TY - CONF A1 - Maiwald, Michael T1 - Aktuelle Herausforderungen für die Prozessanalytik – von der Online-NMR-Spektroskopie im Feld bis zum Plasmaspektrometer auf dem Acker N2 - Der Vortrag stellt einige aktuelle Herausforderungen für die Prozessanalytik und mögliche Antworten vor. Gepulste Raman-Spektrometer akkumulieren das Raman-Signal mit Hilfe schneller optischer Schalter im Picosekunden-Bereich, bevor langlebigere Fluoreszenzanregung entsteht. Damit lassen sich stark fluoreszierende Materialien untersuchen, die bislang nicht zugänglich sind. Eine weitere interessante Entwicklung ist etwa die Shifted excitation Raman difference spectroscopy (SERDS) die besonders für biologische Anwendungen interessant ist. Flexible, modulare Produktionsanlagen stellen einen vielversprechenden Ansatz für die kontinuierliche Produktion von Fein- und Spezialchemikalien dar. In einem EU-Projekt wurde die Feldintegration eines Online-NMR-Sensormoduls als smartes Modul für die Prozesskontrolle vorangebracht. Dieses Modul basiert auf einem kommerziell erhältlichen Niederfeld-NMR-Spektrometer, welche zurzeit für die Anwendung im Laborbereich erhältlich ist. Für die Feldintegration wurde ein ATEX-zertifiziertes, explosionsgeschütztes Gehäuse entwickelt sowie Automationsschemen für den unbeaufsichtigten Betrieb und für die kalibrierfreie spektrale Datenauswertung erstellt. Eine sehr gut anwendbare analytische Messtechnik zur Kontrolle der elementaren Zusammensetzung von verschiedensten Materialien ist die laserinduzierte Plasmaspektroskopie (LIPS, engl. LIBS - Laser-induced Breakdown Spectroscopy). Bei der LIBS wird ein kurz gepulster Laser auf eine Probe fokussiert, um ein Leuchtplasma zu erzeugen. Das dabei erzeugte Atomemissionsspektrum ermöglicht eine qualitative und quantitative Analyse der Zusammensetzung der Probe bezüglich praktisch aller Elemente des Periodensystems. In einem aktuellen Projekt wird diese Methode neben anderen zur Online-Analyse von Ackerböden für die ortsspezifischer Bewirtschaftung (Precision Agriculture) weiterentwickelt und bewertet. T2 - Seminar der Institute Analytische Chemie CY - Universität Duisburg-Essen, Essen, Germany DA - 23.04.2018 KW - Prozessanalytik KW - Time-gated Raman-Spektroskpie KW - Online-NMR-Spektroskopie KW - Laser-induced Breakdown Spectroscopy KW - Online-RFA-Spektroskopie PY - 2018 AN - OPUS4-44754 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maiwald, Michael T1 - Die Digitalisierung der Prozessindustrie – Voll integrierte und intelligent vernetzte Sensoren und Prozesse für die kontinuierliche Produktion von Chemikalien und Pharmazeutika N2 - Um in einem veränderten Umfeld erfolgreich bestehen zu können, müssen Chemie-unternehmen neue Pfade beschreiten. Dazu gehört insbesondere das Potential digi-taler Technologien. Mit flexiblen, modularen chemischen Vielzweck-Produktionsanlagen lassen sich häufig wechselnde Produkte mit kürzeren Vorlauf- und Stillstandzeiten zwischen den Kampagnen und dennoch hoher Qualität realisie-ren. Intensivierte, kontinuierliche Produktionsanlagen erlauben auch den Umgang mit schwierig zu handhabenden Substanzen. Grundvoraussetzung für solche Konzepte ist eine hochautomatisierte "chemische" Prozesskontrolle zusammen mit Echtzeit-Qualitätskotrolle, die "chemische" Informati-onen über den Prozess bereitstellt. In einem Anwendungsbeispiel wurde eine phar-mazeutische Lithiierungsreaktion aus einer modularen Pilot-Anlage betrachtet und dabei die Vorzüge eines vollautomatischen NMR-Sensors untersucht. Dazu wurde ein kommerziell erhältliches Benchtop-NMR-Spektrometer mit Permanentmagnet auf die industriellen Anforderungen, wie Explosionsschutz, Feldkommunikation und voll-automatischer, robuster Datenauswertung angepasst. Der NMR-Sensor konnte schließlich erfolgreich im vollautomatischen Betrieb nach fortschrittlichen Regelkon-zepten und für die Echtzeitoptimierung der Anlage getestet werden. Die NMR-Spektroskopie erwies sich als hervorragende Online-Methode und konnte zusammen mit einer modularen Datenauswertung sehr flexibel genutzt werden. Die Methode konnte überdies als zuverlässige Referenzmethode zur Kalibrierung konventioneller Online-Analytik eingesetzt werden. Zukünftig werden voll integrierte und intelligent vernetzte "smarte" Sensoren und Pro-zesse eine kontinuierliche Produktion von Chemikalien und Pharmazeutika mit ver-tretbaren Qualitätskosten möglich machen. T2 - ANAKON 2019 CY - Münster, Germany DA - 25.03.2019 KW - Digitalisierung KW - Datenauswertung KW - Digitaler Zwilling KW - Prozessindustrie KW - Prozessanalytik PY - 2019 AN - OPUS4-47650 LA - deu 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 - Künstliche Neuronale Netze für quantitative Online-Spektroskopie in der Prozessindustrie – Lästige Modellbildung ade? N2 - Bei Industry 4.0 dreht sich alles um Interkonnektivität, sensorgestützte Prozesssteuerung und datengesteuerte Systeme. Prozessanalysentechnik (PAT) wie die Online-Kernresonanzspektroskopie (NMR) gewinnt zunehmend an Bedeutung, da sie zur Automatisierung und Digitalisierung in der Produktion beiträgt. Eine klassische Auswertung von Prozessdaten und deren Umsetzung in Wissen ist jedoch bisher in vielen Fällen aufgrund der unzureichend großen verfügbaren Datensätze nicht möglich oder nicht wirtschaftlich. Bei der Entwicklung eines automatisierten Verfahrens für die Prozesskontrolle stehen manchmal nur die Basisdaten einer begrenzten Anzahl von Batch-Versuchen aus typischen Produkt- und Prozessentwicklungskampagnen zur Verfügung. Diese Datensätze sind jedoch nicht groß genug, um maschinengestützte Verfahren zu trainieren. Um diese Einschränkung zu überwinden, wurde ein neues Verfahren entwickelt, das eine physikalisch motivierte Multiplikation der verfügbaren Referenzdaten erlaubt, um einen ausreichend großen Datensatz für das Training von maschinellen Lernalgorithmen zu erhalten. Das zugrundeliegende Beispiel einer chemischen Synthese wurde spektroskopisch verfolgt und mit der neuen Methode sowie mit einem physikalisch basierten Modell analysiert, wobei sowohl eine anwendungsrelevante Niederfeld-NMR als auch eine Hochfeld-NMR-Spektroskopie als Referenzmethode verwendet wurde. Künstliche neuronale Netze (ANNs) haben das Potenzial, bereits aus relativ begrenzten Eingabedaten wertvolle Prozessinformationen abzuleiten. Um jedoch die Konzentration unter komplexen Bedingungen (viele Edukte und weite Konzentrationsbereiche) vorherzusagen, sind größere ANNs und damit ein größerer Trainingsdatensatz erforderlich. Wir zeigen, dass ein mäßig komplexes Problem mit vier Edukten unter Verwendung von ANNs in Kombination mit der vorgestellten PAT-Methode (Niederfeld-NMR-Spektroskopie) und mit dem vorgeschlagenen Ansatz zur Erzeugung aussagekräftiger Trainingsdaten bewältigt werden kann. T2 - 16. Kolloquium Arbeitskreis Prozessanalytik CY - Online meeting DA - 23.11.2020 KW - Prozessindustrie KW - Online-NMR-Spektroskopie KW - Industrie 4.0 KW - Künstliche Neuronale Netze KW - Prozessanalytik KW - Digitale Transformation PY - 2020 AN - OPUS4-51647 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maiwald, Michael T1 - Aktuelles zur Technologie-Roadmap "Prozess-Sensoren 4.0" N2 - Die auf der NAMUR Hauptsitzung 2015 vorgestellte Technologie-Roadmap „Prozess-Sensoren 4.0“ zeigt die damaligen Anforderungen an Prozess-Sensoren sowie an deren Kommunikations-fähigkeiten auf. Wir berichten über die Umsetzungen der damaligen Ideen/Thesen aus heutiger Sicht und blicken nach vorn. T2 - Workshop NAMUR-Hauptsitzung 2020 CY - Online meeting DA - 05.11.2020 KW - Prozessindustrie KW - Technologie-Roadmap "Prozess-Sensoren 4.0" KW - NAMUR KW - Automation KW - Prozessanalytik KW - Sensoren PY - 2020 AN - OPUS4-51523 LA - deu 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 - 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 - 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 - Voll integrierte und intelligent vernetzte Systeme und Prozesse – Perspektive: Smarte Sensorik, Aktorik und Kommunikation N2 - Um in einem veränderten Umfeld erfolgreich bestehen zu können, müssen Chemieunternehmen neue Pfade beschreiten. Dazu gehört insbesondere das Potential digitaler Technologien. Mit flexiblen, modularen chemischen Vielzweck-Produktionsanlagen lassen sich häufig wechselnde Produkte mit kürzeren Vorlauf- und Stillstandzeiten zwischen den Kampagnen und dennoch hoher Qualität realisieren. Intensivierte, kontinuierliche Produktionsanlagen erlauben auch den Umgang mit schwierig zu handhabenden Substanzen. Grundvoraussetzung für solche Konzepte ist eine hochautomatisierte "chemische" Prozesskontrolle zusammen mit Echtzeit-Qualitätskotrolle, die "chemische" Informationen über den Prozess bereitstellt. In einem Anwendungsbeispiel wurde eine pharmazeutische Lithiierungsreaktion aus einer modularen Pilot-Anlage betrachtet und dabei die Vorzüge eines vollautomatischen NMR-Sensors untersucht. Dazu wurde ein kommerziell erhältliches Benchtop-NMR-Spektrometer mit Permanentmagnet auf die industriellen Anforderungen, wie Explosionsschutz, Feldkommunikation und vollautomatischer, robuster Datenauswertung angepasst. Der NMR-Sensor konnte schließlich erfolgreich im vollautomatischen Betrieb nach fortschrittlichen Regelkonzepten und für die Echtzeitoptimierung der Anlage getestet werden. Die NMR-Spektroskopie erwies sich als hervorragende Online-Methode und konnte zusammen mit einer modularen Datenauswertung sehr flexibel genutzt werden. Die Methode konnte überdies als zuverlässige Referenzmethode zur Kalibrierung konventioneller Online-Analytik eingesetzt werden. Zukünftig werden voll integrierte und intelligent vernetzte "smarte" Sensoren und Prozesse eine kontinuierliche Produktion von Chemikalien und Pharmazeutika mit vertretbaren Qualitätskosten möglich machen. T2 - Kolloquium im Rahmen der Innovationskampagne CY - Karlsruhe, Germany DA - 18.07.2019 KW - Prozessanalytik KW - Prozesskontrolle KW - Digitalisierung KW - Prozessindustrie KW - Smarte Sensoren KW - Automation PY - 2019 AN - OPUS4-48513 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maiwald, Michael T1 - Aus dem Labor in den Prozess: Anforderungen an Smarte Laborgeräte vor dem Hintergrund der Digitalisierung N2 - 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. T2 - Branchentreff Chromatografie: Analytik gestern, heute – morgen? CY - Berlin, Germany DA - 30.09.2019 KW - Smarte Laborgeräte KW - Digitalisierung KW - Prozessanalytik KW - Labor 4.0 KW - Prozesslabor PY - 2019 UR - https://www.healthcapital.de/termine/termin/branchentreff-chromatografie-analytik-gestern-heute-morgen/ AN - OPUS4-49186 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maiwald, Michael A1 - Meyer, Klas A1 - Kern, Simon A1 - Guhl, Svetlana A1 - Bornemann-Pfeiffer, Martin A1 - Wander, Lukas T1 - Integrierte und vernetzte Systeme und Prozesse – Prozessnahe Sensorik für die digital transformierte Prozessindustrie N2 - Unternehmen der Prozessindustrie müssen neue Wege finden, um in einem sich wandelnden Umfeld erfolgreich zu überleben, und gleichzeitig flexiblere Wege der Produkt- und Prozessentwicklung finden, um ihre Produkte schneller auf den Markt zu bringen – insbesondere hochwertige, hochwertige Produkte wie Feinchemikalien oder Arzneimittel. Dies wird zukünftig durch Veränderungen in den Wertschöpfungsketten entlang einer potenziellen Kreislaufwirtschaft erschwert. Anhand von Beispielen wird in diesem Vortrag ein möglicher ganzheitlicher Ansatz zur Digitalisierung und zum Einsatz maschineller Verfahren in der Produktion von Spezialchemikalien durch die Einführung integrierter und vernetzter Systeme und Prozesse skizziert. Es wird auch auf die aktuelle Technologie-Roadmap „Prozess-Sensoren 2027+“ eingegangen, die Ende 2021 erschienen ist. Im Zentrum dieser Roadmaps stehen Sensoren zur Erfassung von physikalischen und chemischen Messgrößen mittels spezifischer und unspezifischer Messverfahren, die zur Steuerung und dem besseren Verständnis von Prozessen dienen. Die Roadmap fasst die gemeinsame Technologie- und Marktsicht von Anwendern, Herstellern und Forschungs¬einrichtungen im Bereich Prozess-Sensorik in der verfahrenstechnischen Industrie zusammen. Digitalisierung und Nachhaltigkeit sind übergreifende Kernthemen der künftigen Entwicklung. T2 - 11. Fachtagung Prozessnahe Röntgenanalytik PRORA CY - Berlin, Germany DA - 24.11.2022 KW - Digital Transformatioin KW - Prozessindustrie KW - Sensorik KW - Prozessanalytik KW - Industrie 4.0 KW - PRORA PY - 2022 AN - OPUS4-56391 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -