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Beispiel Polymeranlage
Ein reales Beispiel: In einer Polymeranlage kam es während einer Verdünnungsphase immer wieder zu Engpässen im Fördersystem, was letztlich zu einem unerwünschten Druckanstieg führte. Der Fehler trat seit vier Jahren auf – seitdem ein neues Produkt auf der Anlage gefahren wurde – und wurde trotz intensiver Fehlersuche, bei dem sogar das gesamte Fördersystem auseinander genommen wurde, nicht gefunden. Trendminer suchte in der Historie zeitliche Abschnitte, in denen es zu einem ähnlichen Verhalten kam. Dies lieferte den entscheidenden Hinweis auf einen kurzen Druckabfall in einem der Reaktoren. An dieser Stelle wird eine kleine Menge an Kautschukteilchen hinzugefügt. Aufgrund des Druckabfalls hafteten die Polymerperlen aneinander und es kam zu kleineren Anhäufungen im Fördersystem, was letztlich zu einem erhöhten Druck führte. Die Menge dieser Anhäufungen im Endprodukt war jedoch so klein, dass selbst die doppelte Menge die Qualitätskontrolle nicht alarmiert hätte.
Die Lösung im Betrieb: Heute wird der Druck an diesem Reaktor überwacht und besser eingestellt. Die Effizienzsteigerung beträgt nach Angaben des Anwenders 16 % oder in Zahlen ausgedrückt: 100.000 Dollar pro Jahr. Für eine Big-Data-Analyse fehlte in dem Unternehmen schlicht das Know-how.
Aber nicht nur das: Aus Sicht von Pansegrau ist auch die Gewinnung der richtigen Daten aus einem Prozess nicht immer einfach. „Aus unserer Erfahrung wird bei der Analyse eines Prozesses zum einen nicht immer das gemessen, was eigentlich benötigt wird und zum anderen ist die Verknüpfung von Labor-und Prozessdaten nicht immer korrekt.“
Beispiel: Eine Probe, die auf 12:00 Uhr angeordnet wird, muss aus betrieblichen Gründen doch erst um 12:20 Uhr gezogen werden. Damit es keinen Ärger gibt, lässt man im Protokoll aber die Zeit auf 12:00 Uhr stehen, obwohl die Situation im Prozess vielleicht ganz anders war. Für eine Big-Data-Analyse sind jedoch genaue Daten unabdingbar.
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