Prozessdatenanalyse – Zusammenhänge aus Betriebsdaten der Prozesstechnik bewerten

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Prozessdatenanalyse – Zusammenhänge aus Betriebsdaten der Prozesstechnik bewerten

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Dinesh Chandran
Project Engineer
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Prozessdatenanalyse – Zusammenhänge aus Betriebsdaten der Prozesstechnik bewerten

"Erwartungen wurden gut erfüllt. Die Lehrstoffe und Inhalt waren für meine Tätigkeiten geeignet und auch für spätere Referenzen nutz voll. Es wurden aber viele Stoffe und Inhalte innerhalb zwei Tage versucht zu vermitteln. " - 11.04.2022 14:11

"Erwartungen wurden gut erfüllt. Die Lehrstoffe und Inhalt waren für meine Tätigkeiten geeignet und auch für spätere Referenzen nutz voll. Es… Gesamte Bewertung lesen - 11.04.2022 14:11

Startdaten und Startorte

placeEssen
14. Nov 2024 bis 15. Nov 2024
placeEssen
12. Nov 2025 bis 13. Nov 2025

Beschreibung

Sie erfahren, wie man gestörte Messungen z.B. mittels Ausreißererkennung und Filtern vorbehandelt ohne den Inhalt der Daten zu unterdrücken. Anschließend erkennen Sie maßgebliche Änderungen der Prozessdaten (z.B. durch Leckagen in Rohrleitungen oder Ablagerungen in Wärmetauschern) sowie signifikante Einflussfaktoren mittels Korrelationsanalyse.

Durch Datenregression ermittelte Kennlinien und Trends helfen, Zusammenhänge einzuschätzen und zu bewerten. Bei der experimentellen Modellbildung helfen schrittweise, partielle und Hauptkomponenten-Regression zur Modellreduktion und besserem Verständnis.

Die experimentelle Modellbildung liefert auch Prozessmodelle für die Regelungstechnik, insbesonder…

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Sie erfahren, wie man gestörte Messungen z.B. mittels Ausreißererkennung und Filtern vorbehandelt ohne den Inhalt der Daten zu unterdrücken. Anschließend erkennen Sie maßgebliche Änderungen der Prozessdaten (z.B. durch Leckagen in Rohrleitungen oder Ablagerungen in Wärmetauschern) sowie signifikante Einflussfaktoren mittels Korrelationsanalyse.

Durch Datenregression ermittelte Kennlinien und Trends helfen, Zusammenhänge einzuschätzen und zu bewerten. Bei der experimentellen Modellbildung helfen schrittweise, partielle und Hauptkomponenten-Regression zur Modellreduktion und besserem Verständnis.

Die experimentelle Modellbildung liefert auch Prozessmodelle für die Regelungstechnik, insbesondere für modellprädiktive Regelung und modellbasierte Verfahrensoptimierung. Sie sind die Grundlage der gehobenen Regelungsalgorithmen (APC: Advanced Prozess Control). Anhand eines Simulationsmodells eines Wärmetauschers wird durch Prozesssimulation gezeigt, wie eine nichtlineare Modellbildung die Regelung verbessern kann.

Softsensoren dienen zur Überwachung von nicht direkt messbaren Größen. Mittels Regression und Hauptkomponentenanalyse werden die Oktanzahl im Raffinerieprozess und die Konzentration in einem Bioreaktor aus optischer Messung und Spektralanalyse berechnet.

Mittels statistischer Prozess- und Messgerätekontrolle (SPC) mit Regelkarten und Schwingungsanalyse erhalten Sie weitere Fehlerfrüherkennungsmethoden für Condition Monitoring und Instandhaltung. Zuletzt führt eine Clusterbildung zur Klassifikation neuer Messungen für die Fehlererkennung und Ursachenanalyse. Anhand der vorgestellten Methoden und Definitionen können Sie KPIs (Key Performance Index) definieren und aussagekräftige Dashboards erstellen.

Durch Kennenlernen der Methoden von neuronalen Netzen, Hauptkomponentenanalyse, Spektralanalyse, Clusterbildung und Klassifikation liefern wir die Grundlage zum Verständnis und Aufbau von Anwendungen der KI (künstlichen Intelligenz) und des maschinellen Lernens.

Zum Thema

Industrie 4.0 und immer modernere Messwerterfassungssysteme führen zu einer wachsenden Datenmenge. Verstehen Sie es, die im Unternehmen erfassten Daten der Prozess- und Verfahrenstechnik für Ihre Anforderungen Gewinn bringend zu nutzen? Erkennen Sie den Mehrwert der Vernetzung? Eine wirksame Datenanalyse unterstützt die Betriebssicherheit und Anlagenverfügbarkeit und kann helfen, Betriebs-, Personal-, Gewährleistungs- und Instandhaltungskosten drastisch zu senken.

Für einfache Beispiele kann die Datenauswertung mit Excel erfolgen, für komplexere Aufgaben stehen statistische Analyseverfahren wie z. B. die frei verfügbare statistische Programmiersprache R zur Verfügung.

Das Seminar gibt einen Überblick über die Methoden der Datenanalyse, praktische Beispiele der Datenauswertung in der Prozess- und Verfahrenstechnik werden gerechnet, auf kommerzielle Lösungswege wird hingewiesen und um eine Übersicht der gängigen kommerziellen und lizenzfreien Programmpakete zur Datenauswertung ergänzt.

Vor jedem neuen Themengebiet wird ein praktisches Beispiel (meistens) aus der Zementindustrie - zusammen mit den geplanten Lösungsschritten - erklärt, wofür die Methode nützlich verwendbar ist.

Teilnehmerkreis

Entscheidungsträger/-innen, Automatisierungsfachleute, MSR-Techniker/-innen, Digitalisierungs-Experten- und Ingenieure/-innen aus Instandhaltung, Betrieb, etc., die im Rahmen von Analysen z. B. mit Messungen für Condition Monitoring und Predictive Maintenance per intelligenter Datenanalyse in der Produktion beauftragt sind und jene, die aus Predicitive Analytics Schlüsse für den reibungslosen Betrieb ziehen möchten.

 

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"Erwartungen wurden gut erfüllt. Die Lehrstoffe und Inhalt waren für meine Tätigkeiten geeignet und auch für spätere Referenzen nutz voll. Es wurden aber viele Stoffe und Inhalte innerhalb zwei Tage versucht zu vermitteln. " - 11.04.2022 14:11

"Erwartungen wurden gut erfüllt. Die Lehrstoffe und Inhalt waren für meine Tätigkeiten geeignet und auch für spätere Referenzen nutz voll. Es… Gesamte Bewertung lesen - 11.04.2022 14:11

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