Anwendungsfälle aus der Branche: Von Praxisbeispielen lernen

Die Messung von Produktions-Parameternin der Prozessindustrie ist der Schlüssel zur Optimierung der Prozesssteuerung und zur Steigerung der OEE. Um dies zu erreichen, sind Sensoren eine der gängigsten Methoden. Ein virtueller Sensor ermöglicht einen kosteneffizienten Weg, dies zu ermöglichen.

Das Kundenbeispiel der Münzing Chemie AG zeigt, wie eine Produktionsoptimierung mit BCAP (Bilfinger Connected Asset Performance) allein auf Basis von Sensordaten bei voller Anlagenverfügbarkeit durchgeführt werden kann.

Dieses Beispiel zur Feuchteabschätzung und -vorhersage zeigt, wie Betreiber in der Prozessindustrie ihr Potential zur Überwachung von Produktqualitätsindikatoren verbessern können, um einen stabileren Produktionsprozess zu erreichen.

Lernen Sie in dieser Kunden Case Study, wie die Produktqualität und Produktivität der Anlage durch datenbasierte Plant Intelligence verbessert werden konnte.

Dieser Anwendungsfall zeigt, wie wir Erkenntnisse zur Veränderung der Chargendauer und die Dauer der Schritte innerhalb der Chargen für einen Pharma Kunden aufgedeckt haben.

Jeder, der sich mit Industrieanlagen auskennt, hört sofort, wenn etwas anders läuft als normal. Aber Änderungen am Maschinenzustand können nicht immer durch reguläre Inspektionen erkannt werden.

Das sichere und konsistente Ausbinden von Equipment in einer Prozessanlage ist eine Herausforderung. Die Deep Graph Analyse von PIDGraph ermöglicht es, Schlüsselelemente des Equipments zu identifizieren, unsachgemäßes Ausbinden zu markieren und nach passende Installationen zu suchen.

Lesen Sie in diesem Use Case, wie Module Engineering auf Basis einer Deep Graph Analyse von einem R&I-Fließschemata eine kosten- und zeiteffiziente Lösung zur Erstellen von Asset Hierarchien bietet. Aus den gewonnenen Informationen können weitere Mehrwerte gezogen werden.