gesponsertBatch-Prozesse managen Auf Schatzsuche nach dem Goldenen Batch – Welches Potenzial steckt noch in der Produktion?

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ABB AG

Abgeschlossen, aber nicht undurchsichtig: Batchprozesse sind aus Pharma, Food und Feinchemie nicht wegzudenken. Doch das Analysieren und Optimieren auf dem Weg vom Edukt zum Produkt ist auch für erfahrene Anlagenfahrer eine Herausforderung. Hilft die Automatisierung bei der Schatzsuche im Datendschungel und zeigt den Weg zum „Golden Batch”?

Schritt für Schritt – besser Batch für Batch – zur Perfektion. Das ist die Vision hinter der chargenweisen Prozessfahrweise. Anders als bei der kontinuierlichen Produktion werden einzelne Ansätze (die sogenannten Batches) vorbereitet, zur Reaktion gebracht (etwa durch das Hinzufügen eines Katalysators) und nach vollständiger Umsetzung abgeerntet. Der Batch-Prozess gleich damit dem Backen eines Kuchens, bei dem eine Teigmischung in einer Backform bis zur vollständigen Umsetzung im Ofen verbleibt und als Ganzes entnommen wird – dieses Abarbeiten eines „Stapels“ von Ansätzen gab dem Verfahren seinem Namen (Batch von engl. Stapel). Dieses Vorgehen ist zwar umständlicher – insbesondere durch nötige Warte-, Rüst- und Reinigungszeiten – als die kontinuierliche Produktion mit ihrem beständigen Fluss von Edukten und Produkten, aber auch präzise chargenweise rückverfolgbar. Außerdem ist die Batchproduktion das Mittel der Wahl, wenn es an die Herstellung von Pulvern und Granulaten geht.

Damit punkten Batchprozesse bei stark regulierten Lebensmittel- und Pharma-Verfahren, aber auch in der Fein- und Spezialchemie sind Chargenprozesse Mittel der Wahl. Im Prinzip ist die Sache einfach: Zutaten zusammenschütten, reagieren lassen, abernten. Doch der Teufel steckt im Detail: Das Optimieren der komplexen, zeitabhängigen Abläufe ist so komplex, dass es häufig nur in Ansätzen lösbar ist. „Wiederholbarkeit – auf dieses Wort kann man die Anforderungen an eine Batch-Automatisierung zusammenfassen“, erklärt ABB Produktmanager Chaojun Xu. „Dazu kommt die Flexibilität: Es gibt erhebliche Unterschiede zwischen den Systemen, etwa in der Frage, wie einfach es ist, ein Batch zu modifizieren, egal ob es um Anpassungen am Rezept oder Reaktionen auf Probleme im Prozess geht.“

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Chargenprozesse sind zwar bekannt für ihre Agilität, doch zugleich sind sie auch komplex, dynamisch und nichtlinear – das macht das Optimieren der Produktion zur Sisyphus-Aufgabe. Wie aber wird der undurchsichtige Batch transparent? Die Lösung ist wie so häufig digital: Denn mit der Montage von Sensoren und Messfühlern ist es natürlich nicht getan: Die Produktion ist „Results Driven“, wie die Prozessautomatisierer gerne betonen. Ob es um das Sammeln, Auswerten oder Integrieren von Daten geht – entscheidend ist analog des Kanzlerwortes „was hinten rauskommt“.

Baustein für Baustein zum perfekten Batch

Doch um zu den bestmöglichen Ergebnissen zu kommen, braucht es Durchblick: Welche Charge ist fehlerhaft? Ist der Fehler ein Qualitätsproblem oder eine Frage der nötigen Zykluszeit? Wo treten Fehler auf und was können Betreiber dagegen tun? Die Herausforderungen, denen sich Betreiber gegenüber sehen, sind so vielfältig wie die Möglichkeiten der Batch-Produktion. Kein Wunder, dass die verwendeten Werkzeuge nicht eindimensional sein können: Eine perfekte Batchoptimierung hätte sowohl die gesamte Produktion wie auch den einzelnen Batch im Blick, würde eine Analyse auf Ansatz- wie auf Serienebene ermöglichen und mit Leitsystem und ERP kommunizieren – und natürlich die von der Regulatorik geforderte Nachverfolgbarkeit sicher stellen.

Die Automatisierungsexperten von ABB setzen dafür auf eine ganze Software-Familie: Die ABB Batch Suite folgt dem Prozess von der Rezeptur bis zur Dokumentation – mit dem Ziel, die Produktion zu optimieren und nachverfolgbar zu gestalten. Damit adressieren die Automatisierer ein zentrales Problem der Batchproduktion, bei der ein Bedienereingriff häufig bedeutet, definierte Prozesse zu verlassen und den Ansatz manuell weiter fahren zu müssen. „ABB Ability BatchInsight erweitert klassische Prozessdatenhistorien, indem es Chargen-/Rezepturdaten und Prozesstrenddaten kombiniert, um eine ganzheitliche/umfassende Analyse der Chargenproduktion zu ermöglichen“, erklärt Chaojun Xu. Und damit nicht genug: „Der heilige Gral besteht darin, mithilfe historischer Produktionsdaten einen Golden Batch zu generieren. Dies ermöglicht die ganzheitliche Überwachung der laufenden Charge, um kleinste Abweichungen frühzeitig zu identifizieren, die zu Qualitätsabweichungen führen könnten.“

Die ABB Batch Suite haucht dem Prozess Leben ein, indem es Equipment, Chargen und Kampagnen im Blick behält und die starren Prozesse flexibel macht. Das wäre an sich anspruchsvoll genug, wenn aber auch noch unvorhergesehene Ereignisse dazu kommen, braucht es quasi eingebaute Flexibilität. Dafür setzt man bei ABB auf wiederverwertbare Bausteine nach dem ISA-88-Batch-Control-Protokoll, was ein Modifizieren der einzelnen Schritte vereinfacht und es ermöglicht, Batchprozesse nahtlos in bestehende Produktionsumgebungen zu integrieren. Darüber hinaus bietet das System dynamische Rezepturparameter, die eine Anpassung in Echtzeit erlauben und die Verarbeitungszeit reduzieren können.

Und da Unregelmäßigkeiten nicht nur lästig, sondern Branchen wie der Pharmaindustrie auch gefährlich sind, bringt das ABB Ability System 800xA die notwendigen Werkzeuge, um Nachverfolgbarkeit sicherzustellen und Compliance zu erreichen, gleich mit. Außerdem ermöglicht es, dass Benutzer bei Bedarf in den Batch-Prozess eingreifen und die notwendigen Anpassungen vornehmen können, ohne ein Rezept abbrechen zu müssen. Dazu gehört ein Historian genanntes Tool, das Daten speichert, verwaltet und verfügbar macht. „Selbst das Prozessfließbild des Verfahrens mit welchem ein konkreter Batch produziert wurde, ist hier abgelegt“, erklärt Axel Haller, Global Segment Manager Chemical and Life Science bei ABB. „Ob für Compliance-Zwecke oder zur Prozessoptimierung: Die gesammelten Daten beinhalten genau die Informationen, welche die Betreiber benötigen. Wir können so viele Daten sammeln, wie der Anwender will – oder ganz spezifisch die Informationen herausziehen, die ein Anlagenfahrer auch wirklich braucht.“

Der Batch-Detektiv in der Produktion

Theoretisch hat ein auf diese Weise transparent und flexibel geplanter Batchprozess keine Geheimnisse – doch in der Praxis sind natürlich nicht alle Produktionsansätze identisch. Was banal klingt, ist für eine Branche, in der Reproduzierbarkeit und Nachverfolgbarkeit bei gleichzeitig maximaler Effizienz und Qualität zentrale Anforderungen sind, ein echtes Problem. Dazu kommen Chargen und Produktwechsel mit zum Teil erheblichen Unterschieden: Bei einer deutschen Chemieproduktion etwa werden Polymere in Batches mit Größen zwischen acht und 40 Tonnen hergestellt. Insgesamt fertigt das Unternehmen mehr als 150 verschiedene Produkte in acht Produktionslinien. Ließen sich diese Prozesse überhaupt zuverlässig überwachen und optimieren, um den Ausschuss zu reduzieren, den Energieverbrauch zu senken und die Produktivität zu steigern?

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Als wäre das nicht genug, erfordern die komplexen Rezepturen nicht selten den Einsatz mehrerer aufeinander abgestimmter Reaktionsschritte in mehreren Reaktoren und Kesseln. Insgesamt kommen so hunderte verschiedene Einflussfaktoren zusammen, die über Wohl und Wehe der Produktion entscheiden. Dabei sollen die Produkte möglichst genau im Zielkorridor der Spezifikationen liegen, also weder darunter noch über den vom Kunden benötigten Anforderungen. Kommt der Wunsch dazu, Equipment und Effizienz genauer zu tracken, etwa um Reinigungszyklen sicher vorhersagen zu können, braucht es Einblicke auf Detailebene.

Schatzsuche: der Golden Batch

Ein „Batch-Detektiv“, der detaillierte Chargenanalysen von der Ursachenforschung bis zu möglichen Korrekturmaßnahmen durchführt, wäre dringend erforderlich – doch neben den üblichen Betriebsherausforderungen wie der beschleunigten Markteinführung unterschiedlichster Produkte und schneller Changeover-Zeiten, finden die Prozessexperten kaum Zeit für tiefgehende Analysen. Dabei sorgen Anomalien in der Produktion für Kopfzerbrechen – deswegen setzten die Automatisierungs-Experten von ABB bei Ability BatchInsight auf eine zeitbasierte und KI-unterstützte Batchdaten-Analyse, um Abweichungen zu erkennen und die dafür verantwortlichen Prozessvariablen zu identifizieren. Die Möglichkeit, Chargenprozesse zu überwachen und optimieren, gibt dem Betreiber ein Werkzeug, das nicht nur Qualität und Effizienz verbessert, sondern auch einen bedeutenden Schritt in Richtung Zukunft der Industrie 4.0 darstellt, ist sich der Experte sicher.

Mit der bloßen Zustandsbeschreibung ist es da nicht getan: Indem ABB Ability BatchInsight aktuelle und historische Daten auswertet, lernt das Programm, wie sich der Prozess unter Normalbedingungen verhält. Aber Ability BatchInsight kann noch mehr: Indem das Programm besonders „gut gelaufene“ Batches auswertet, kann es das statistische Modell eines optimalen Produktionsprozesses erstellen: der „Golden Batch“. Dieser Produktions-Musterknabe ist die Essenz aus den besten Produktionsläufen, bei der alle Prozessparameter innerhalb der gewünschten Spezifikationen liegen und die höchste Produktqualität erzielt wird. Das so erstellte Modell kann als Standard oder Referenz für zukünftige Chargen dienen und hilft dem Betreiber zu verstehen, welche Bedingungen zu den besten Ergebnissen führen. Mit diesem „goldenen Batch“ können Prozessingenieure nicht nur Abweichungen in Echtzeit erkennen und korrigieren, um die Konsistenz und Qualität der Produktion zu gewährleisten – sie können auch die Qualitätssicherung automatisieren, indem der „Golden Batch“ als Benchmark für die laufende Produktion verwendet wird. Das macht es einfach, Chargen, die signifikant von den erwarteten Werten abweichen, zu identifizieren.

Indem der „Golden Batch” als Referenz genutzt wird können mittels Online-Analyse Anomalien bereits im Entstehen entdeckt werden. Das hilft Anlagenfahrern dabei, die relevanten Prozessvariablen zu identifizieren, korrigierend einzugreifen und mögliche Probleme zu identifizieren. Die Schatzsuche im Dschungel der Batchdaten lohnt sich auch in der Praxis: Schon die Entwicklung erfolgte in enger Zusammenarbeit mit einem Betreiber aus der Chemie, der auf diese Weise eine Schaumbildung in der Batchproduktion analysieren wollte. Dafür wurde das Modell zunächst an Ansätzen ohne Schaumbildung trainiert. Auf diese Weise konnte anschließend in 83 Prozent der Fälle ein Schäumen mindestens fünf Minuten – häufig auch schon Stunden – vor dem eigentlichen Auftreten vorhergesagt werden. Obwohl in 20 Prozent der Fälle ein Schäumen falsch vorhergesagt wurde, sind die Vorhersagen dennoch sehr hilfreich, da sie auf verdächtige Chargen hinweisen.

Für mehr Durchblick im Batchprozess

Mit dem Einsatz von ABB Ability BatchInsight gelang es dem Polymerspezialisten, den Batch-Prozess transparent zu machen und die Off-Spec-Produktion deutlich zu reduzieren. Zusammen mit einer verbesserten Prozessführung und angepassten Rezepturen ergab sich ein Return-of-Investment in weniger als einem Jahr, wie die ABB-Experten betonen. Und nicht nur das: ABB Ability BatchInsight unterstützt die Prozessingenieure und Anlagenfahrer gleichermaßen:

• Durch das frühe Erkennen und Korrigieren von Anomalien kann Ability BatchInsight die Produktionsqualität verbessern und Ausschuss reduzieren.

• Die Auswertung großer Mengen an Produktionsdaten ermöglicht eine Ursachenanalysen, die hilft, Maßnahmen zur Produktionssteigerung zu finden.

• Indem Ability BatchInsight historische Daten nutzt um einen „Goldenen Batch“ zu definieren kann das Tool die Chargenqualität sicherstellen.

• Außerdem liefert Ability BatchInsight schnelle Unterstützung für Betreiber und Anlagenfahrer, um auf unerwartete Abweichungen zu reagieren.

Das rechnet sich nicht nur im Großen – sondern hilft schon bei der Schichtübergabe im Tagesgeschäft: Indem es die Daten digital zur Verfügung stellt und nichtkonforme Chargen meldet, unterstützt Ability BatchInsight das tägliche Qualitätsmanagement mit tiefgehenden Analysen.

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