW - CONSENS PY - 2019 AN - OPUS4-47271 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -