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Autonome KI-Steuerung von Yokogawa jetzt im regulären Einsatz bei ENEOS Materials

Die ENEOS Materials Corporation und die Yokogawa Electric Corporation vereinbaren, dass Factorial Kernel Dynamic Policy Programming (FKDPP), ein auf Reinforcement Learning basierender KI-Algorithmus, offiziell für den Einsatz in einem Chemiewerk von ENEOS Materials übernommen wird. Die Vereinbarung folgt auf einen erfolgreichen Feldversuch, bei dem diese autonome KI-Steuerung1 fast ein Jahr lang ein hohes Leistungsniveau bei der Steuerung einer Destillationskolonne in dieser Anlage gezeigt hat. Dies ist weltweit das erste Mal, dass KI mit Reinforcement Learning für die direkte Steuerung einer Anlage eingesetzt wird.2

Der erste Praxistest erfolgte über einen Zeitraum von 35 Tagen (840 Stunden) in Folge, vom 17. Januar bis zum 21. Februar 2022. Dieser Test3 bestätigte zunächst, dass die KI-Lösung Destillationsvorgänge steuern kann, die über die Möglichkeiten bestehender Automatisierungslösungen (PID-Regelung/APC) hinausgehen und bislang eine manuelle Bedienung der Ventile durch ein erfahrenes Anlagenpersonal erforderlich machten. Nach einer planmäßigen Abschaltung der Anlage für Wartungs- und Reparaturarbeiten wurde der Test als Feldversuch wieder aufgenommen und bis zum heutigen Tag fortgesetzt. Es zeigte sich, dass diese Lösung in der Lage war, die komplexen Bedingungen zu steuern, die erforderlich sind, um die Produktqualität zu wahren und einen angemessenen Flüssigkeitsstand in der Destillationskolonne sicherzustellen. Gleichzeitig wurde die entstehende Abwärme optimal als Wärmequelle genutzt. Auf diese Weise hat die Lösung die Qualität stabilisiert, einen hohen Ertrag erzielt und Energie gespart.

Im Feldversuch hat die autonome KI-Steuerung folgende vier Vorteile gezeigt:

1. Stabilität über das ganze Jahr hinweg

Die autonome KI-Steuerung sorgte für eine stabile Kontrolle der Flüssigkeitsstände und maximierte die Nutzung der Abwärme, selbst bei winterlichem und sommerlichem Wetter mit Schwankungen der Außentemperatur von etwa 40 ºC. Während des gesamten Feldversuchs wurden keine Probleme beobachtet, und es wurden ein stabiler Betrieb und eine hohe Produktqualität erreicht.

2. Geringere Umweltbelastung

Da die Produktion von Off-Spec-Produkten entfiel, reduzierte die autonome KI-Steuerung u.a. die Betriebsstoff- und Arbeitskosten und führte zu einem effizienten Rohstoffeinsatz. Bei der Herstellung qualitativ hochwertiger Produkte, die den Versandstandards entsprechen, reduzierte die autonome KI-Steuerung den Dampfverbrauch und die CO2-Emissionen um 40 Prozent4 im Vergleich zur herkömmlichen manuellen Steuerung.

3. Reduzierte Arbeitsbelastung und verbesserte Sicherheit

Die autonome KI-Steuerung macht manuelle Eingaben durch die Bediener überflüssig. Dadurch wurde nicht nur die Arbeitsbelastung verringert und menschliches Versagen vermieden, sondern auch die psychische Belastung reduziert und die Sicherheit verbessert.

4. Stabilität des Modells der KI-Steuerung

Selbst nach Änderungen an der Anlage im Zuge eines routinemäßigen Stillstands zu Wartungs- und Reparaturzwecken konnte dasselbe Modell für die KI-Steuerung weiterverwendet werden.

Im Laufe dieses einjährigen Feldversuches bei ENEOS Materials hat sich die autonome KI-Steuerung als ein robustes System erwiesen, das das ganze Jahr über eine stabile Leistung erbringen und den Betrieb optimieren kann. Das Unternehmen wird die Anwendung dieser KI-Lösung auf andere Arten von Prozessen und Anlagen prüfen und weiter daran arbeiten, die Produktivität zu verbessern und Energie zu sparen, indem es den Umfang der Autonomisierung erweitert.

Um die Autonomisierung von Anlagen voranzutreiben, hat Yokogawa im Februar eine KI-basierte Automatisierungslösung für Edge Controller5 eingeführt – ebenfalls eine Weltneuheit.6 In Verbindung mit dieser Lösung bietet das Unternehmen Anwendern, die einen autonomen Anlagenbetrieb anstreben, einen globalen Beratungsservice an. Die Beratung reicht von der Identifizierung von Steuerungsproblemen über die Untersuchung optimaler Steuerungsmethoden und die Berechnung der Wirtschaftlichkeit bis hin zu Sicherheit, Implementierung, Wartung und Betrieb.

ENEOS Materials und Yokogawa werden auch in Zukunft zusammenarbeiten und Möglichkeiten für die digitale Transformation (DX) durch den Einsatz von KI zur Steuerung und zustandsabhängigen Wartung von Anlagen erforschen.

Masataka Masutani, Division Director, Production Technology Division, ENEOS Materials Corporation, erklärte:

„Angesichts der großen Herausforderungen, denen sich die petrochemische Industrie gegenübersieht, wie z. B. dem Ausscheiden erfahrener Mitarbeiter, die für den sicheren Betrieb der Anlagen sorgen, freuen wir uns über diese Demonstration des Einsatzes von KI zur autonomen Steuerung von Prozessen, die bislang manuell gesteuert wurden. Neben der Verringerung der Arbeitslast für die Bediener hat der seit etwa einem Jahr laufende Test gezeigt, dass dieses System stabil arbeiten kann, ohne von saisonalen Schwankungen oder regelmäßigen Wartungs- und Reparaturarbeiten beeinträchtigt zu werden, und außerdem Energie sparen und die Treibhausgasemissionen verringern kann. Wir werden unsere Bemühungen fortsetzen, durch eine intelligente Produktion die Sicherheit und Stabilität zu gewährleisten, den Betrieb zu dekarbonisieren und die Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern.“

Takamitsu Matsubara, Professor am Nara Institute of Science and Technology, fügte hinzu:

„Der Schlüssel zu Reinforcement Learning liegt in der Gestaltung der Belohnungsfunktion. Durch die enge Einbeziehung der Automatisierungskenntnisse der Prozessindustrie in die Belohnungsfunktion ist es möglich, ein KI-Steuerungsmodell mit einem hohen Maß an Zuverlässigkeit und Validität zu schaffen, das einen ganzjährig stabilen Betrieb ermöglicht. Dieser Feldtest hat bestätigt, dass das Modell auch nach der Durchführung regelmäßiger Wartungs- und Reparaturarbeiten unverändert angewendet werden kann. Diese Tatsache spricht für die Robustheit des KI-Steuerungsmodells. Ich bin davon überzeugt, dass FKDPP, eine neue Steuerungstechnologie, die mit komplexen Bedingungen umgehen kann, einen weitreichenden Beitrag zur Entwicklung der Industrie in der ganzen Welt leisten wird.“

Kenji Hasegawa, Yokogawa Vice President und Leiter des Yokogawa Products Headquarters, ergänzte:

„Ich bin sehr dankbar, dass ich mit unserem Kunden zusammenarbeiten konnte, um die Herausforderung dieser weltweit einmaligen Autonomisierungsinitiative anzunehmen. Angesichts der Schwierigkeit, den Betrieb in realen Anlagen aufgrund der komplexen Auswirkungen physikalischer und chemischer Phänomene zu kontrollieren, gibt es viele Bereiche, in denen erfahrene Betreiber noch immer eingreifen müssen. Mit dem Fokus auf Produkte und Beratung wird Yokogawa den Einsatz der autonomen KI-Steuerung weiterentwickeln und ausweiten und mit unseren Kunden zusammenarbeiten, um deren Bemühungen um Dekarbonisierung, digitale Transformation und Autonomisierung voranzutreiben.“

1 Yokogawa definiert autonome KI-Steuerung als eine Lösung, die selbstständig die optimale Methode für die Steuerung ableitet und ein hohes Maß an Robustheit aufweist, sodass sie in der Lage ist, bis zu einem gewissen Grad auch autonom mit Situationen umzugehen, die sie vorher nicht kannte.

2 Basierend auf einer umfassenden Sekundärforschung öffentlich zugänglicher Quellen durch IoT Analytics, durchgeführt im März 2023.

3 Weltneuheit: Yokogawa und JSR nutzten 35 Tage in Folge KI für die autonome Steuerung einer Chemieanlage – Praktische Anwendung einer Steuerungstechnologie der nächsten Generation, die Qualität, Ertrag, Energieersparnis und plötzliche Störungen berücksichtigt.

4 Im Vergleich zu der früher zur Aufrechterhaltung des Flüssigkeitsstands verwendeten Dampfmenge und den entsprechenden CO2-Emissionen.

5 Yokogawa Launches Autonomous Control AI Service for Use with Edge Controllers – Optimizes control to improve productivity and save energy –

6 Als weltweit erster kommerziell verfügbarer KI-Service mit Reinforcement Learning für Edge-Controller. Basierend auf einer umfassenden Sekundärforschung öffentlich zugänglicher Quellen durch IoT Analytics, durchgeführt im März 2023.

Über ENEOS Materials Corporation

ENEOS Materials beschäftigt sich mit der Forschung und Entwicklung, der Herstellung und dem Vertrieb von synthetischem Kautschuk, thermoplastischen Elastomeren, Latex und anderen Rohstoffen für die Automobilindustrie und andere Industrien auf der ganzen Welt. ENEOS Materials, am 1. April 2022 durch den Verkauf des Geschäftsbereichs Elastomere der JSR Corporation an die ENEOS Corporation gegründet, verfügt über Forschungs- und Entwicklungskapazitäten sowie Produktions-/Fertigungstechnologien von Weltrang. Unterstützt durch die umfangreiche Beschaffung, Finanzierung, Organisation und das globale Netzwerk der ENEOS Gruppe ist ENEOS Materials in der Lage, eine stabile Versorgung mit hochwertigen und wettbewerbsfähigen Produkten zu gewährleisten. In Anbetracht von Veränderungen wie der Umstellung auf Elektrofahrzeuge und der Notwendigkeit, die Ziele für nachhaltige Entwicklung (SDGs) zu erreichen, verfeinert ENEOS Materials kontinuierlich seine technologischen Fähigkeiten und fördert Innovationen, die einen Beitrag zur Gesellschaft leisten und eine bessere und lebendigere Zukunft für alle versprechen.

Über die Yokogawa Deutschland GmbH

Yokogawa bietet fortschrittliche Lösungen im Bereich der Mess-, Steuerungs- und Informationstechnik für Kunden aus verschiedensten Branchen wie z.B. der Energieindustrie, der chemischen Industrie, der Pharmaindustrie und der Lebensmittelindustrie. Das Unternehmen unterstützt seine Kunden bei der Bewältigung der immer komplexer wer-denden Aufgaben in der Produktion, im Betriebsmanagement und bei der Optimierung von Anlagen, Energiever-brauch und Lieferketten mit digital gestützter intelligenter Produktion/Fertigung, die den Übergang zu autonomen Abläufen ermöglicht.

Yokogawa wurde 1915 in Tokio gegründet und engagiert sich mit mehr als 17.000 Mitarbeitern in einem globalen Netzwerk von 122 Unternehmen an Standorten in 61 Ländern für eine nachhaltigere Gesellschaft. Etwa 200 Mitar-beiter der europäischen Yokogawa-Organisation sind an verschiedenen Produktions- und Vertriebsstandorten in Deutschland und am Sitz der Yokogawa Deutschland GmbH in Ratingen beschäftigt; rund 80 Automatisierungs-, Elektrotechnik- und Verfahrensingenieure arbeiten bei Yokogawa Deutschland an der Konzeption, Planung und Umsetzung von Automatisierungslösungen. In Europa besitzt Yokogawa einen eigenen Vertrieb sowie eigene Ser-vice- und Engineering-Organisationen. Yokogawa Europe B.V. wurde 1982 als Zentrale für Europa in Amersfoort, NL, gegründet.

Weitere Informationen zu Yokogawa finden Sie unter https://www.yokogawa.com/de/.

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