Analysesoftware von Emerson unterstützt Celanese bei der Gewährleistung von 100%iger Betriebszeit

Problematik
Im Verlauf von 100 Jahren hat sich Celanese aus einem Hinterhofexperiment in der Schweiz zu einem globalen Großunternehmen für Spezialwerkstoffe entwickelt, das chemische Zwischenprodukte, Cellulosederivate, Emulsionspolymere, Lebensmittelzutaten und technische Werkstoffe herstellt. Als der Chemikalienhersteller Celanese mit der digitalen Transformation begann, wurde nach einem Weg gesucht, um isolierte Daten zugänglich zu machen und bessere Geschäftsentscheidungen zu ermöglichen.

„Das Problem sind Silo-Daten“, sagte Greg Aguilar, Senior Principal Instrument Engineer bei Celanese. „Wir müssen diese Daten zugänglich machen und mit den Geschäftsszenarien für vorausschauende Wartung, Prozessoptimierung und Energiemanagement verbinden.“

Verfolgter Ansatz
Celanese identifizierte mehr als 50 potenzielle Anwendungsfälle und priorisierte diese nach Durchführbarkeit, bevor sich das Unternehmen für zwei Pilotprojekte entschied. Die Anwendungsfälle wurden basierend auf Feedback von Mitarbeitern der Geschäftsbereiche entwickelt, um unter deren Beteiligung bei der täglichen Arbeit auftretende Schwachpunkte zu identifizieren. „Wir haben sie bei jedem Schritt – vom Brainstorming bis hin zur Identifizierung des Lösungsanbieters – einbezogen. Änderungen der Unternehmenskultur sind schwierig. Die erzielten Erfolge waren sehr hilfreich, es ist jedoch ein andauernder Kampf, weil Menschen Veränderungen nicht gerne annehmen“, sagte Aguilar.

„Wir benötigten einen Partner“, erklärte er. „Wir haben 43 Anbieter im IIoT-Bereich unter die Lupe genommen“, sagte er. „Wir wollten eine Analyseplattform, die vor Ort eingesetzt werden kann. Wir haben schließlich 12 in die engere Wahl gezogen.“ Weitere Auswahlverfahren reduzierten die Bewerber auf sechs und dann auf zwei. Da Celanese bereits das DeltaV Prozessleitsystem (DCS) von Emerson einsetzte, entschied sich das Unternehmen schließlich für die Plantweb Optics™ Analytics-Software.

Erzielte Ergebnisse
Unter Verwendung des Anwendungsfalls für vorausschauende Wartung als Beispiel testete Celanese das System im Rahmen eines Pilotprojekts, bei dem die Schmieröltemperatur an einem rotierenden Anlagenteil analysiert wurde. „Es sah relativ eben aus, aber das System identifizierte dieses Gerät als problematisch“, erklärte Aguilar. „Bei Betrachtung des zweimonatigen Trends lagen wir immer noch unter den Alarmwerten. Auf einen längeren Zeitraum von zwei Jahren bezogen stellte das System jedoch eine Änderung des Temperaturniveaus fest. Da sich der Temperaturanstieg über einen gewissen Zeitraum hinzog, wurde er zunächst von niemandem bemerkt. Der Anstieg war also monatelang unbemerkt geblieben, bevor er vom System erkannt wurde.“

Das Werk hatte einen Vakuumentfeuchter installiert, um Feuchtigkeit zu eliminieren. „Der identifizierte Fehler bestand bereits seit neun Monaten“, sagte Aguilar. „Das System wurde damals nicht als fehlerhaft angesehen.“
Wäre die Temperatur weiterhin unbemerkt angestiegen, hätte dies zur Abschaltung des Anlagenteils führen können. „So waren wir in der Lage, das Gerät in unseren bevorstehenden Turnaround einzubeziehen“, erklärte Aguilar. „Vor etwa einem Monat wurde das Ventil wieder frei und die Temperatur fiel um 20 Grad. Die Technologie bewies, dass sie in der Lage ist, versteckte Ausfälle zu erkennen.“

Der Erfolg des Pilotprojekts verlieh uns das nötige Vertrauen in die neue Technologie. „Die Technologie wird bei uns nicht mehr von der Unternehmensleitung an die Standorte weitergereicht“, sagte Aguilar. „Sie fragen jetzt danach. Wir bauen institutionelles Wissen auf. So erhalten wir einen Ausgangspunkt. Dies forciert den technologischen Nutzen. Wir schaffen eine datengesteuerte Kultur für Entscheidungen.“

Die ursachengesteuerte Fehlermöglichkeits- und -einflussanalyse (Failure Mode and Effects Analysis, FMEA) und die lineare Regression des Systems identifizierten die potenzielle Beschädigung von Lagern. „Dieses spezielle Ventil wurde erst dann als problematisch angesehen, als es vom System identifiziert wurde“, erklärte Aguilar. „Wir arbeiten mit 100%iger Betriebszeit. Deshalb möchten wir den Prozess nur unterbrechen, wenn dies unbedingt erforderlich ist. Da uns der Zustand der Anlagenkomponente bekannt war, konnten wir Mitigationsmaßnahmen ergreifen und das Gerät im Laufe des nächsten Turnarounds sechs Monate später ausbauen. Der Verdichter wurde dadurch etwas beeinträchtigt, aber wir hatten die verfügbaren Informationen, um diese Datenentscheidungen treffen zu können.

Plantweb Optics Analytics soll die Fähigkeiten von Celanese-Technikern und -Bedienern erweitern. „Es geht darum, dass ihnen mehr Zeit für wertschöpfende Aufgaben bleibt“, erklärte Aguilar. Zum Beispiel haben wir in diesem Anwendungsszenario 80 unterschiedliche Variablen in Erwägung gezogen. Ein Ingenieur allein ist dazu nicht in der Lage. Wir versuchen, uns auf Geräte zu konzentrieren, die wiederholt Ausfallprobleme verursachen. Die Leistungsmerkmale des Plantweb Optics Analytics-Systems und des FMEA-Ansatzes sind von großem Nutzen.“

Auch die Zusammenarbeit mit IT war bei der Implementierung des Systems sehr wichtig. „Das ist eine wahre IT-OT-Konvergenz“, sagte Aguilar. „Vor zwei Jahren war ich nicht unbedingt ein großer Freund unserer IT-Abteilung, inzwischen denken die Leute, ich arbeite bei IT. Vor etwa anderthalb Jahren haben wir begonnen. Wir hoffen, dass wir über einen Zeitraum von fünf Jahren eine skalierbare Lösung schaffen können.“

 

Informationen zur Plantweb Optics Analytics Software von Emerson
Plantweb Optics Analytics ist eine gebrauchsfertige Prozessdaten-Analysesoftware, die über verschiedene Anlagen verstreute Betriebsdaten und -informationen sammelt und analysiert und Ihnen somit die Arbeit erspart, Daten und Informationen aus Leitsystemen, Datenbanken, Betriebsanwendungen und -verfahren sammeln, analysieren und auswerten zu müssen.