Düsseldorf, 28. August 2017

Digitalisierung im Stahlwerk

Unter der Digitalisierung eines Stahlwerks versteht man die Strategie, moderne Informationstechnologien wie BigData, Data Mining, Data Analysis und künstliche Intelligenz so einzusetzen, dass die vorhandenen Ressourcen wie Einsatzmaterial, Energie, Humankapital, etc. bestmöglich genutzt werden. Bisher fand Stahlwerksautomation nur auf der Maschinenebene statt. Die Integration von Regelkreisen und -sequenzen erfolgte nach Vorgaben der Bediener. Durch die Weiterentwicklung der bestehenden Automation im Sinne von Industrie 4.0 wird es möglich sein, eine Produktivitätssteigerung bei gleichzeitig sinkenden Betriebskosten zu ermöglichen. Bei der Digitalisierung von Stahlwerken verfolgt die SMS group folgenden Ansatz:

Field level

Bisher war es in Stahlwerken auf der Werksebene üblich, die Mess- und Regelungstechnik an die vorhandenen Steuerungen der Betriebs- und Wartungssequenzen anzupassen. Eine echte Digitalisierung setzt jedoch andere Maßnahmen voraus:

  • Kritische Anlagen müssen durch qualitativ bessere ersetzt werden.
  • Austausch von Geräten mit niedrigeren Instandhaltungskosten ohne Einbußen bei den erforderlichen Informationsniveaus ist erforderlich.
  • Besonderer Fokus sollte auf Messungen gelegt werden, die bisher noch nicht stattfanden, da sie keinen direkten Einfluss auf die Produktion hatten. Genau diese Messungen können jedoch für die Betrachtung der Gesamtproduktivität, z. B. im Rahmen eines „Asset Managements“, sehr wichtig sein.
  • Nicht zuletzt befinden wir uns auf dem Weg in das Industrie 4.0-Zeitalter. Das bedeutet, dass alle Anlagen auf Werksebene, Mess- und Regelungstechnik „intelligent“ werden. Diese intelligenten Geräte werden nicht nur in der Lage sein, Daten aufzuzeichnen und Steuerungen auszuführen, sie werden Eigenintelligenz besitzen und selbstständig Informationen verarbeiten. Informationen, die nicht nur den eigenen Lebenszyklus betreffen.
SMSgroup Image
Im Steuerstand laufen sämtliche Daten zusammen.
Interconnecting level

Die umfangreichen Datenmengen aus der Feldebene müssen für Anwendungen der höheren Ebenen zugänglich gemacht werden. Dies erfordert eine Plattform, auf welcher die Daten ausgetauscht werden können. Es sollte die Möglichkeit bestehen, weitere Einheiten wie neue Steuerungen(SPS), Mikrocontroller oder eingebettete Systeme problemlos einzubeziehen. Ebenso sollten jederzeit Benutzer der Daten neu hinzugefügt oder entfernt werden können. Protokolle, die für die Standardisierung im Sinne des industriellen Internets der Dinge erforderlich werden, sind in verschiedenen Gremien in der Entwicklung. Die SMS group ergänzt diese Standardisierung durch einen neuen Automatisierungsansatz auf der Grundlage einer „Open Data Source“, die als „DataCloud“ bezeichnet wird und Teil der neuen modularen Architektur X-Pact® Process Guidance ist.

Process level

Auf Prozessebene lag der Schwerpunkt bei den Level-2-Systemen bislang auf metallurgischen Modellen und dem Erstellen von Berichten. Die Optimierung der Metallurgie ist jedoch nur ein wichtiger Aspekt für ein effizient arbeitendes Stahlwerk. Ein Stahlwerk wird in Zukunft nur dann wettbewerbsfähig und effizient sein können, wennOptimierungen auch in anderen Bereichen stattfinden, etwa beim Energieverbrauch, bei den Emissionen und bei der Nachhaltigkeit. Einige Bereiche, in denen Optimierungen auf der Prozessebene stattfinden können:

  • Energiemanagement
  • Zustandsüberwachung
  • Pfannenmanagement
Business level

Die Erfassung all dieser Daten und die erzielten Optimierungen müssen darüber hinaus durch entsprechende Maßnahmen auf der Geschäftsebene flankiert werden. Bereiche wie Logistik oder Beschaffung nutzen bereits die Vorteile der Digitalisierung. Diese sind meist in Stahlwerken noch unbekannt. Leicht vorstellbar ist zum Beispiel ein Szenario, bei dem ein Stahlwerk mehrere Aufträge für unterschiedliche Stahlsorten erhält, die innerhalb eines Monats geliefert werden sollen.

Mit einem effizienten Entscheidungsunterstützungssystem oder Decision Support System (DSS) ist derAnwender in der Lage, eine kostenoptimierte Produktionsplanung zur Abwicklung dieser Aufträge zu erstellen. Unter Berücksichtigung vorhandener Materialien und der Logistikkosten können in der Einkaufsabteilung auf Basis dieser Planung, die erforderlichen Materialien just-in-time und zu möglichst günstigen Kosten bestellt werden.

Solche Decision Support Systems, deren Entscheidungsprozesse auf dem vorhandenen Datenbestand basieren, werden in Zukunft unerlässlich für den Unternehmenserfolg sein.