Die ENEOS Materials Corporation (ehemals Geschäftsbereich Elastomere der JSR Corporation) und die Yokogawa Electric Corporation (TOKYO: 6841) geben eine Vereinbarung bekannt, wonach Factorial Kernel Dynamic Policy Programming (FKDPP), ein auf bestärkendem Lernen basierender KI-Algorithmus, offiziell für den Einsatz in einem Chemiewerk von ENEOS Materials übernommen wird. Die Vereinbarung folgt auf einen erfolgreichen Feldversuch, bei dem diese autonome KI-Steuerung*1 fast ein Jahr lang ein hohes Leistungsniveau bei der Steuerung einer Destillationskolonne in dieser Anlage gezeigt hat. Dies ist weltweit das erste Mal, dass KI mit bestärkendem Lernen formell für die direkte Steuerung einer Anlage eingesetzt wird.*2
Diese Pressemitteilung enthält multimediale Inhalte. Die vollständige Mitteilung hier ansehen: https://www.businesswire.com/news/home/20230329005002/de/
Distillation columns at the ENEOS Materials chemical plant (Photo: ENEOS Materials Corporation)
Über einen Zeitraum von 35 Tagen (840 Stunden) in Folge, vom 17. Januar bis zum 21. Februar 2022, bestätigte dieser Feldversuch*3 zunächst, dass die KI-Lösung Destillationsvorgänge steuern kann, die über die Möglichkeiten der bestehenden Steuerungsmethoden (PID-Steuerung/APC) hinausgehen und bislang eine manuelle Steuerung der Ventile auf Grundlage des Urteilsvermögens von erfahrenem Anlagenpersonal erforderlich machten. Nach einer planmäßigen Abschaltung der Anlage für Wartungs- und Reparaturarbeiten wurde der Feldversuch wieder aufgenommen und bis zum heutigen Tag fortgesetzt. Wie sich gezeigt hat, ist diese Lösung in der Lage, die komplexen Bedingungen zu steuern, die erforderlich sind, um die Produktqualität zu wahren und einen angemessenen Flüssigkeitsstand in der Destillationskolonne sicherzustellen, während gleichzeitig die Abwärme als Wärmequelle optimal genutzt wird. Auf diese Weise hat die Lösung die Qualität stabilisiert, einen hohen Ertrag erzielt und Energie gespart.
In diesem Feldversuch hat die autonome KI-Steuerung die folgenden vier Vorteile gezeigt:
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Stabilität über das ganze Jahr hinweg
Die autonome KI-Steuerung sorgte für eine stabile Kontrolle der Flüssigkeitsstände und maximierte die Nutzung der Abwärme, selbst bei winterlichem und sommerlichem Wetter mit Schwankungen der Außentemperatur von etwa 40 ºC. Während des gesamten Feldversuchs wurden keine Probleme beobachtet, und es wurden ein stabiler Betrieb und eine hohe Produktqualität erreicht. -
Geringere Umweltbelastung
Durch den Wegfall der Produktion von Off-Spec-Produkten reduzierte die autonome KI-Steuerung die Kraftstoff-, Arbeits- und andere Kosten und ermöglichte einen effizienten Rohstoffeinsatz. Bei der Herstellung qualitativ hochwertiger Produkte, die den Versandstandards entsprechen, reduzierte die autonome KI-Steuerung den Dampfverbrauch und die CO2-Emissionen um 40 %*4 im Vergleich zur herkömmlichen manuellen Steuerung. -
Reduzierte Arbeitsbelastung und verbesserte Sicherheit
Die autonome KI-Steuerung macht manuelle Eingaben durch die Bediener überflüssig. Dadurch wurde nicht nur die Arbeitsbelastung verringert und menschliches Versagen vermieden, sondern auch die psychische Belastung reduziert und die Sicherheit verbessert. -
Stabilität des KI-Steuerungsmodells
Selbst nach Änderungen an der Anlage im Zuge eines routinemäßigen Stillstands zu Wartungs- und Reparaturzwecken konnte dasselbe KI-Steuerungsmodell weiter verwendet werden.
Im Laufe dieses einjährigen Verifizierungsprozesses bei ENEOS Materials hat sich die autonome KI-Steuerung als ein robustes System erwiesen, das das ganze Jahr über, auch im Winter und im Sommer, eine stabile Leistung erbringen und den Betrieb optimieren kann. Das Unternehmen wird die Anwendung dieser KI auf andere Arten von Prozessen und Anlagen prüfen und weiter daran arbeiten, die Produktivität zu verbessern und Energie zu sparen, indem es den Umfang der Autonomisierung erweitert.
Um die Autonomisierung von Anlagen voranzutreiben, hat Yokogawa am 27. Februar einen KI-Service für die autonome Steuerung von Edge Controllern*5 eingeführt – ebenfalls eine Weltneuheit.*6 In Verbindung mit diesem Service bietet das Unternehmen Kunden, die einen autonomen Anlagenbetrieb anstreben, einen globalen Beratungsservice an. Die Beratung reicht von der Identifizierung von Steuerungsproblemen über die Untersuchung optimaler Steuerungsmethoden und die Berechnung der Wirtschaftlichkeit bis hin zu Sicherheit, Implementierung, Wartung und Betrieb.
ENEOS Materials und Yokogawa werden auch in Zukunft zusammenarbeiten und Möglichkeiten für die digitale Transformation (DX) durch den Einsatz von KI zur Steuerung und zustandsabhängigen Wartung von Anlagen erforschen.
Masataka Masutani, Division Director, Production Technology Division, ENEOS Materials Corporation, erklärte:
„Angesichts der großen Herausforderungen, denen sich die petrochemische Industrie gegenübersieht, wie z. B. dem Ausscheiden erfahrener Mitarbeiter, die für den sicheren Betrieb der Anlagen sorgen, freuen wir uns über diese Demonstration des Einsatzes von KI zur autonomen Steuerung von Prozessen, die bislang manuell gesteuert wurden. Neben der Verringerung des Arbeitsaufwands für die Bediener hat der seit etwa einem Jahr laufende Test gezeigt, dass dieses System stabil arbeiten kann, ohne von saisonalen Schwankungen oder regelmäßigen Wartungs- und Reparaturarbeiten beeinträchtigt zu werden, und außerdem Energie sparen und die Treibhausgasemissionen verringern kann. Wir werden unsere Bemühungen fortsetzen, durch eine intelligente Produktion die Sicherheit und Stabilität zu gewährleisten, den Betrieb zu dekarbonisieren und die Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern.“
Takamitsu Matsubara, Professor am Nara Institute of Science and Technology, fügte hinzu:
„Der Schlüssel zu bestärkendem Lernen liegt in der Gestaltung der Belohnungsfunktion. Durch die enge Einbeziehung von Kenntnissen der Prozessindustrie in die Belohnungsfunktion ist es möglich, ein KI-Steuerungsmodell mit einem hohen Maß an Zuverlässigkeit und Validität zu schaffen, das einen ganzjährig stabilen Betrieb ermöglicht. Dieser Feldtest hat bestätigt, dass das Modell auch nach der Durchführung regelmäßiger Wartungs- und Reparaturarbeiten unverändert angewendet werden kann. Diese Tatsache spricht für die Robustheit des KI-Steuerungsmodells. Ich bin davon überzeugt, dass FKDPP, eine neue Steuerungstechnologie, die mit komplexen Bedingungen umgehen kann, einen weitreichenden Beitrag zur Entwicklung der Industrie in der ganzen Welt leisten wird.“
Kenji Hasegawa, Yokogawa Vice President und Leiter des Yokogawa Products Headquarters, ergänzte:
„Ich bin sehr dankbar, dass ich mit unserem Kunden zusammenarbeiten konnte, um die Herausforderung dieser weltweit einmaligen Autonomisierungsinitiative anzunehmen. Angesichts der Schwierigkeit, den Betrieb in realen Anlagen aufgrund der komplexen Auswirkungen physikalischer und chemischer Phänomene zu kontrollieren, gibt es viele Bereiche, in denen erfahrene Betreiber noch immer eingreifen müssen. Mit dem Fokus auf Produkte und Beratung wird Yokogawa den Einsatz der autonomen KI-Steuerung entwickeln und ausweiten und mit unseren Kunden zusammenarbeiten, um deren Bemühungen um Dekarbonisierung, digitale Transformation und Autonomisierung voranzutreiben.“
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*1 |
Yokogawa definiert autonome KI-Steuerung als eine Lösung, die selbstständig die optimale Methode für die Steuerung ableitet und ein hohes Maß an Robustheit aufweist, sodass sie in der Lage ist, bis zu einem gewissen Grad autonom mit Situationen umzugehen, die sie vorher nicht kannte. |
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*2 |
Basierend auf einer umfassenden Sekundärforschung öffentlich zugänglicher Quellen durch IoT Analytics, durchgeführt im März 2023. |
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*3 |
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Im Vergleich zu der früher zur Aufrechterhaltung des Flüssigkeitsstands verwendeten Dampfmenge und den entsprechenden CO2-Emissionen. |
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*6 |
Als weltweit erster kommerziell verfügbarer KI-Service mit bestärkendem Lernen für Edge-Controller. Basierend auf einer umfassenden Sekundärforschung öffentlich zugänglicher Quellen durch IoT Analytics, durchgeführt im März 2023. |
Über ENEOS Materials Corporation
ENEOS Materials beschäftigt sich mit der Forschung und Entwicklung, der Herstellung und dem Vertrieb von synthetischem Kautschuk, thermoplastischen Elastomeren, Latex und anderen Rohstoffen für die Automobilindustrie und andere Industrien auf der ganzen Welt. ENEOS Materials, am 1. April 2022 durch den Verkauf des Geschäftsbereichs Elastomere der JSR Corporation an die ENEOS Corporation gegründet, verfügt über Forschungs- und Entwicklungskapazitäten sowie Fertigungstechnologien von Weltrang. Unterstützt durch die umfangreiche Beschaffung, Finanzierung, Organisation und das globale Netzwerk der ENEOS Gruppe ist ENEOS Materials in der Lage, eine stabile Versorgung mit hochwertigen und wettbewerbsfähigen Produkten zu gewährleisten. In Anbetracht von Veränderungen wie der Umstellung auf Elektrofahrzeuge und der Notwendigkeit, die Ziele für nachhaltige Entwicklung (SDGs) zu erreichen, verfeinert ENEOS Materials kontinuierlich seine technologischen Fähigkeiten und fördert Innovationen, die einen Beitrag zur Gesellschaft leisten und eine bessere und lebendigere Zukunft für alle versprechen.
Über Yokogawa
Yokogawa bietet fortschrittliche Lösungen in den Bereichen Messung, Steuerung und Daten für Kunden aus einer Vielzahl von Branchen, darunter Energie, Chemie, Werkstoffe, Pharmazeutika und Lebensmittel. Yokogawa unterstützt seine Kunden bei Problemstellungen im Zusammenhang mit der Optimierung von Produktion, Anlagen und Lieferketten durch den effektiven Einsatz digitaler Technologien und ermöglicht so den Übergang zu autonomen Abläufen. Yokogawa wurde im Jahr 1915 in Tokio gegründet und setzt sich mit seinem globalen,17.000 Mitarbeiter umfassenden Netzwerk von 122 Unternehmen in 61 Ländern für eine nachhaltige Gesellschaft ein.
Weitere Informationen finden Sie unter www.yokogawa.com
Die Namen von Unternehmen, Organisationen, Produkten, Dienstleistungen und Logos in diesem Dokument sind entweder eingetragene Marken oder Marken der ENEOS Materials Corporation, der Yokogawa Electric Corporation oder ihrer jeweiligen Inhaber.
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