Optimierung des Bananenprozesses
Die Branche steht vor einer wachsenden Zahl an Herausforderungen: kürzere Planungs- und Inbetriebnahmezeiten, Marktschwankungen, Probleme in der Lieferkette, immer mehr Produktvarianten, steigender Kostendruck im Wettbewerb, neue Technologien oder hohe Komplexität durch neue/wenig bekannte Produkte. Zwei aktuelle Beispiele sind die Massenproduktion von Elektrolyseuren und Hochvoltbatterien, bei der komplexe und wenig bekannte Prozesse sowie teure Elemente zum Einsatz kommen. Das allgegenwärtige Thema Nachhaltigkeit im Alltag treibt aber auch Industrie und Wissenschaft um. Dies ist eine weitere Dimension im komplexen Geflecht aus Anforderungen, Zielwerten und Möglichkeiten in hochautomatisierten komplexen Produktionssystemen. Daher können Anlagenplaner heute und in Zukunft Produktionsabläufe kaum vollständig und fehlerfrei spezifizieren. Diese sogenannten Bananenprozesse gehen daher unausgereift in die Anlauf- und Betriebsphase und müssen dort weiter reifen. Als Grundlage hierfür sollen weiterhin Informationen aus der virtuellen Inbetriebnahme genutzt werden. Der dynamische digitale Zwilling der Anlage, der bei der virtuellen Inbetriebnahme entsteht, wird in der Anlaufphase und im Betrieb zum digitalen Schatten. Die so gesammelten Informationen aus dem Engineering- und Produktionsprozess sollen aufbereitet und mit weiteren Informationen überlagert werden, um smarte Analysen zur Optimierung der Elektrolyseur-Produktionsanlagen hinsichtlich Nachhaltigkeitskriterien durchzuführen. Die Daten sollen visuell dargestellt werden, um analytische Schlussfolgerungen durch interaktive visuelle Schnittstellen zu unterstützen und zu erleichtern. Die kombinierten Informationen (Anlagentopologie, Zeitreihendaten, CO2-Fußabdruck) werden auf Basis von Standards (z. B. AutomationML und Asset Administration Shell) exportiert, um sie für andere Ansätze und Methoden nutzbar zu machen.
Das Forschungs- und Entwicklungsprojekt BAP wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung unter dem Förderkennzeichen 03SF0761 gefördert.
