Prozessintelligenz

Im Technologiefeld »Prozessintelligenz« werden wissens- und datenbasierte MSO-Techniken (Modellierung, Simulation, Optimierung) für ein optimiertes Modul- und Prozessdesign entwickelt und eingesetzt. Das Ziel hierbei ist die Identifizierung geeigneter Prozessfenster im Hinblick auf Effizienz, Produktivität und Produktqualität. Dazu entstehen Softwaremodule, die den Prozessbetrieb virtualisiert darstellen, um eine autonome Prozessführung zu realisieren.

Wissens- und datenbasierte MSO-Techniken sollen in diesem Technologiefeld so weiterentwickelt werden, dass über weite Betriebsfenster ein autonomer Prozessbetrieb mit optimaler Energieeffizienz, Produktivität und Produktqualität sichergestellt ist. Darüber hinaus werden Auslegungswerkzeuge zum innovativen Prozessdesign einzelner Komponenten entwickelt. Ziel dieses Technologiefeldes ist es, vorhandene Prozessdaten zu nutzen, um mit Werkzeugen der KI die wissensbasierten Prozesssimulationen soweit zu ertüchtigen, dass eine verlässliche Virtualisierung des Prozessbetriebs erfolgen kann. Dieses hybride Modell ist mit der Prozessautomatisierung (d.h. Steuerung und Regelung; siehe das entsprechende Technologiefeld) so zu koppeln, dass eine autonome Fahrweise mit Echtzeitoptimierung ermöglicht wird. Auch hier, an der Schnittstelle zwischen der hybriden Simulation und dem Prozessleitsystem, kommen wieder KI-Werkzeuge zum Einsatz in Form von adaptiv trainierten Surrogat-Modellen. Die zentralen Ziele dieses Technologiefeldes sind somit

• (a) die Verfügbarkeit von Simulationskomponenten zur Abbildung des Designs und des Betriebs einzelner Module in den Demonstratorprozessen (z.B. poröse Reaktoren, Strömungsdynamik im Reaktor) mit Schnittstellen zu Prozessdaten für eine schnelle Kalibrierung, und
• (b) der Aufbau einer Prozessintelligenz im o.g. Sinn, die Demonstration der Machbarkeit und des Nutzens im Miniplant-Format.