Wasser spielt in vielen industriellen Prozessen eine wesentliche Rolle. Ein reibungsloser Ablauf komplexer Prozesswassersysteme ist die Voraussetzung für einen funktionierenden Kühlprozess. Dabei sind unterschiedliche Größen und Messwerte ausschlaggebend. Hierzu zählen u.a. der pH-Wert, der Redox-Wert oder die Leitfähigkeit des Systemwassers. Um eben diese Werte zu überwachen, müssen unterschiedlichste Sensoren Daten erfassen und zur Verfügung stellen.
Seit 1932 kümmert sich die Dr. Hartmann Chemietechnik GmbH & Co. KG um die Prozesswassersysteme ihrer Kunden. Ziel und damit die Herausforderung der kostenfreien Potentialanalyse des Smart Data Solution Center Baden-Württemberg war es, die Ingenieure bei ihren Auswertungen zu unterstützen. Dabei lag der Fokus nicht nur auf den qualitativen Aspekten, sondern auch auf dem Ermöglichen von Vorhersagen. Es wurde ausgelotet, ob und wie man aus den bisher gewonnenen Daten Prognosen ableiten kann, wann ein kritischer Grenzwert über- oder unterschritten wird.
Auf Basis von Smart-Data-Methoden wurde ein Ansatz entwickelt, der sowohl langfristige als auch kurzfristige Merkmale der Sensordaten für die Zeitreihe-Prädiktion nutzbar macht. Zusätzlich kann ein erweiterter Smart-Data-Ansatz den Auftritt relevanter Störungen sehr gut vorhersagen. Für ein Vorhersage-Zeitfenster von einer Stunde wird eine Genauigkeit von mindestens 95% erreicht. Um diese Erkenntnisse zukünftig anzuwenden und zu erweitern, werden internen Daten und Prozessen entsprechend fit für Smart Data gemacht.
Data Innovation Community
Industrie 4.0
Projektpartner
Dr. Hartmann Chemietechnik GmbH & Co. KG, Smart Data Solution Center Baden-Württemberg
Ansprechpartner
Murat Malyemez, malyemez@sicos-bw.de
Zeitraum
Oktober 2016 – Oktober 2017
