Fünf Anwendungsfälle für datengetriebene Prozessoptimierung in der Industrie

Produktionsanlagen erzeugen heute mehr Daten denn je. Sensoren, Prozessleitsysteme und Historian-Datenbanken erfassen rund um die Uhr Informationen über Anlagenzustände, Energieverbrauch, Produktionsmengen und Produktqualität. Trotzdem bleiben viele Optimierungspotenziale ungenutzt.

Die Herausforderung besteht meist nicht darin, Daten zu sammeln. Die eigentliche Aufgabe liegt darin, aus vorhandenen Daten konkrete Erkenntnisse und messbare Verbesserungen abzuleiten. Genau hier setzt das Data Science Framework (DSF) von CTE an. Es unterstützt Unternehmen dabei, Produktionsdaten systematisch auszuwerten, Zusammenhänge sichtbar zu machen und Optimierungspotenziale gezielt zu identifizieren.

Wie wir vorgehen?

CTE stellt Sie als Kunden ins Zentrum. Nur mit Ihrem Prozesswissen können wir Ihre Produktion optimieren. Dabei fokussiern wir auf das Zusammenspiel von Daten sammeln, strukturieren und validieren.

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Im Folgenden zeigen wir fünf typische industrielle Anwendungsfälle für unser Data Science Framework.

1. Kontinuierliche Prozessoptimierung

Viele energieintensive Produktionsprozesse laufen über Jahre hinweg nach denselben Parametern. Kleine Ineffizienzen bleiben dabei oft unentdeckt. Mithilfe datenbasierter Analysen lassen sich Zusammenhänge zwischen Prozessparametern, Energieverbrauch und Produktionsleistung erkennen. Dadurch können Betriebsbedingungen identifiziert werden, die eine höhere Effizienz oder bessere Produktqualität ermöglichen.

Typische Anwendungsbereiche:

Destillationsprozesse
Trocknungsanlagen
Chemische Produktionsprozesse
Thermische Verfahren

2. Dynamische Prozesse besser verstehen

Besonders anspruchsvoll sind Prozesse, die sich ständig verändern. Dazu gehören Anfahrvorgänge, Batch-Prozesse oder Übergangsphasen zwischen unterschiedlichen Betriebszuständen. Während klassische Analysen häufig auf stationäre Zustände fokussieren, ermöglicht Data Science die Untersuchung komplexer zeitlicher Zusammenhänge.

Dadurch können Unternehmen erkennen:

Wie sich Anfahrzeiten reduzieren lassen
Warum Qualitätsabweichungen auftreten
Welche Prozessschritte Optimierungspotenzial bieten

3. Abweichungen frühzeitig erkennen

Produktionsanlagen erzeugen täglich tausende Messwerte. Die Herausforderung besteht darin, aus dieser Datenmenge die relevanten Signale herauszufiltern. Ein datengetriebenes Prozessmonitoring identifiziert Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Prozessgrössen und erkennt Auffälligkeiten frühzeitig. Die Vorteile:

Schnellere Ursachenanalyse
Weniger ungeplante Stillstände
Höhere Prozessstabilität
Verbesserte Transparenz

4. Qualität vorhersagen statt messen

Viele Qualitätsmerkmale können erst durch zeitaufwendige Laboranalysen bestimmt werden.

Mit datenbasierten Modellen lassen sich diese Qualitätsgrössen häufig bereits während der Produktion abschätzen. Prozessdaten dienen dabei als Grundlage für sogenannte Soft Sensors.

Dadurch profitieren Unternehmen von:

Schnelleren Entscheidungen
Weniger Ausschuss
Höherer Produktqualität
Kürzeren Reaktionszeiten

5. Digitale Modelle für intelligente Regelungen

Komplexe Produktionsprozesse stossen mit klassischen Regelungsansätzen oft an ihre Grenzen. Datenbasierte Modelle ermöglichen ein tieferes Verständnis des Prozessverhaltens und bilden die Grundlage für moderne Optimierungs- und Regelungsstrategien.

Mögliche Anwendungen sind:

Virtuelle Prozessabbilder
Modellprädiktive Regelungen
Digitale Zwillinge
Smart Controllers

Dadurch können Prozesse stabiler, effizienter und robuster betrieben werden.

Der entscheidende Faktor: Die richtige Datengrundlage

Nicht jeder Anwendungsfall erfordert sofort den Einsatz von künstlicher Intelligenz oder komplexen Machine-Learning-Modellen. Der grösste Hebel liegt häufig darin, vorhandene Daten systematisch auszuwerten, relevante Einflussgrössen zu identifizieren und daraus konkrete Optimierungsschritte abzuleiten.

Genau hier setzt das Data Science Framework von CTE an: Es hilft Unternehmen, geeignete Anwendungsfälle zu erkennen, vorhandene Daten nutzbar zu machen und datenbasierte Verbesserungen kontrolliert im laufenden Betrieb zu validieren.

Denn erfolgreiche Prozessoptimierung beginnt nicht mit Algorithmen – sondern mit dem Verständnis der eigenen Daten.

Zeller Sascha, Business Unit Manager Data Management

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