Was kommt nach Big Data? – Analyse großer Datenmengen in Verarbeitungsprozessen

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Fraunhofer-Anwendungszentrum Industrial Automation (IOSB-INA)

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Das Beispiel der Destillationskolonne wurde jedoch bewusst gewählt, da dieser Prozess typisch für die chemische Industrie ist und daran entwickelte Methoden leicht auf weitere verfahrenstechnische Apparate übertragen werden können. Es gibt eine große Anzahl an Systemzuständen und Stellgrößen, zwischen denen komplexe physikalische Zusammenhänge bestehen.

„Für das wirtschaftliche Betreiben solcher Anlagen sind die Überprüfung der korrekten Funktionalität, die Fehlersuche, das frühzeitige Erkennen drohender Komponentenausfälle und eine konsequente Prozessüberwachung von entscheidender Bedeutung“, so Kraus. Typische Anomalien in einer Destillationskolonne, die im Laufe eines Jahres eintreten, betreffen den Verschleiß von Pumpen, Fouling, Korrosion, Verunreinigungen der Einsatzstoffe aber auch fehlerhafte Reglereinstellungen oder Fehler seitens der Bediener.

Heterogene Netzwerke zusammenführen

Die großen Datenmengen, die in chemischen Verarbeitungsprozessen anfallen, werden in unterschiedlichen Teilsystemen erfasst. Auf der Feld- und Steuerungsebene industrieller Automatisierungssysteme werden in der Regel IEC 61131-3 Funktionsblöcke zur Kommunikation verwendet (z.B. TCP/IP oder SQL). Auf Leitebene werden in industriellen Automatisierungssystemen Object Linking and Embedding for Process Control (OPC DA, OPC HDA etc.) und die OPC Unified Architecture (OPC UA) verwendet. Zur Beschreibung der Daten kann auf verschiedene Informationsmodelle zurückgegriffen werden.

Beispiele sind CAEX oder CIM (Common Information Model). Auch OPC UA beinhaltet ein Informationsmodell, mit dem sich systemweite Messungen einheitlich beschreiben lassen. Die Kombination der beschriebenen Methoden führt in der industriellen Praxis zu heterogenen Netzwerken mit branchenspezifischen Strukturen. „Bislang existiert kein einheitlicher Datenerfassungsansatz, der einen universellen Einsatz von Methoden zur automatischen Datenanalyse ermöglicht.

Eine mögliche Herangehensweise an diese Problematik besteht darin, die heterogenen Netzwerke und Komponenten, die in der Automatisierungstechnik Verwendung finden, über OPC UA an eine zentrale Infrastruktur anzubinden“, erklärt Dr.-Ing. Stefan Windmann vom Fraunhofer IOSB-INA.

Für chemische Destillationskolonnen werden Daten auf verschiedenen Ebenen, d.h. insbesondere auf der Feld-, der Leit- und der Unternehmensebene, für verschiedene Zwecke erfasst. Eingesetzt werden Software-Tools und Kommunikationsschnittstellen wie OPC-DA, OPC-HDA, OPC-UA und SQL. Wichtigste Prozessdaten sind dabei Temperaturen, Drücke, Durchflussraten und Steuerungswerte. Die Messpunkte sind hinsichtlich der zeitlichen Auflösung nicht äquidistant und schwanken abhängig von den Messwerten.

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