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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.
In this contribution a Raman spectrometer based control structure for the heating of a desorption column is proposed. For this purpose calibration experiments for the absorption of carbon dioxide using monoethanolamine solutions are carried out and calibration models are developed to measure both carbon dioxide liquid loads and monoethanolamine mass fractions. The calibration experiments are supported by online NMR spectroscopy to accurately measure the appearance of all species in the electrolyte system. Both models are tested during the plant operation of a mini-plant for the oxidative coupling of methane and the proof of concept for the control structure is given. The Raman spectroscopy implemented in the ATEX conform mini-plant shows a reliable and robust performance being even indifferent to impurities hindering the GC analysis.
Industrie 4.0 aus Sicht der NAMUR - Die Technologie-Roadmap "Prozess-Sensoren 4.0" und danach ...
(2016)
Es wurde die Anforderungen an die Kommunikatoion von Analysengeräten für eine zukünftige Topologie nach Industrie 4.0 gemeinsam mit dem ZVEI-Arbeitskreis "Kommunikationstechnik für Analysatoren" (KfA) diskutiert.
Ziel des Arbeitskreises ist es, kommunikationstechnische Trends für Prozess-Analysengeräte zu beobachten und zu bewerten. Im Bedarfsfall hat dieser Arbeitskreis die Aufgabe, Analysatoren für neue Kommunikationstechniken tauglich zu machen und die dafür notwendige Anschlusstechnik (inkl. Hardware-Interface und Software) zu entwickeln. Die Arbeiten werden in der Regel im Rahmen eines Firmenkonsortiums in gemeinschaftlichen Entwicklungsprojekten durchgeführt. Eine enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Bus-Nutzerorganisationen mit der VDI/VDE-Gesellschaft Mess- und Automati-sierungstechnik (GMA)und mit der Interessengemeinschaft Prozessleittechnik der chemischen und pharmazeutischen Industrie (NAMUR) ist hierfür Grundvoraussetzung.
Prozess-Sensoren 4.0 vereinfachen ihre Einbindung über Plug and Play, obwohl sie komplexer werden. Sie bieten Selbstdiagnose, Selbstkalibrierung und erleichterte Parametrierung. Über die Konnektivität ermöglichen die Prozess-Sensoren den Austausch ihrer Informationen als Cyber-physische Systeme mit anderen Prozess-Sensoren und im Netzwerk.
Der Wandel von der aktuellen Automation zum smarten Sensor ist im vollen Gange. Automatisierungstechnik und Informations- und Kommunikationstechnik (IKT) verschmelzen zunehmend. Eine Topologie für smarte Sensoren, die das Zusammenwirken mit daten- und modellbasierte Steuerungen bis hin zur Softsensorik beschreibt gibt es heute jedoch noch nicht. Wir müssen jetzt schnell die Weichen für eine smarte und sichere Kommunikationsarchitektur stellen, um zu einer störungsfreien Kommunikation aller Komponenten auf Basis eines einheitlichen Protokolls zu kommen. Unnötiges Schnickschnack ist nicht erwünscht. Wenn die Prozessindustrie dieses nicht definiert, tun es andere.
Für die weitere Entwicklung von der Ist‐Situation zu einer Industrie-4.0-Welt in der Prozessindustrie werden mehrere Szenarien diskutiert. Diese reichen vom erleichterten Abruf sensorbezogener Daten über zusätzliche Kommunikationskanäle zwischen Sensor und mobilen Endgeräten über vollständig bidirektionale Kommunikation bis hin zur Einbindung der Cloud und des Internets in virtualisierte Umgebungen.
Um zu einer störungsfreien Kommunikation aller Komponenten untereinander zu kommen, muss mindestens ein einheitliches Protokoll her, das alle sprechen und verstehen. Der derzeit greifbarste offengelegte Standard, der moderne Kommunikationsanforderungen erfüllt, ist OPC Unified Architecture (OPC-UA). Viele halten das Sortieren der Kommunikationsstandards für eines der wesentlichen Errungenschaften von Industrie 4.0.
Der Vortrag greift die Anforderungen der Technologie-Roadmap „Prozess-Sensoren 4.0“ auf und zeigt Möglichkeiten zu ihrer Realisierung am Beispiel eines Online-NMR-Analysators, der im Rahmen des EU-Projekts „CONSENS“ (www.consens-spire.eu) entwickelt wurde.
Aktuelle und zukünftige öffentliche Förderung von Industrie 4.0-Projekten sind eine gute Investition. Wegen der hohen Komplexität und Interdisziplinarität gelingt die Umsetzung nur gemeinsam zwischen Anwendern aus der Prozessindustrie, Software- und Geräteherstellern sowie Forschungsgruppen. Anwender sind gefragt, diese neue Technologie durch eine beschleunigte Validierung und Akzeptanz umzusetzen. Sie erhalten die einzigartige Chance, ihre Prozesse und Anlagen wettbewerbsfähig zu halten. Kooperativ betriebenen F&E-Zentren und gemeinsam anerkannten Applikationslaboren kommt dafür eine hohe Bedeutung zu.
Der Vortrag stellt die aktuellen Forschungsschwerpunkte zum Thema Prozessanalytik an der Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) vor und nennt aktuelle Entwicklungsfelder mit dem Ziel gemeinsamer F&E-Projekte. Zunächst wird die Prozessindustrie und ihre Wertschöpfungskette vorgestellt. Daraus ergibt sich eine Motivation für Prozessanalytik. Zwischen der Prozessanalytik in der Pharmazeutische Industrie und der Chemischen Industrie bzw. Verfahrenstechnik gibt es Unterschiede, die herausgearbeitet werden. Der Vortrag schließt mit Technologiewünschen und Technologievisionen und nennt Konkrete Beispiele für Visionen für PAT, insbesondere im Kontext des Zukunftsprojekts „Industrie 4.0“
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.
Integrierte und vernetzte Systeme und Prozesse – Eine Perspektive für die smarte Laborinfrastruktur
(2022)
Chemie- und Pharmaunternehmen müssen neue Wege gehen, 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 - vor allem hochwertige High-End-Produkte wie Feinchemikalien oder Arzneimittel. Dazu gehört auch das Potenzial der digitalen Technologien, um ein umfassenderes Wissensmanagement zu ermöglichen.
Eine wichtige Wissensquelle sind analytische Labors, die Unternehmensweit aktiv sind – von F&E bis zur Produktion. Die ganzheitliche Einbindung von analytischen Labors und ein unternehmensweites Daten- und Wissensmanagement sind wichtige Bausteine zur Integration und Vernetzung aller Systeme und Prozesse. Das Potenzial von Daten aus der Produktion mit ihren Kontextinformationen wird heute oft noch nicht konsequent für ein umfassendes Verständnis der Produktion genutzt.
Dieser Beitrag skizziert anhand von Beispielen einen möglichen ganzheitlicheren Ansatz zur Digitalisierung und zum Einsatz maschineller Verfahren in der Produktion von Spezialchemikalien und Pharmazeutika durch die Einführung integrierter und vernetzter Systeme und Prozesse.
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.
Online NMR spectroscopy is an excellent tool to study complex reacting multicomponent mixtures and gain process insight and understanding. For online studies under process conditions, flow NMR probes can be used in a wide range of temperature and pressure. This paper compiles the most important aspects towards quantitative process NMR spectroscopy in complex multicomponent mixtures and provides examples. After NMR spectroscopy is introduced as an online method and for technical samples without sample preparation in deuterated solvents, influences of the residence time distribution, pre-magnetization, and cell design are discussed. NMR acquisition and processing parameters as well as data preparation methods are presented and the most practical data analysis strategies are introduced.
The increasing pollution of terrestrial and aquatic ecosystems with plastic debris, which leads to the accumulation of microscopic plastic particles of still unknown fate, is an upcoming problem of our time. In order to monitor the degree of contamination and to understand the underlying processes of degradation and internalization of plastic debris, analytical methods are urgently needed, which help to identify and quantify microplastics. Currently, expensive collected and purified materials enriched on filters are investigated by (micro) infrared spectroscopy (FTIR). Few studies using micro-Raman spectroscopy have been published as well. In contrast to FTIR, Raman spectroscopy can handle wet samples, but it suffers from interference of fluorescent materials. Both micro-FTIR- and micro-Raman, always include time consuming scanning and mapping procedures followed by the manual inspection and measurement of selected particles.