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Fünf Anwendungsfälle für datengetriebene Prozessoptimierung in der Industrie

Produktionsanlagen erzeugen heute mehr Daten denn je. Sensoren, ProzessleitsystemeWas ist ein Prozessleitsystem?Prozessleitsysteme dienen der Führung technischer Prozesse. Sie ermöglichen die Überwachung, Steuerung und Regelung verfahrentechnischer Anlagen. und HistorianWas versteht man unter Historian?Ein Historian ist eine spezialisierte Datenbank-System, das Produktions- und Prozessdaten kontinuierlich sammelt und für Analysen sowie die Überwachung von Abläufen bereitstellt.-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)Was ist Data Science Framework (DSF)?CTE-Ansatz zur KI-gestützten Optimierung industrieller Prozesse auf Basis realer Betriebsdaten. von CTE an. Es unterstützt Unternehmen dabei, Produktionsdaten systematisch auszuwerten, Zusammenhänge sichtbar zu machen und Optimierungspotenziale gezielt zu identifizieren.

Sascha Zeller Sascha Zeller
Veröffentlicht 11.06.26
Es handelt sich um eine Infografik zu Data Science Framework mit den 3 Punkten: Zieldefinition, Data Screening, Assessment.

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.

Direkt zur Lösung

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:

  1. Destillationsprozesse

  2. Trocknungsanlagen

  3. Chemische Produktionsprozesse

  4. Thermische Verfahren

2. Dynamische Prozesse besser verstehen

Besonders anspruchsvoll sind Prozesse, die sich ständig verändern. Dazu gehören Anfahrvorgänge, Batch-ProzesseWas ist ein Batch-Prozess?Ein Batch-Prozess ist ein Produktionsverfahren, bei dem definierte Mengen eines Produkts nach festgelegten Rezepturen hergestellt werden. Die Schritte werden überwacht und dokumentiert. 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:

  1. Wie sich Anfahrzeiten reduzieren lassen

  2. Warum Qualitätsabweichungen auftreten

  3. 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 ProzessmonitoringWas ist Prozessmonitoring?Prozessmonitoring ist die kontinuierliche Überwachung und Analyse von Anlagen, Maschinen und Produktionsprozessen. Ziel ist die frühzeitige Erkennung von Abweichungen. identifiziert Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Prozessgrössen und erkennt Auffälligkeiten frühzeitig. Die Vorteile:

  1. Schnellere Ursachenanalyse

  2. Weniger ungeplante Stillstände

  3. Höhere Prozessstabilität

  4. 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:

  1. Schnelleren Entscheidungen

  2. Weniger Ausschuss

  3. Höherer Produktqualität

  4. 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:

  1. Virtuelle ProzessabbilderWas sind virtuelle Prozessabbilder?Virtuelle Prozessabbilder bilden reale Anlagen und Abläufe digital nach und ermöglichen Analysen, Simulationen und Optimierungen ohne Produktionseingriffe.

  2. Modellprädiktive RegelungenWas sind modellprädiktive Regelungen?Modellprädiktive Regelungen sind Regelungsverfahren, die mathematische Modelle zur Vorhersage zukünftiger Prozesszustände nutzen und Steuergrößen optimieren.

  3. Digitale ZwillingeWas sind digitale Zwillinge?Digitale Zwillinge sind virtuelle Abbilder von Anlagen, Maschinen oder Prozessen, die mit Echtzeitdaten verbunden sind. Sie unterstützen Analysen, Optimierungen und Simulationen.

  4. Smart ControllerWas sind Smart Controller?Smart Controller sind intelligente Steuerungssysteme, die Automatisierungsfunktionen mit Datenanalyse, Vernetzung und adaptiven Algorithmen kombinieren.

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-ModellenWas sind Machine-Learning-Modelle?Machine-Learning-Modelle sind trainierte Algorithmen, die Muster in Daten erkennen und Vorhersagen oder Entscheidungen ableiten. Sie bilden die Grundlage für datenbasierte Optimierungen.. 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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