Die häufigsten Stolpersteine bei Raffinerie-Optimierungsprozessen
Wie sieht die Raffinerie-Optimierung heutzutage aus? Wenn wir uns anschauen, wie die meisten Raffinerien optimiert werden, zeigt sich ein bestimmtes Bild immer wieder: Heutige Raffinerie-Optimierungsprozesse sind in hohem Maße manuell. Außerdem sind sie abhängig von qualifiziertem Personal mit fundierten Raffinerie-Prozesskenntnissen und der entsprechenden Optimierungstechnologie. Aufgrund des demografischen Wandels sind diese speziell qualifizierten Mitarbeiter immer seltener anzutreffen. Langjährige, erfahrene Spezialisten gehen in Rente und zusammen mit den Mitarbeitern geht das ihnen zugehörige Wissen verloren.
Weitere Herausforderungen der aktuellen Raffinerie-Optimierung sind:
- Lineare Modelle werden häufig verwendet, welche einen begrenzten Gültigkeitsbereich haben
- Die Pflege der Prozesssimulations-, Produktionsplanungs- und Produktionsterminierungsmodelle ist zeitaufwändig und erfordert erhebliches Fachwissen
- Der Datenabgleichsprozess ist weitgehend heuristisch und vereinfachend
- Die Daten befinden sich in Silos und sind schwer zu sammeln und zu verwalten
- Die wichtigsten Hindernisse werden nicht angemessen identifiziert und infrage gestellt
- Erweiterte Steuerungs- und Echtzeit-Optimierungsstrategien werden bei Plan- und Zeitplanänderungen nicht aktualisiert
- Die Planer konzentrieren sich darauf, eine machbare Lösung mit zeitlicher Begrenzung zu finden, um die Abweichung vom Plan zu minimieren oder den Zeitplan zu optimieren
- Die Integration zwischen den verschiedenen Anwendungen ist begrenzt
Die Zukunft der Raffinerie-Optimierung
Das immense Potential der Digitalisierung wird sich auch in traditionellen Industrien wie Raffinerien durchsetzen. In Zukunft werden Planungs- und Terminplanungs-Optimierungsmodelle disruptive Technologien wie Machine Learning und/oder kognitive Computerfunktionen unter Verwendung von Live-Daten verwenden. Ziel ist es, einen Schrittwechsel in der Verfeinerung der Raffinerie-Optimierung zu erreichen. Warum man Machine Learning und/ oder kognitive Computerfunktionen unbedingt nutzen sollte?
Zu den Vorteilen zählen:
- Automatisierte datengesteuerte Optimierung mit KI
- Intelligente, automatisierte Arbeitsprozesse
- Automatisierte Datenverwaltung und Anwendungsintegration
- Cloud-Bereitstellung zur Erleichterung der Zusammenarbeit, Skalierbarkeit und schnellen Entwicklung und Bereitstellung von Verbesserungen
- Automatisiertes Auftauchen von Optimierungsmöglichkeiten
- Automatisiertes Backcasting, um die Lücke zwischen Plan, Zeitplan, Ist-Zustand und Soll-Zustand zu schließen
- Automatisierte Modellaktualisierungen zur Erstellung eines selbstlernenden digitalen Zwillings
- Automatisierte und optimierte Produktionsplanung
- Dynamische Optimierung mehrerer Einheiten
Dies ist allerdings nicht nur auf die Raffinerie-Optimierung beschränkt. Ähnliche Möglichkeiten bestehen bei der Optimierung der Öl- und Gasförderung und der Produktion von Petrochemikalien. Diese Technologie hat das Potenzial, einen großen Beitrag zu den Herausforderungen in den Bereichen Personalwesen und Nachhaltigkeit zu leisten, vor denen die Branche steht.
Sind Sie bereit für die Zukunft?
