Insgesamt 4,5 Mio. Euro auf drei Jahre investiert die Deutsche Forschungsgemeinschaft, kurz: DFG, in fünf Forschungsprojekte. Eines davon ist das Projekt TwinGuide, das vom Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung IFF in Magdeburg und der Technischen Universität Hamburg (TUHH) gemeinsam mit der IPT-Pergande GmbH in Sachsen-Anhalt durchgeführt wird. Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines intelligenten Digitalen Zwillings für Prozessanlagen, mit dem verfahrenstechnische Prozesse sicherer und effizienter werden sollen. Die Entwicklung wird an einer Wirbelschichtanlage für Sprühgranulation beispielhaft erprobt. Mit Hilfe des Digitalen Zwillings soll der aktuelle Zustand der betrachteten physikalischen Anlage künftig nicht nur dargestellt, sondern auch ihr zukünftiges Verhalten vorhergesagt werden und die Anlage auch zuverlässig steuerbar sein.

Digitaler Zwilling wird intelligent

Bislang ermöglichen digitale Assistenzsysteme einen Zugriff auf vorhandene Dokumentation wie CAD, E-Plan, Protokolle, sowie Sensordaten als Zustandsinformation der Anlage. Damit stellen sie den Anlagenbedienern relevante Informationen zur aktuellen Situation zur Verfügung, wie zum Beispiel Dokumentationen, Anlagenparameter oder Betriebszustände. Sie können aber auch Warnungen zu fehlerhaften Anlagenzuständen und zugleich vordefinierte Handlungsempfehlungen abgeben, wie mögliche Fehler wieder behoben werden können. In diesen Fällen ist es in der Regel jedoch schon zu spät; der Fehler und eventuell sogar ein Schadenfall sind bereits eingetreten.

Der intelligente digitale Zwilling des Projekts TwinGuide wird beispielhaft an einer Wirbelschichtanlage für Sprühgranulation beim Anwendungspartner Pergande Group erprobt.

© Viktoria Kühne / Fraunhofer IFF

Um dies zu verhindern, soll im Forschungsprojekt TwinGuide nun ein digitaler Zwilling für Prozessanlagen entstehen, mit dem eine vorausschauende Regelung der zukünftigen Entwicklung des Zustands einer produzierenden Anlage möglich ist. Dafür sollen parallel zum Betrieb der Anlage ablaufende Simulationen auf der Basis ihres digitalen Modells eine Vorhersage der Prozessstabilität und Produkteigenschaften ermöglichen.

Detailgenauigkeit durch Daten erhöht

Die Intelligenz des Digitalen Zwillings wird dadurch definiert, dass die zugrundeliegenden Modelle durch eine umfangreiche kontinuierliche (offline/online) Datenerfassung mit einer sehr hohen Detailgenauigkeit und hohem Verarbeitungsgrad deutlich schneller als in Echtzeit zu Entscheidungsmaßnahmen führen, sodass Vorhersagen sowie Betriebsoptimierungen möglich sind. Neben dem eigentlichen Digitalen Zwilling wird außerdem eine Kommunikationsschnittstelle entwickelt werden, die eine Interaktion zwischen den Simulationsergebnissen und dem digitalen Prozessabbild ermöglicht. Durch eine direkte Kopplung der aktuellen Anlagendaten und der Zustandsauswertung mit den Simulationsergebnissen werden letztere in Echtzeit in den Anlagenbetrieb integriert. Dadurch können Warnungen für unsichere Anlagenzustände mit entsprechenden Handlungsszenarien und -empfehlungen den Anlagenfahrern ausgegeben werden.

Die Implementierung in das Prozessleitsystem erfolgt bei dem Anwendungspartner, der Pergande Gruppe, wobei neben dem Einsatz im Labormaßstab auch die Übertragbarkeit auf größere Anlagen demonstriert werden soll. Die Forschungspartner erwarten, dass die Effizienz im Bereich der Lohnproduktion durch höhere Anlagenverfügbarkeit um ca. 15 Prozent gesteigert werden kann.