gPROMS – Mit tiefgreifendem Prozess-Know-how zur nachhaltigen Produktion

Digitaler Prozesszwilling für den gesamten Prozesslebenszyklus

Unternehmen der Prozessindustrie müssen täglich komplexe Planungs- und Betriebsentscheidungen treffen. Die gPROMS-Modelle von Siemens erfassen tiefgreifendes Prozess-Know-how in Form von hochpräzisen prädiktiven Prozessmodellen. Nutzen Sie diese, um schnell und effektiv Ihre Prozess- und Produktentscheidungsspielräume zu erkunden! Die Modelle stellen die wichtigsten Informationen zur Unterstützung von Prozess-, Produkt- und Betriebsentscheidungen bereit. Das Ergebnis: kürzere Innovationszyklen, optimierte Anlagendesigns, verbesserte Produktrezepturen, leistungsfähigere Anlagen und geringere Emissionen und Energiekosten.

Digitaler Prozesszwilling

Was ist ein digitaler Prozesszwilling und wie erzeugt er Mehrwert?

Die auf gPROMS beruhenden digitalen Prozesszwillinge erfassen das grundlegende Wissen über einen Prozess – Physik, Chemie, Steuerungskonzept, Betriebsstrategie, Rohstoff- und Energiekosten, Produktpreise – in Form von mathematischen Modellen und den dazugehörigen Daten. Das Modell wird dann in Verbindung mit modernsten mathematischen Verfahren berechnet, um das Prozessdesign oder den Betrieb zu analysieren und zu optimieren – schnell, präzise und effektiv.

 

Die nachhaltige Verbesserung von Prozess- oder Produktauslegungen kann den Wert über die gesamte Lebensdauer der Produktion sichern – in manchen Fällen in Millionenhöhe. Eine solche Optimierung des Anlagenbetriebs schafft täglichen Mehrwert!

Prozesslebenszyklus-Ansatz

Vom Labor zur laufenden Anlage: Anwendung über den gesamten Prozesslebenszyklus hinweg

Siemens PSE leistete Pionierarbeit in puncto „Prozesslebenszyklus-Ansatz“, der heute in der gesamten Prozessindustrie Anwendung findet: Von der frühen Forschungs- und Entwicklungsphase über die Planung und Inbetriebnahme bis hin zum Automatisierungs- und Anlagenbetrieb wird derselbe integrierte Modellierungsrahmen verwendet. Dadurch werden Unternehmensdaten ganzheitlich erfasst und Wissen im gesamten Unternehmen genutzt, um Konsistenz und Effizienz zu maximieren und gleichzeitig die Gesamtbetriebskosten zu minimieren.

F&E und Entwurf digital: Wertschöpfung über die gesamte Prozessdauer

Während ein Großteil der Prozessindustrie für die Prozessauslegung immer noch auf Simulationsmethoden nach dem Trial-and-Error-Prinzip setzen, nutzen führende Innovatoren modernste digitale Planungsmethoden. Sie erlauben eine systematische Analyse und MINLP-Optimierung (mixed integer nonlinear programming – dt. gemischt-ganzzahlige nichtlineare Programmierung). Dabei werden realitätsgetreue Vorhersagemodelle der Prozessphysik und -chemie verwendet, die bei Bedarf anhand von Versuchs- oder Pilotdaten validiert werden, um Innovationen zu beschleunigen und wirtschaftlich optimale Prozessdesigns auf Grundlage eines quantifizierbaren, kontrollierbaren Technologierisikos zu erreichen. Der Siemens-Zyklus Design-Validierung-Analysieren-Optimieren bietet einen branchenführenden digitalen Design-Workflow und die erforderlichen Tools zur Unterstützung dieses Prozesses.

Design

Erstellen Sie Prozessmodelle über Flussdiagramme per Drag & Drop. Nutzen Sie dazu die ausgereiftesten und umfangreichsten Modellbibliotheken der Prozessindustrie: pharmazeutische Wirkstoffe, katalytische Reaktionen, Polymerisation, elektrochemische Adsorptionsreaktionen und sämtliche Standardprozesse wie Wärmeaustausch und Destillation. Oder erstellen Sie Ihre eigenen Modellbibliotheken mit den branchenführenden kundenspezifischen Modellierungsfunktionen von gPROMS.

Validierung

Nutzen Sie bewährte, hochmoderne Validierungstechniken, um Modelle anhand von Labor-, Pilot- und Betriebsdaten zu überprüfen. Dabei kommen fortschrittliche Parameterschätzverfahren zum Einsatz, um sicherzustellen, dass die Modelle unter einer Vielzahl von Bedingungen vorhersagbar bleiben. So können Sie Ihre Entscheidungsspielräume vertrauensvoll ausloten.

Analyse

Analysieren Sie das System mithilfe dynamischer und Steady-state-Simulationen oder setzen Sie eine globale Systemanalyse ein, um Ihren Prozessentscheidungsspielraum schnell und effektiv zu erkunden. Analysieren Sie systematisch die Auswirkungen von Schwankungen und Unsicherheiten auf wichtige Prozessindikatoren (KPIs).

Optimierung

Bestimmen Sie die idealen Werte für mehrere Entscheidungsvariablen – einschließlich integraler Entscheidungen – simultan, um zu einem optimalen Prozessdesign zu gelangen, das den Wert über die gesamte Lebensdauer der Anlage sichert.

Digitale Anwendungen für den Betrieb

Digitale Prozesszwillinge für tägliche Wertschöpfung online nutzen

Ein entscheidender Vorteil der digitalen Revolution für die Prozessindustrie ist die Möglichkeit, tiefgreifendes Prozesswissen in Prozessabläufe und -steuerungen einzubringen, indem digitale Prozesszwillinge mit hoher Realitätstreue eingesetzt werden. Eine neue Generation digitaler Anwendungen kann durch die Kombination von Echtzeit- oder historischen Anlagendaten mit dem in den Prozessmodellen enthaltenen tiefgreifenden Prozesswissen täglich für Mehrwert sorgen. Die Fülle an neu generierten Informationen wird genutzt, um durch Überwachung des Anlagen- und Prozesszustands, über Soft-Sensoren, Echtzeit-Optimierung und "Was-wäre-wenn"-Entscheidungsunterstützung täglich Mehrwert aus der Anlage zu ziehen. Die Anwendungen werden auf der robusten, ausfallsicheren Anwendungsplattform gPROMS Digital Applications Platform innerhalb des Anlagenautomatisierungssystems (PLS) oder in Verbindung mit diesem ausgeführt und tauschen Daten direkt mit dem historischen oder dezentralen Leitsystem (DCS) aus.

Überwachung des Anlagen- und Prozesszustands

Nutzen Sie den digitalen Zwilling der Anlage in Kombination mit Echtzeit- und historischen Betriebsdaten, um die Werte von Schlüsselparametern zu ermitteln, die im Laufe des Betriebs der Anlage einer Drift unterliegen - zum Beispiel den Aktivierungszustand des Katalysators in einem katalytischen Reaktor oder der Grad der Verkokung eines Rohrreaktors. Dies liefert wichtige Informationen für die Optimierung des Betriebs und die Wartungsplanung sowie für die frühzeitige Warnung vor möglichen Problemen.

Soft Sensing in Echtzeit

Nutzen Sie den digitalen Zwilling der Anlage in Kombination mit Echtzeit-Anlagendaten, um zuverlässige aktuelle Werte von KPIs wie Ausbeute, Umsetzungsgrad, Verkokungsrate sowie interne Variablen der Anlage zu erhalten, die normalerweise nicht direkt gemessen werden können. Soft-Sensoren liefern wertvolle Informationen für die Echtzeitüberwachung des Betriebs oder die Verwendung in der erweiterten Prozesssteuerung.

Echtzeit-Optimierung

Verwenden Sie den digitalen Zwilling Ihrer Anlage, um Sollwerte für den wirtschaftlich optimalen Betrieb unter Berücksichtigung des aktuellen Anlagenzustands, der Verfügbarkeit von Rohstoffen, der Produktanforderungen und in Abhängigkeit von Ausrüstungs- und Prozessanlagenbeschränkungen zu ermitteln. Dieses Vorgehen ermöglicht es Ihnen, die wirtschaftliche Leistung der Anlage von Stunde zu Stunde zu maximieren und schnell auf Störungen und Ausfälle zu reagieren.

"Was-wäre-wenn"-Entscheidungshilfe

Nutzen Sie den aktuellen digitalen Zwilling der Anlage für Was-wäre-wenn-Analysen von stationären und dynamischen Betriebsszenarien. Dies ermöglicht es Anlagenfahrern, die Konsequenzen ihrer Entscheidungen vorab zu visualisieren und somit besser zu verstehen.

 

Vorhersage der Laufzeit

Nutzen Sie den aktuellen digitalen Zwilling der Anlage, um das voraussichtliche Ende der Anlagenlebensdauer unter Berücksichtigung unterschiedlicher Betriebsszenarien zu bestimmen. Dies kann zur Verbesserung der Wartungsplanung oder zur Bestimmung der rentabelsten Betriebsart für die verbleibende Laufzeit genutzt werden.

Nichtlineare modellprädiktive Regelung (NLMPC)

Nutzen Sie den aktuellen digitalen Anlagenzwilling in Kombination mit Anlagendaten, um wichtige Produktqualitätsvariablen zu erfassen und nichtlineare Advanced Process Control (APC) mit der hochmodernen nichtlinearen modellprädiktiven Regelung (NLMPC) von Siemens anzuwenden.

Wichtige Anwendungen

Wir helfen der Prozessindustrie bei der Bewältigung ihrer dringendsten Herausforderungen

Produktportfolio

Modellierungswerkzeuge der nächsten Generation für den gesamten Prozesslebenszyklus

Siemens bietet eine Reihe von fortschrittlichen Prozessmodellierungswerkzeugen und -umgebungen, die den gesamten digitalen Prozesslebenszyklus abdecken, von der Forschung und Entwicklung über die Projektierung bis hin zu Betrieb und Fertigung.

Modellierungsumgebungen

Digitale Anwendungen

Online-Anwendungen für die Überwachung, das Soft-Sensing, die Optimierung und die allgemeine Betriebsunterstützung verfahrenstechnischer Anlagen auf Grundlage von High-Fidelity-Prozessmodellen.

Plattformtechnologien

Die modellbasierten Technologien von Siemens basieren auf einer Reihe von fortschrittlichen Software-Plattformen, die ständig weiterentwickelt werden

Anwendungsbeispiele

Von Öl und Gas bis hin zu Pharmazeutika oder Lebensmitteln

Von der Optimierung der Ölförderung über die Maximierung der Ethylenausbeute in Olefinanlagen bis hin zur Produktion pharmazeutischer Wirkstoffe oder dem Betrieb von Sprühtrocknern zur Herstellung von Milchpulver... gPROMS digitale Prozesszwillinge verbessern die Prozessleistung und -auslegung in jeder Phase.

Events & Webinare

Siemens PSE organisiert jedes Jahr viele Events.

Wählen Sie aus einer Reihe von Online-Webinaren, um mehr darüber zu erfahren, wie Unternehmen mit gPROMS Innovationen beschleunigen, Anlagenkonzepte optimieren, Hochleistungsanlagen betreiben und wie sie Emissionen und Energiekosten senken. Auf der Seite Veranstaltungen & Webinare finden Sie unsere aktuelle Eventübersicht.

Zu den Events & Webinaren

Kontakt

Beschleunigen Sie Innovationen, verbessern Sie die Prozesseffizienz und reduzieren Sie Emissionen mit modellbasierten Ansätzen

Wir können Sie dabei unterstützen, die Prozessentwicklung zu beschleunigen, das Prozessdesign zu optimieren und die Betriebseffizienz von Anlagen zu verbessern, um Emissionen zu reduzieren und Energie zu sparen. Dazu setzen wir modellbasierte Technologien ein, die tiefgreifendes Prozesswissen nutzen.