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

Ratingen, 6. April 2023

Die ENEOS Materials Corporation und die Yokogawa Electric Corporation vereinbaren, dass Factorial Kernel Dynamic Policy Programming (FKDPP), ein auf Reinforcement Learning basie-render 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

Destillationsanlage ENEOS Materials
Destillationsanlage ENEOS Materials
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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 Destillati-onsvorgänge 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 An-lage 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 Lö-sung 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 maxi-mierte 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 Produkt-qualität 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.

Confirmed benefits from the year-long field test

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 erbrin-gen 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 Anla-genbetrieb anstreben, einen globalen Beratungsservice an. Die Beratung reicht von der Identifi-zierung 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 Möglichkei-ten für die digitale Transformation (DX) durch den Einsatz von KI zur Steuerung und zustands-abhängigen Wartung von Anlagen erforschen.

Masataka Masutani, Division Director, Production Technology Division, ENEOS Materials Cor-poration, erklärte:
„Angesichts der großen Herausforderungen, denen sich die petrochemische Industrie gegen-übersieht, wie z. B. dem Ausscheiden erfahrener Mitarbeiter, die für den sicheren Betrieb der An-lagen 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 Sys-tem stabil arbeiten kann, ohne von saisonalen Schwankungen oder regelmäßigen Wartungs- und Reparaturarbeiten beeinträchtigt zu werden, und außerdem Energie sparen und die Treibhaus-gasemissionen verringern kann. Wir werden unsere Bemühungen fortsetzen, durch eine intelli-gente 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 Beloh-nungsfunktion 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 Repara-turarbeiten 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 Heraus-forderung dieser weltweit einmaligen Autonomisierungsinitiative anzunehmen. Angesichts der Schwierigkeit, den Betrieb in realen Anlagen aufgrund der komplexen Auswirkungen physikali-scher und chemischer Phänomene zu kontrollieren, gibt es viele Bereiche, in denen erfahrene Be-treiber 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 Kun-den 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 Steue-rung 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, durch-geführt 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 ent-sprechenden 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 syn-thetischem 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 Geschäfts-bereichs Elastomere der JSR Corporation an die ENEOS Corporation gegründet, verfügt über Forschungs- und Ent-wicklungskapazitäten 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 Ent-wicklung (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 Yokogawa

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 www.yokogawa.com/de.
Pressekontakt: Chantal Guerrero, Tel.: 02102-4983-134, E-Mail: chantal.guerrero@de.yokogawa.com
Yokogawa Deutschland GmbH, Broichhofstr. 7-11, D-40880 Ratingen

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  • KI-Produktlösungen

    Mit unserer KI haben wir die Herausforderungen von Kunden in vielen unterschiedlichen Industrien gemeistert. Aufbauend auf unserer Erfahrung in der Analyse und Elemental Technologies können wir eine Reihe benutzerfreundlicher KI-Produkte anbieten. KI-Funktionen wie vorausschauende Erkennung und Prognostik können einfach angewendet werden, und die Operational Efficiency wird verbessert.

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