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Wie kann KI die größte Herausforderung in Ihrer Produktion lösen ?

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Wie kann KI die größte Herausforderung in Ihrer Produktion lösen ?

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Wie kann KI die größte Herausforderung in Ihrer Produktion lösen ?

Wie kann KI die größte Herausforderung in Ihrer Produktion lösen ?

Nehmen wir an, Sie arbeiten als Wartungsleiter in einem Unternehmen, das auf die Herstellung von Chemikalien spezialisiert ist. Die rechtzeitige Wartung der Produktionsmaschinen kann eine Herausforderung sein, vor allem, wenn Sie mit Produkten mit hohem Säuregehalt arbeiten, die Sie ständig ersetzen und kalibrieren müssen.  

Als Instandhaltungsleiter wissen Sie, dass die Wartung, Konfiguration und Kalibrierung von physikalischen Sensoren für Produktionslinien eine zeit- und kostenintensive Aufgabe ist. Wie gelingt es Ihnen, die Kosten für etwas zu senken, das Teil des Produktionsprozesses in der chemischen Industrie ist?  

Das Problem

Dies war das Hauptproblem bei der Produktion, das unser Kunde LANXESS nveinem Unternehmen für Spezialchemikalien mit rund 1.000 Mitarbeitern in Belgien. Um das Problem zu lösen, wurden Inline-Probenahmen und -Messungen eingesetzt, aber diese manuellen Verfahren waren kostspielig und zeitaufwändig.  

Der pH-Wert bestimmt die Wasserstoffionenkonzentration in einer Lösung und wird in vielen Industriezweigen verwendet, um den Säuregrad ihrer chemischen Lösungen zu bestimmen. Ein pH-Sensor spielt eine Schlüsselrolle bei der Bestimmung der richtigen pH-Werte im Produktionsprozess.  

Mit unserer Erfahrung in der industriellen Beratung und unserem umfassenden Wissen über künstliche Intelligenz haben wir bei Quariq eine maßgeschneiderte Lösung für LANXESS nv entwickelt. Mithilfe von maschinellem Lernen wurde ein virtueller Soft-Sensor geschaffen, der in der Lage ist, pH-Werte in Echtzeit vorherzusagen.  

Die KI-Lösung

Mit einem virtuellen Soft-Sensor können die Bediener von Lanxess nun den Produktionsprozess ständig anpassen , anstatt einige Stunden zu warten, bis sie bemerken, dass der pH-Wert außerhalb der Spezifikation liegt, was zu einem Produktverlust führen kann .  

Unsere KI-Lösung für Lanxess unterstützt die Betreiber durch die Integration der Soft-Sensorwerte in das bewährte SCADA-System. Mithilfe historischer Automatisierungsdaten und KI werden der Säuregehalt und die Genauigkeit von 3 % vorhergesagt und dann an das historische und das Automatisierungssystem zurückgesendet.  

Die wichtigsten Vorteile dieser Lösung sind:

  • Erhebliche Verringerung der Wartungszeit und -kosten
  • Erhöht die Abtastrate, um rechtzeitige Prozessänderungen zu ermöglichen
  • Unterstützt die Entscheidungsfindung der Betreiber durch nahtlose Integration in die bestehenden Systeme

KI auf industriellem Niveau

Selbst die besten und genauesten Industrielösungen der Welt bringen keinen Nutzen, wenn sie nicht bei der Entscheidungsfindung helfen, wenn und wo es darauf ankommt. Wir können Ihnen Antworten und Maßnahmen zur Optimierung Ihrer Produktion geben und Ihnen helfen, Entscheidungen auf der Grundlage von Echtzeitdaten zu treffen.  

Sehen Sie sich das Interview an:

Steven Smedts
Leiter Automatisierung
-
Lanxess in Kallo
"Für die meisten Unternehmen in der Industrie und im Prozessmanagement ist die künstliche Intelligenz eine ganz neue Technologie. Neue Technologien bringen Fragen mit sich und man muss sich in einem neuen Vokabular zurechtfinden. Wie implementiert man eine neue Technologie in seinem Unternehmen? Wie integriert man sie in bestehende Systeme? Da die Digitalisierung in unserem Unternehmen eine zentrale Rolle spielt, ist es unser Bestreben, Wissen und Erfahrungen im Bereich der künstlichen Intelligenz zu sammeln, um uns auf die Zukunft vorzubereiten. Daher ist eine vertrauenswürdige Partnerschaft unerlässlich. Quariq, eine Marke der AG Solution Group, verfügt über ein profundes Wissen über unsere Systeme und kombiniert diese Erkenntnisse mit dem Fachwissen über künstliche Intelligenz. Die Entwicklung eines Soft-Sensors ermöglichte es uns, Erfahrungen mit der Einrichtung eines KI-Projekts in unserer aktuellen Produktionsumgebung zu sammeln und uns auf zukünftige KI-Projekte vorzubereiten. Erste Ergebnisse: eine stabilere Produktion"

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