Durch Möglichkeiten und Herausforderungen in der petrochemischen Industrie und das Aufkommen äußerst disruptiver Technologien wurde eine neue Revolution ausgelöst, die das Potenzial besitzt, Industrieprozesse wie z.B. Fertigung, Engineering, Werkstoffe, Lieferketten und Lebenszyklus-Management grundlegend zu verändern. Die vor kurzem entwickelte intelligente Fabrik ist zu einem ernstzunehmenden Akteur in der petrochemischen Industrie geworden und hat sich ein bahnbrechendes Fertigungsverfahren zu eigen gemacht. Die intelligente Fabrik, die sich vom klassischen Produktionsprozess des Petrochemiesektors unterscheidet, muss eine Bewertung und Positionierung ihrer zukünftigen Forschungsagenda vornehmen, einschließlich ihrer Definition, Ziele, Struktur und Technologien. Die intelligente Fabrik bedarf einer Priorisierung des Denkprozesses und der Problemlösung von Systemen.
Eine Studie legt ein Lebenszyklus-Konzept und eine konsensbasierte Betriebs- und Technologie-Roadmap nahe, basierend auf dem Verständnis der treibenden Kräfte für die Entwicklung von intelligenten Fabriken. Die petrochemische Industrie ist heutzutage mit neuen Schwierigkeiten konfrontiert, die durch striktere Vorschriften für Umweltschutz und Energieeinsparung, Druck zur Senkung der Produktkosten, eine Vielzahl von Rohstoffquellen, spezielle Kundenbedürfnisse, kombinatorische und Lieferkettenoptimierung und andere Faktoren verursacht wurden. Das Internet der Dinge, Cloud Computing, Robotics und Big-Data-Technologien sind allesamt Teil einer neuen Welle des wissenschaftlichen und technologischen Fortschritts. Außerdem hat der Produktionsmodus der petrochemischen Industrie durch die Integration von Informationstechnologie (IT) in Betriebs- und Fertigungstechnologien revolutionäre Veränderungen durchlaufen.
Dieser Artikel analysiert unter den Gesichtspunkten Wertschöpfungskette, Produktions- und Servicemodus, Management- und Steuerkette sowie Energiebeschränkungen die jüngsten Veränderungen, mit denen die intelligente petrochemische Fabrik konfrontiert ist. In der Diskussion über die Definition und Konnotation der intelligenten petrochemischen Fabrik wird anhand des Vergleichs mit der Mainstream-Forschung das Technologiesystem und die Roadmap der intelligenten petrochemischen Fabrik empfohlen und eine Zusammenfassung der wichtigsten zu erforschenden Hotspot-Technologien vorgenommen.
Inferenz der intelligenten Fabrik in der petrochemischen Industrie
Gemeinschaften aus Wissenschaft und Industrie definieren die "intelligente Fabrik" aus verschiedenen Blickwinkeln. Industrie 4.0 definiert die intelligente Fabrik in erster Linie unter dem Gesichtspunkt der intelligenten Produktion mit Schwerpunkt auf cyber-physischen Systemen (Cyber Physical Systems, CPS), während die Smart Manufacturing Leadership Coalition (SMLC) das Thema intelligente Fabriken vor allem unter den Gesichtspunkten Wissensstand und Modellierung diskutiert. Intelligente Fabriken sind unter dem Gesichtspunkt Integration von Industrialisierung und IT-Anwendungen mit Fokus auf Erdölverarbeitungs- und Chemieunternehmen betrachtet großartig. In der petrochemischen Industrie kann eine intelligente Fabrik nach zwei Gesichtspunkten definiert werden:
1. Eine intelligente Fabrik im Petrochemiesektor ist auf die gesamte industrielle Produktionskette von Petrochemikalien ausgerichtet. Um die horizontale, vertikale und End-to-End-Integration von Fabriken zu erreichen, verknüpft sie IT der nächsten Generation eng mit Menschen, Bedientechnologien für Prozesse/Anlagen und vorhandenen petrochemischen Produktionsprozessen. Darüber hinaus werden das Niveau von Betrieb und Management der Fabrik auf dezentere und dynamischere Art und Weise verbessert und Innovationen in Fertigungs- und Geschäftsmodellen vereinfacht, indem die vier Schlüsselfunktionen Standorterkennung (engl.: Location Awareness), Vorhersage und Frühwarnung, kollaborative Optimierung und wissenschaftliche Entscheidungen optimiert werden.
2. Eine intelligente Fabrik erschafft im Petrochemiesektor eine neue Generation der petrochemischen Produktionsumgebung, die sich durch omnipräsente Sensorik und intelligente Dienste auszeichnet, die flächendeckend eingesetzte Sensoren, intelligente Hardware, Steuersysteme, Rechenanlagen und Informationsterminals durch CPS mit einem intelligenten Netzwerk verknüpfen. Dies geschieht, um zu verstehen, wie eng Unternehmen, Menschen, Dinge und Dienste miteinander vernetzt sind und um so viele Informationsressourcen, Erkenntnisse und Expertise wie möglich zu erzeugen, zu integrieren und zu nutzen.
Um es einfach auszudrücken, ist eine intelligente Fabrik im Petrochemiesektor eine brandneue, hochmoderne Anlage, deren Schwerpunkt ist, operative Exzellenz für die Fabrik zu erreichen und gleichzeitig umweltfreundlich, hocheffizient, sicher und nachhaltig zu sein.
Möglichkeiten und Herausforderungen in der petrochemischen Industrie
Betriebĺiche Agilität
Die betriebliche Agilität bzw. die Fähigkeit der schnellen Anpassung an sich verändernde Bedingungen, die durch Veränderungen des Rohstoffs, der Marktnachfrage und der Preisbildung verursacht wurden, ist eines der wesentlichen Merkmale der intelligenten Prozessfertigung. Derartige Störungen haben zweifellos erhebliche Auswirkungen auf die Leistung einer Anlage. Deshalb ist eine Umstellung der Betriebsverfahren, wie beispielsweise die Neuorganisation des Prozessflussdiagramms und die Änderung von Temperatur, Durchfluss und Druck, unerlässlich. Die erste Frage ist an dieser Stelle, wie die Steuersysteme der untersten Ebene schnell die richtigen Schaltpunkte erreichen.
Obwohl es unwahrscheinlich ist, dass durch vorhandene Informationen alle vorstellbaren Betriebsfälle abgedeckt werden, sind aus industrieller Sicht heuristisches Wissen und betriebliche Kompetenz von Experten die besten Optionen. Die Genauigkeit der wissensbasierten Methode ist die zweite Schwierigkeit. Aus akademischer Sicht ist die primäre Strategie die modellbasierte Echtzeit-Optimierung. Das erste Anliegen ist, wo zuverlässige Erstprinzipmodelle für Chemieverarbeitungseinheiten gefunden werden können, insbesondere komplexe Reaktoren. Das zweite Problem ist, wie das Echtzeit-Optimierungsmodell effektiv gelöst werden kann. Die dritte Frage, die sich stellt, lautet, ob die gewonnenen Erkenntnisse zur Optimierung von der Branche angenommen werden.
Erstellung datengesteuerter anpassbarer Modelle
Die Schwierigkeiten beim Lösen eines Optimierungsmodells, das einem anspruchsvollen Erstprinzipmodell unterworfen ist, wurden im vorhergehenden Unterabschnitt erörtert. Eine mögliche Option ist die Verwendung eines datengesteuerten Ersatzmodells anstelle des ursprünglichen Erstprinzipmodells. Es wurden für die Erstellung von Ersatzmodellen zur Mängelerkennung, Prozesssteuerung und Optimierung viele statistische Techniken angewendet, wie u.a. neuronale Netzwerke, Support-Vektor-Maschinen und die mathematische Programmierung. Bei der Erstellung eines Ersatzmodells ist es wichtig, seine vorgesehene Verwendung und Implementierung zu berücksichtigen, beispielsweise ob es zur Flussdiagrammoptimierung oder zur Trendvorhersage eingesetzt wird.
Die Einführung eines durch ein neuronales Netzwerk gesteuerten Ersatzmodells zur Flussdiagrammoptimierung kann erhebliche rechnerische Herausforderungen und die Unfähigkeit, hochpräzise Ergebnisse zu erzielen, nach sich ziehen. Externe Duktilität ist entscheidend, unabhängig von der zur Erstellung des Ersatzmodells verwendeten Technik. Die erste Frage ist in diesem Fall, wie viele Datensätze für die Erstellung eines Ersatzmodells mit hoher Genauigkeit benötigt werden. Die zweite Frage lautet, wie ein anpassbares datengesteuertes Modell erstellt werden kann. Es sollten zur Validierung der Genauigkeit industrielle Datensätze verwendet werden.
Planung und Terminierung für eine komplette Erdölraffinerie oder petrochemische Anlage
Die mathematische Modellierung und globale Optimierung bieten bei der Planung und Terminierung verschiedener Abläufe in einer Erdölraffinerie oder einer petrochemischen Anlage bedeutende Perspektiven für Kostenreduzierung, Gewinnmargenausweitung, Energieeffizienz und Nachfragebefriedigung. Es ist erst seit kurzem möglich, eine komplette Erdölraffinerie oder petrochemische Anlage vollständig zu planen und zu terminieren – eine entscheidende Komponente der intelligenten Fertigung. Den Großteil der Abläufe machen das Mischen und Verarbeiten von Rohöl, Aktivitäten der Verarbeitungseinheit sowie die Produktmischung und -distribution aus.
Fazit
Die Technologie-Vision und das Konzept für eine "intelligente Fabrik" in der petrochemischen Industrie beruht auf der petrochemischen Anlagenberechnung und ergänzt die klassische Simulation der chemischen Verfahrenstechnik. Dies ermöglicht die Steuerung und das Management einer echten Fabrik durch den parallelen Betrieb und die Zusammenarbeit einer echten und einer virtuellen Fabrik. Ein Technologie-Framework für eine intelligente Fabrik im Petrochemiesektor ist der Auffassung, dass für den Bau einer intelligenten Fabrik ein ganzheitliches Verständnis der physischen Umgebung von wesentlicher Bedeutung ist und dass intelligente Unternehmensanwendungen mit Funktionen für Optimierung und Entscheidungsfindung die sektorübergreifende Zusammenarbeit und die Optimierung der globalen petrochemischen Produktion fördern können.
Darüber hinaus wird den menschlichen Faktoren größeres Gewicht verliehen, um Produktions- und Betriebszentren der nächsten Generation zu schaffen, bei denen der Mensch im Mittelpunkt steht. Dadurch können die zuständigen Personen zu den vorgesehenen Zeiten an den entsprechenden Orten auf die notwendigen Informationen und Ressourcen zugreifen, um das Geschäftsmodell weiterzuentwickeln. Abschließend ist zu erwähnen, dass für die vorrangige Entwicklung Recherchen vor allem im Bereich kritische Technologien unter Berücksichtigung der Muster in der industriellen Entwicklung notwendig sind. Bevor eine erfolgreiche intelligente Fabrik entwickelt werden kann, müssen erhebliche Anstrengungen unternommen werden, die sich an den Anforderungen von Anwendungen und zugehörigen Technologien orientieren, da sich die Forschung zu diesem Thema noch in der Anfangsphase befindet und die entsprechenden theoretischen Untersuchungen erst vor kurzem begonnen haben.
