Predictive Analytics in der chemischen Industrie.

Erfahren Sie mehr über unsere smarte Lösung für eine Echtzeit-Daten-Analyse und eine KI-gesteuerte Prozessoptimierung in der Abwasserreinigung.

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Predictive Analytics in der chemischen Industrie

Near-Realtime-Daten-Integration und KI-gestützte Steuerung in der Abwasserreinigung.

Im Rahmen eines Innovationswettbewerbs suchte das Chemie-Unternehmen EnviroChemie nach den besten und nachhaltigsten Lösungen, um die Dosierung von Chemikalien für eine optimale Abwasserreinigung zu überwachen und zu steuern.

Bisherige Methoden sahen vor, dass manuell einzelne Proben je Prozess-Schritt entnommen und analysiert werden mussten, was einen erhöhten Zeit- und Personalaufwand bedeutete – und nur unzureichende Daten für eine effiziente Abwassereinigung lieferte. Eine optimale chemische Einstellung erwies sich schon aufgrund der wechselnden Qualität des Zulaufwassers als schwierig. Zudem wurden lediglich Stichproben entnommen und analysiert.

KI-gestützte Steuerung in der Abwasserreinigung

Das Team der MT präsentierte eine smarte Lösung basierend auf einem Echtzeit-Monitoring per IoT-Sensortechnik sowie der Bilderkennung und Auswertung. Die Analyse dieser Daten wird auf Basis einer intelligenten Steuerung der Chemikalienzufuhr mittels Machine Learning kontinuierlich nachgesteuert. Wo bisher ein Bild am Tag pro Prozess-Schritt angefertigt und analysiert wurde, werden nun regelmäßig und in kurzen Intervallen Daten zur Auswertung über fest installierte Sensoren und Industriekameras geliefert.

Anhand der Bilder regelt die Künstliche Intelligenz automatisiert eine eventuelle Zugabe oder Reduktion der Chemikalien für die Abwasserreinigung.

Die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter des Chemieunternehmens haben jederzeit über ein individuell aufbereitetes Dashboard den gesamten Prozess der Abwasserreinigung im Blick. Alle relevanten Daten werden in Echtzeit angezeigt, etwaige Unregelmäßigkeiten können direkt erkannt und entsprechend gegengesteuert werden.

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