Gehobene Methoden der Prozessführung

Als gehobene Methoden der Prozessführung (englisch Advanced Process Control, APC) wird in der Steuerungstheorie eine Vielzahl von Techniken bezeichnet, die in industriellen Prozesssteuerungssystemen eingesetzt werden. APC-Methoden werden in der Regel optional und zusätzlich zu den grundlegenden Prozesssteuerungen eingesetzt. Grundlegende Prozesssteuerungen werden zusammen mit dem Prozess selbst entwickelt und gebaut, um grundlegende Betriebs-, Steuerungs- und Automatisierungsanforderungen zu erfüllen. Gehobene Methoden der Prozessführung werden in der Regel nachträglich hinzugefügt, oft im Laufe vieler Jahre, um bestimmte Leistungs- oder wirtschaftliche Verbesserungsmöglichkeiten im Prozess zu nutzen.

Die (grundlegende und gehobene) Prozesssteuerung bezieht sich normalerweise auf die Fertigungsindustrien, zu denen die Chemie, die Petrochemie, die Öl- und Mineralienraffination, die Lebensmittelverarbeitung, die Pharmazie, die Energieerzeugung usw. gehören. Diese Industrien zeichnen sich durch kontinuierliche Prozesse und die Verarbeitung von Flüssigkeiten aus, im Gegensatz zur Herstellung diskreter Teile, wie z. B. in der Automobil- und Elektroindustrie. Der Begriff Prozessautomatisierung ist im Wesentlichen ein Synonym für Prozesssteuerung.

Prozesssteuerungen (sowohl grundlegende als auch gehobene) werden im Prozessleitsystem implementiert, was ein verteiltes Steuerungssystem (DCS), eine speicherprogrammierbare Steuerung (SPS) und/oder einen übergeordneten Steuerungscomputer bedeuten kann. DCS und PLCs sind in der Regel industriell ausgereift und fehlertolerant. Überwachungscomputer sind oft nicht ausgereift oder fehlertolerant, aber sie bringen ein höheres Maß an Rechenleistung in das Steuersystem ein, um wertvolle, aber nicht kritische, fortgeschrittene Steueranwendungen zu ermöglichen. Gehobene Steuerungen können je nach Anwendung entweder im DCS oder im Überwachungsrechner untergebracht werden. Grundlegende Steuerungen befinden sich im DCS und seinen Subsystemen, einschließlich der PLCs.

Arten der gehobenen Methoden der Prozessführung

Nachfolgend eine Liste bekannter Arten der gehobenen Methoden der Prozessführung:

Verwandte Methoden

Die folgenden Techniken und Methoden sind mit APC verwandt und können in manchen Kontexten als Teil von APC betrachtet werden, sind aber in der Regel eigenständig (siehe entsprechende Hauptartikel).

APC-Unternehmen und -Fachkräfte

Diejenigen, die für den Entwurf, die Implementierung und die Wartung von APC-Anwendungen verantwortlich sind, werden häufig als APC-Ingenieure oder Control Application Engineers bezeichnet. Ihre Ausbildung hängt in der Regel vom jeweiligen Fachgebiet ab. In der Prozessindustrie zum Beispiel haben viele APC-Ingenieure einen verfahrenstechnischen Hintergrund und verfügen über Fachwissen in den Bereichen Prozesssteuerung und chemische Verarbeitung.

Die meisten großen Betriebsanlagen, wie z. B. Ölraffinerien, beschäftigen eine Reihe von Spezialisten und Fachleuten für Leitsysteme, die sich mit der Instrumentierung vor Ort, dem Regelungssystem (DCS und PLC), der fortgeschrittenen Prozesssteuerung sowie dem Leitsystemnetzwerk und der Sicherheit befassen. Je nach Größe der Anlage und den Umständen kann dieses Personal für mehrere Bereiche zuständig sein oder sich auf einen bestimmten Bereich konzentrieren. Es gibt auch viele Prozesssteuerungsdienstleister, die für Unterstützung und Dienstleistungen in jedem Bereich beauftragt werden können.

Künstliche Intelligenz und Prozesskontrolle

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Deep Learning in der Prozesssteuerung wird ebenfalls als gehobener Prozesssteuerungsansatz betrachtet, bei dem „Intelligenz“ zur weiteren Optimierung von Betriebsparametern eingesetzt wird.

Betriebsabläufe und Logik in Prozesssteuerungssystemen in der Öl- und Gasindustrie basieren seit Jahrzehnten ausschließlich auf physikalischen Gleichungen, die die Parameter zusammen mit den Interaktionen der Bediener auf der Grundlage von Erfahrungen und Betriebshandbüchern vorgeben. Algorithmen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens können die dynamischen Betriebsbedingungen untersuchen, sie analysieren und optimierte Parameter vorschlagen, die entweder direkt die logischen Parameter abstimmen oder den Bedienern Vorschläge unterbreiten können. Eingriffe durch solche intelligenten Modelle führen zu einer Optimierung von Kosten, Produktion und Sicherheit.

Einzelnachweise

  1. ↑ Rainer Dittmar: Advanced process control : PID-basisregelungen, vermaschte regelungsstrukturen, softsensoren, model predictive control. Berlin 2017, ISBN 978-3-11-049958-2, S. 6.
  2. ↑ Oil and Gas, AI, and the Promise of a Better Tomorrow In: SparkCognition Inc., 6. April 2016. Abgerufen am 23. März 2018 (amerikanisches Englisch).