Industrial Data Science Erfolgreiche Prozessoptimierung beginnt mit Daten

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ControlTech Engineering AG

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Erfolgreiche Prozessoptimierung beginnt mit dem Verständnis vorhandener Daten. Industrial Data Science liefert die Grundlage für Soft Sensoren, digitale Zwillinge und KI-Anwendungen. Ein Pilotprojekt an einer Destillationskolonne senkte die Energiekosten um drei Prozent bei stabiler Qualität.

Künstliche Intelligenz gilt als Schlüsseltechnologie der Industrie 4.0. Kaum eine Digitalisierungsstrategie kommt heute ohne Begriffe wie Machine Learning, Predictive Analytics oder digitale Zwillinge aus. In der industriellen Praxis zeigt sich jedoch ein anderes Bild. Viele Unternehmen verfügen bereits heute über umfangreiche Datenbestände, nutzen deren Potenzial aber nur teilweise. Sensoren, Prozessleitsysteme, Historian-Datenbanken und Laborinformationssysteme erfassen täglich tausende Informationen über Anlagenzustände, Energieverbrauch, Produktqualität und Prozessparameter. Der grösste Nutzen entsteht deshalb häufig nicht durch neue Algorithmen allein, sondern durch die systematische Analyse der Daten, die bereits vorhanden sind. KI-gestützte Modelle können dabei ein wirksames Werkzeug sein, vorausgesetzt, Datenqualität, Prozesskontext und fachliche Interpretation stimmen. «KI allein optimiert noch keinen Prozess. Entscheidend ist, ob Datenqualität, Prozesswissen und Technologie richtig zusammenspielen», berichtet Dominic Brunner, CEO der Controltech Engineering AG.

Strukturierte Daten mit Industrial Data Science

Im Zuge der Digitalisierung wurden in den vergangenen Jahren zahlreiche Systeme zur Datenerfassung und -speicherung eingeführt. Die technische Infrastruktur ist in vielen Unternehmen vorhanden. Gleichzeitig zeigt sich, dass die Verfügbarkeit von Daten allein noch keine besseren Entscheidungen ermöglicht. Produktionsprozesse sind komplex. Zahlreiche Einflussgrössen wirken gleichzeitig, Wechselwirkungen sind oft nicht offensichtlich und relevante Zusammenhänge bleiben im Tagesgeschäft verborgen. Erst wenn Daten strukturiert analysiert und in ihrem Prozesskontext verstanden werden, entsteht daraus ein echter Mehrwert.

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Industrial Data Science verfolgt das Ziel, vorhandene Daten nutzbar zu machen, um Prozesse besser zu verstehen und Optimierungspotenziale sichtbar zu machen. Dabei geht es nicht ausschliesslich um künstliche Intelligenz. Häufig liefern bereits statistische Auswertungen, datenbasierte Modelle oder multivariate Analysen wertvolle Erkenntnisse über das Verhalten komplexer Anlagen. Die Grundlage erfolgreicher Digitalisierungsprojekte ist deshalb ein fundiertes Verständnis der vorhandenen Daten und ihrer Zusammenhänge.

Fünf typische Anwendungsfelder

• 1. Soft Sensoren schaffen Echtzeittransparenz: Viele Qualitätsmerkmale stehen erst nach Laboranalysen zur Verfügung. Datenbasierte Modelle ermöglichen es, diese Grössen bereits während der Produktion abzuschätzen. Dadurch stehen relevante Informationen früher zur Verfügung und Entscheidungen können schneller getroffen werden.

• 2. Datengetriebenes Prozessmonitoring: Moderne Analyseverfahren helfen dabei, Muster und Wechselwirkungen in grossen Datenmengen sichtbar zu machen. Prozessabweichungen können früher erkannt und Ursachen systematischer analysiert werden.

• 3. Digitale Zwillinge vorbereiten: Digitale Zwillinge gelten als wichtiger Baustein zukünftiger Produktionssysteme. Voraussetzung dafür ist jedoch ein belastbares Verständnis des realen Prozessverhaltens. Datenbasierte Modelle schaffen die notwendige Grundlage.

• 4. Dynamische Prozesse besser verstehen: Anfahrvorgänge, Batch-Prozesse und Produktwechsel gehören zu den anspruchsvollsten Situationen im Anlagenbetrieb. Datenanalysen ermöglichen es, zeitliche Zusammenhänge sichtbar zu machen und Optimierungspotenziale gezielt zu identifizieren.

• 5. Kontinuierliche Prozessoptimierung: Datenanalysen helfen dabei, optimale Betriebsbereiche zu identifizieren und Zusammenhänge zwischen Energieverbrauch, Prozessparametern und Produktqualität sichtbar zu machen.

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KI braucht Prozesskontext

Die aktuelle Diskussion vermittelt häufig den Eindruck, dass künstliche Intelligenz industrielle Herausforderungen automatisch löst. In der Praxis hängt der Erfolg jedoch wesentlich von der Qualität der zugrunde liegenden Daten und vom Verständnis des realen Anlagenverhaltens ab. Fehlende Datenqualität, unvollständige Informationen oder mangelnder Prozesskontext lassen sich auch durch moderne Algorithmen nicht kompensieren.

Richtig eingesetzt können KI- und Machine-Learning-Modelle jedoch wertvolle Beiträge leisten: Sie erkennen Muster, Wechselwirkungen und nichtlineare Zusammenhänge, die mit klassischen Auswertungen nur schwer sichtbar werden. Deshalb beginnt erfolgreiche Industrial Data Science nicht mit der Auswahl eines KI-Modells, sondern mit einer klaren Fragestellung, einer belastbaren Datenbasis und dem Verständnis der vorhandenen Prozesslandschaft.

Wie gross das Potenzial bestehender Daten sein kann, zeigt ein aktuelles Pilotprojekt im industriellen Umfeld. Bei einer seit Jahren stabil betriebenen Destillationskolonne wurde untersucht, ob sich durch die systematische Analyse vorhandener Betriebsdaten zusätzliche Optimierungsmöglichkeiten identifizieren lassen. Über mehrere Wochen wurden Daten ausgewertet, Modelle entwickelt und Optimierungsvorschläge im laufenden Betrieb getestet.

Das Ergebnis: Bei gleichbleibender Produktqualität konnten die Energiekosten um rund drei Prozent reduziert werden. Das Beispiel zeigt, dass selbst bei gut verstandenen Anlagen häufig zusätzliche Potenziale vorhanden sind, die erst durch eine strukturierte Datenauswertung sichtbar werden.

Fazit: Industrial Data Science ist das Fundament der Digitalisierung

Industrial Data Science ist nicht das Ziel der Digitalisierung, sondern deren Fundament. Unternehmen, die ihre Prozesse datenbasiert verstehen, schaffen die Voraussetzungen für weiterführende Anwendungen wie Soft Sensoren, digitale Zwillinge, modellprädiktive Regelungen oder künstliche Intelligenz.

Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht zuerst, welche KI-Technologie eingesetzt werden soll. Die entscheidende Frage lautet: Verstehen wir die Daten, die wir bereits besitzen? Denn erfolgreiche Prozessoptimierung beginnt nicht mit KI als Selbstzweck. Sie beginnt mit dem Verständnis der eigenen Daten und nutzt künstliche Intelligenz dort, wo sie konkrete Zusammenhänge sichtbar macht und bessere Entscheidungen ermöglicht.

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