Ihre Prozessdaten haben mehr Einsparpotenzial als Sie denken

Wir zeigen Ihnen auf Basis Ihrer eigenen Daten, wo in Ihrer Anlage messbare Optimierung möglich ist und validieren mögliche Anpassungen im laufenden Betrieb. Ungenutzte Potenziale bleiben oft verborgen, auch wenn Prozesse bereits umfassend analysiert, simuliert und optimiert wurden. Denn im laufenden Betrieb verhalten sich Anlagen oft komplexer, als es klassische Modelle vollständig abbilden können.

Genau hier setzt das Data Science Framework an: Wir nutzen reale Betriebsdaten und KI, um zusätzliche Optimierungspotentiale sichtbar zu machen und Optimierungen kontrolliert im Betrieb zu validieren.

Erfolgreiches Praxisbeispiel sehen?

In einem Pilotprojekt mit Syngenta wurde eine Entwässerungskolonne analysiert und datenbasiert optimiert. Die Anlage war bereits umfassend verstanden und stabil betrieben. Trotzdem zeigten die realen Betriebsdaten zusätzliche Optimierungspotenziale.

Innerhalb von rund 2.5 Monaten wurden Prozess- und Qualitätsdaten zusammengeführt, relevante Einflussfaktoren identifiziert und optimierte Parameter-Sets abgeleitet. Diese wurden mit Prozessexperten geprüft und bei gleichbleibender Produktqualität schrittweise im laufenden Betrieb validiert.

Ergebnis: Der Energieeinsatz konnte signifikant reduziert und ein wirtschaftlich relevantes Einsparpotenzial pro Jahr nachgewiesen werden.

Mehr zum Projekt erfahren

Das Data Science Framework (DSF) macht Einsparpotenziale sichtbar!

Wann ist das DSF für Sie sinnvoll?

Das DSF ist sinnvoll, wenn Sie in der Prozessindustrie arbeiten und Optimierung nicht auf Annahmen, sondern auf reale Betriebsdaten stützen möchten.

Produktionsanlage läuft energieintensiv
Wir zeigen, wo Einsparpotenzial möglich ist, ohne Qualität und Betrieb zu gefährden.

Prozessdaten liegen in verschiedenen Systemen
Wir führen relevante Daten zusammen, strukturieren sie und machen sie analysierbar.

Modelle und Simulationen sind vorhanden
Wir ergänzen diese Sicht um das reale Anlagenverhalten im laufenden Betrieb.

Typische Einsatzbereiche: Physikalische Prozesse wie Destillation, Trocknung oder vergleichbare Verfahren in der Chemie-, Pharma-, Biochemie- und Lebensmittelindustrie.

Lassen Sie Ihr Potenzial direkt prüfen!

Im laufenden Betrieb bessere Resultate erzielen!

In vielen Anlagen sind die relevanten Einflussfaktoren grundsätzlich bekannt. Unklar bleibt jedoch oft, wie sie im laufenden Betrieb tatsächlich zusammenspielen.

Welche Rezeptparameter beeinflussen den Prozess wirklich?
Wo liegen ungenutzte Optimierungspotenziale?
Was ist möglich, ohne Qualität oder Betrieb zu gefährden?

Zwischen Modell und Realität liegt ungenutztes Potenzial

Simulationsmodelle und klassische Berechnungen zeigen ideale Zustände. Die Realität im Betrieb weicht jedoch oft davon ab. Genau in dieser Differenz entstehen messbare Optimierungspotenziale:

reale Wechselwirkungen zwischen Parametern
bisher nicht erkannte Zusammenhänge im Prozess
Abweichungen vom «optimalen» Modellzustand

Ohne Zugriff auf das tatsächliche Anlagenverhalten bleiben diese Potenziale ungenutzt. Oder werden aus Risikoüberlegungen nicht umgesetzt.

Mit dem Data Science Framework nutzen wir reale Betriebsdaten, um Rezeptparameter zu optimieren. Sie gehen dabei kein Risiko ein, Ihren laufenden Betrieb zu gefährden. Vorschläge werden mit Ihren Prozessexperten geprüft und kontrolliert im Betrieb validiert.

Das Data Science Framework folgt keinem starren Analyseprozess, sondern ist konsequent auf die Umsetzung im Betrieb ausgerichtet. Ziel ist es, aus vorhandenen Daten konkrete, überprüfbare Optimierungen abzuleiten – und diese unter realen Bedingungen zu validieren.

Sascha Zeller, Beichsleiter Data Management, ControlTech Engineering AG

Davon können Sie direkt profitieren!

Transparenz statt Modellannahmen
Sie sehen, wie sich Ihre Anlage verhält – nicht, wie sie sich im Modell verhalten sollte.

Umsetzbare Parameter statt theoretischer Optimierung
Sie erhalten konkrete, getestete Parameter-Sets, die im Betrieb funktionieren.

Einsparpotenzial erkennen statt steigende Ressourcen
Sie profitieren von mehr Kontrolle, mehr Effizienz und weniger Betriebskosten.

Potenziale systematisch nutzen statt immer wieder neu anfangen
Der iterative DSF Ansatz mit maschinellem Lernen schafft die Grundlage zur Skalierung.

So funktioniert das Data Science Framework

3 Bestandteile des DSF-Prozesses (Zieldefinition, Data Screening, Assessment) dargestellt in einem Kreislauf. — Das Data Science Framework ist ein standardisierter Prozess für Data Science Projekte mit drei Schritten, welche iterativ (Runde um Runde) wiederholt werden.

Schritt 1: Relevante Daten identifizieren und nutzbar machen

Nicht alle verfügbaren Daten sind für die Optimierung entscheidend. Wir identifizieren, welche Prozessdaten tatsächlich Einfluss auf Ihre Fragestellung haben, prüfen deren Qualität und bereiten sie so auf, dass sie direkt für die Analyse genutzt werden können. Typischerweise stehen dabei mehrere relevante Prozessparameter im Fokus.

Ergebnis: Eine belastbare Datenbasis statt unstrukturierter Datensammlung

Schritt 2: Zusammenhänge sichtbar machen und Potenziale ableiten

Auf Basis der realen Betriebsdaten werden Modelle entwickelt, die das tatsächliche Verhalten der Anlage abbilden. Dabei werden auch Wechselwirkungen zwischen Parametern sichtbar, die in klassischen Ansätzen oft verborgen bleiben. Daraus entstehen konkrete Vorschläge für optimierte Parameter-Sets.

Ergebnis: Nachvollziehbare Zusammenhänge und konkrete Optimierungsansätze

Schritt 3: Im Betrieb testen und gezielt weiterentwickeln

Die abgeleiteten Parameter-Sets werden nicht theoretisch bewertet und auch nicht ungeprüft umgesetzt. Sie werden datenbasiert vorgeschlagen, mit Ihrem Prozesswissen geprüft und im laufenden Betrieb kontrolliert validiert. Neue Erkenntnisse fliessen direkt in die Modelle zurück und verbessern die Vorschläge iterativ – abgestimmt mit Ihren betrieblichen Anforderungen.

Ergebnis: Validierte Optimierungen, die im realen Betrieb funktionieren

Bereit für Ihre bestehende Systemlandschaft

Wir sind systemneutral und setzen Ihre Anforderungen
unabhängig von der eingesetzten Technologie um.

Bild von Sascha Zeller, Teamleiter OT Solutions bei ControlTech Engineering AG.

Lassen Sie uns gemeinsam Ihre Ausgangslage analysieren.

Gemeinsam prüfen wir, welche Daten bereits vorhanden sind, welches Optimierungspotenzial realistisch ist und wie ein erster DSF-Zyklus in Ihrem Betrieb aussehen könnte.

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