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Vorausschauende Anlagenwartung Selbstlernende Technologie soll Anlagenbetrieb bei Nouryon zuverlässiger machen

| Redakteur: Alexander Stark

Nouryon hat eine Rahmenvereinbarung zur Einführung der von Semiotic Labs entwickelten selbstlernenden Technologie unterzeichnet. Sie soll es ermöglichen, den Zeitpunkt der Wartung und des Austauschs von Pumpen und anderen rotierenden Geräten vorherzusagen. Semiotic Labs war 2018 einer der Gewinner von Nouryons Start-up Wettbewerb Imagine Chemistry.

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Marco Waas, Director R&D and Technology Industrial Chemicals bei Nouryon, sagt: „Die Zusammenarbeit mit Start-ups wie Semiotic Labs ermöglicht es uns, neue Technologien zu erschließen“.
Marco Waas, Director R&D and Technology Industrial Chemicals bei Nouryon, sagt: „Die Zusammenarbeit mit Start-ups wie Semiotic Labs ermöglicht es uns, neue Technologien zu erschließen“.
(Bild: Eric Brinkhorst/ Nouryon)

Ibbenbüren – Semiotic Labs hat eine Technologie entwickelt, die elektrische Wellenformen verwendet um 90 % des bevorstehenden Wartungsbedarfs an rotierenden Geräten wie Pumpen, Kompressoren und Förderanlagen bis zu fünf Monate im Voraus genau vorhersagen zu können. Dies gibt Zeit, um kritische Ausrüstungen während geplanter Stopps zu reparieren oder zu ersetzen. Außerdem lassen sich so unerwartete Produktionsunterbrechungen verhindern sowie die Zuverlässigkeit der Versorgung und die Prozesssicherheit verbessern. Die Technologie wurde bereits erfolgreich in der Chloranlage von Nouryon im Werk Ibbenbüren implementiert und wird nun an sieben weiteren Standorten in Europa eingeführt.

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Diese Lösung für die vorausschauende Instandhaltung könne erheblich dazu beitragen, die Leistung der Anlagen zu verbessern und gleichzeitig die Kosten zu senken, so Marco Waas, Director R&D and Technology Industrial Chemicals bei Nouryon.

Nouryon und Semiotic Labs wollen auch nach Möglichkeiten suchen, mehr Wert aus der Wellenformanalyse zu generieren. Dazu sollen Funktionen entwickelt werden, die es ermöglichen, CO2-Emissionen signifikant zu reduzieren. Die ersten umfangreichen Implementierungen sind für Anfang 2020 geplant.

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