Digitale Transformation von PE-Produktionsunternehmen“ 

Warum die digitale Transformation von PE-Anlagen eine Überlebensfrage und kein Trend ist

Die digitale Transformation von PE-Unternehmen ist kein abstraktes Konzept mehr aus Beraterpräsentationen; Heutzutage ist dies eine strenge Marktanforderung, die den Unterschied zwischen einer Rentabilität von 15 % und unrentablen Ausfallzeiten von Linien bestimmt. In unserer Praxis sehen wir, wie Fabriken, die die Implementierung von Industrial Internet of Things (IIoT)-Systemen und prädiktiven Analysen ignorieren, aufgrund unkontrollierter Temperaturschwankungen in Extrudern bis zu 23 % der Rohstoffe verlieren. Das sind keine theoretischen Verluste, sondern echtes Geld, das zusammen mit überhitztem Polyethylen den Schornstein hinunterfließt. Wenn Ihre Anlage immer noch darauf angewiesen ist, dass Bediener die Parameter einmal pro Schicht manuell erfassen, fallen Sie bereits hinter die Konkurrenz zurück, die Echtzeitdaten zur Anpassung von Rezepten verwendet.

Erschwerend kommt hinzu, dass die modernen Anforderungen an die Qualität von Granulat und Folie so hoch geworden sind, dass das menschliche Auge und die Reaktion mikroskopische Defekte im Frühstadium einfach nicht mehr erkennen können. Wir sahen einen Fall, in dem ein großer Rohrhersteller einen Auftrag im Wert von 4 Millionen Euro wegen einer Charge mit ungleichmäßiger Wandstärke verlor, die ein automatisches Inspektionssystem in der Extrusionsphase hätte aussortieren können, was aber nicht der Fall war. Die Digitalisierung ermöglicht uns den Übergang von einer reaktiven Steuerung („Wenn es kaputt ist, reparieren wir es“) zu einer proaktiven Steuerung („Der Sensor vibriert anders – wir ändern die Peilung, bis er stoppt“). In diesem Artikel analysieren wir die spezifischen Schritte, Technologien und Fallstricke, mit denen Produktionsmanager bei der Implementierung von Industrie 4.0 in Polyethylenverarbeitungsbetrieben konfrontiert sind.

Der wahre Stand der Automatisierung: die Lücke zwischen dem deklarierten und dem tatsächlichen Niveau

Die meisten Werksleiter glauben, dass ihre Produktion automatisch abläuft, weil sie über speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS) verfügen. Der Besitz einer SPS bedeutet jedoch keine digitale Transformation. Dies ist nur der erste Schritt, der bereits in den 90er Jahren unternommen wurde. Das eigentliche Problem liegt in der Datenisolation. Eine Maschine kennt die Temperatur, eine andere Maschine kennt den Druck, eine dritte zählt die Anzahl der Defekte, aber kein einziges System kombiniert diese Daten in Echtzeit zu einem einzigen Bild der Effizienz (OEE). Bei der Prüfung von mehr als 40 Unternehmen haben wir festgestellt, dass 85 % der von Geräten generierten Daten einfach nicht für Managemententscheidungen verwendet werden.

Ein typisches Bild sieht so aus: Der Bediener sieht einen Fehler am HMI-Panel, setzt ihn manuell zurück und arbeitet weiter, ohne die Ursache im System zu erfassen. Eine Woche später ereignet sich ein schwerer Unfall, und niemand kann nachvollziehen, ob dieser Fehler ein Vorläufer oder ein Zufallsfehler war. Die digitale Transformation von PE-Produktionsanlagen erfordert die Schaffung eines einheitlichen Informationsraums, in dem jedes Signal eines Schmelzedrucksensors oder des Schneckenmotorstroms digitalisiert, gespeichert und durch maschinelle Lernalgorithmen analysiert wird. Ohne diese Informationen leiten Sie die Anlage blind und verlassen sich auf die Berichte von gestern, die bereits veraltet sind, wenn sie den Schreibtisch des Direktors erreichen.

Einer unserer Kunden war mit der Situation konfrontiert, dass drei verschiedene Schichten an derselben Folienextrusionslinie mit völlig unterschiedlichen Einstellungen arbeiteten, weil keine zentrale Rezepturdatenbank vorhanden war. Das Ergebnis war eine Schwankung der Foliendicke innerhalb derselben Charge, was zu Beschwerden seitens der Verpackungsunternehmen führte. Die Einführung des MES-Systems (Manufacturing Execution System) ermöglichte es, den Start der Maschine zu blockieren, wenn der Bediener versucht, das falsche Rezept zu laden, oder wenn die Parameter außerhalb der vom Technologen festgelegten akzeptablen Grenzen liegen. Dadurch wurde der menschliche Faktor eliminiert und die Produktqualität bei einer Einhaltung der Spezifikationen von 99,8 % stabilisiert.

Haupthindernisse bei der Umsetzung

• Veraltete Infrastruktur:Viele Extruder und Granulieranlagen sind seit 15–20 Jahren in Betrieb. Ihre Steuerungen verfügen nicht über moderne Standard-Netzwerkschnittstellen, was die Installation zusätzlicher Gateways und externer Vibrations- oder Temperatursensoren erfordert.
• Personalwiderstand:Betreiber betrachten Überwachungssysteme häufig eher als Instrument der totalen Kontrolle und Bestrafung denn als Hilfe. Es ist wichtig zu erklären, dass das System sie von der Routine der Protokollführung entlastet und sie vor Fehlern schützt.
• Mangelnde Qualifikation:Verfahrensingenieure verfügen über ausgezeichnete Kenntnisse der Polymerchemie, aber wenig Verständnis für Datennetzwerke und Cloud Computing. Es bedarf der Ausbildung bzw. Einstellung neuer Fachkräfte an der Schnittstelle zwischen IT und Produktion.

Technologie-Stack: von Sensoren bis hin zu Cloud-Analysen

Um eine Digitalisierungsstrategie erfolgreich umzusetzen, ist es notwendig, die Lösungsarchitektur klar zu verstehen. Man kann nicht einfach „intelligente Software“ kaufen und ein Wunder erwarten. Grundlage ist die Datenerhebungsebene. Bei der Polyethylenproduktion sind die Temperatur der Zylinderheizzonen, der Schmelzedruck, die Schneckengeschwindigkeit und der Motorstrom die entscheidenden Parameter. Herkömmliche analoge 4-20-mA-Signale müssen mit hohen Abtastraten digitalisiert werden. Wir empfehlen die Verwendung von Industrie-Gateways, die das OPC UA-Protokoll unterstützen, das zum De-facto-Standard für die sichere Datenübertragung zwischen Geräten verschiedener Hersteller geworden ist.

Die nächste Ebene ist die Datenaggregation und Kontextualisierung. Die reinen Temperaturwerte allein sagen nicht viel aus. Das System muss wissen, welche Polyethylensorte (LDPE, LLDPE, HDPE) gerade verarbeitet wird, wie hoch die Kosten für die Düse sind und wie hoch die angestrebte Produktivität ist. Nur durch den Vergleich aktueller Messwerte mit einem Referenz-„Golden Batch“ für eine bestimmte spezifische Aufgabe können Anomalien identifiziert werden. Steigt beispielsweise der Schmelzedruck bei konstanter Schneckendrehzahl, kann dies auf eine Verstopfung des Filterbeutels oder eine Materialverschlechterung aufgrund von Überhitzung hinweisen.

High-Level-Analytics nutzt Techniken der künstlichen Intelligenz, um Vorhersagen zu treffen. Algorithmen können historische Daten über mehrere Jahre analysieren und versteckte Zusammenhänge finden. Beispielsweise kann das System erkennen, dass ein Anstieg der Luftfeuchtigkeit in der Werkstatt um 5 % zu einem Anstieg der Menge an Geleinschlüssen in der Folie nach 4 Stunden Linienbetrieb führt. Solche Erkenntnisse können empirisch nicht gewonnen werden, indem man den Prozess mit eigenen Augen beobachtet. Die Implementierung solcher Systeme ermöglicht eine Verkürzung der Linienwechselzeit um 30–40 %, da das System selbst die optimalen Startparameter für ein neues Produkt vorschlägt.

Erforderliche Architekturkomponenten

1. Industrielles IoT (IIoT):Ein Netzwerk verbundener Sensoren, darunter berührungslose Thermoelemente, Ultraschall-Durchflussmesser und Online-Viskositätsanalysatoren. Sie müssen vor aggressiven Umgebungen und hohen Temperaturen geschützt werden.
2. SCADA- und MES-Systeme:Software zur Visualisierung des Prozesses und zur Steuerung der Ausführung von Produktionsaufgaben. Es verknüpft die Shopfloor-Ebene mit der Enterprise-Resource-Planning-Ebene (ERP).
3. Cloud-Plattformen oder lokale Server:Platz zum Speichern großer Datenmengen (Big Data). Die Wahl zwischen einer Cloud- und einer On-Premise-Lösung hängt von den Anforderungen an die Datensicherheit und die Reaktionsfähigkeit ab. Für kritische Regelkreise ist eine Latenz von 200 ms nicht akzeptabel, sodass ein Teil der Logik auf Edge-Geräten direkt an der Maschine laufen muss.

Vorausschauende Wartung: So vermeiden Sie ungeplante Stillstände

Ungeplante Ausfallzeiten der Extrusionslinie kosten einen Polyethylenhersteller Tausende von Dollar pro Stunde. Verlorene Zeit kann nicht durch künftige Beschleunigung der Arbeit ausgeglichen werden, da dies zu Verschwendung führt. Die traditionelle Wartungsstrategie „vorschriftsmäßig“ (Ölwechsel einmal im Monat, Getriebekontrolle einmal im Jahr) ist wirkungslos: Manchmal verschleißt die Ausrüstung schneller, manchmal funktioniert sie länger ohne Probleme. Prädiktive Analysen verändern das Paradigma, indem sie es ermöglichen, Geräte genau dann zu warten, wenn sie benötigt werden, basierend auf ihrem tatsächlichen Zustand.

Das in unserer Praxis anschaulichste Beispiel für die Wirksamkeit dieses Ansatzes war ein Fall mit dem Hauptgetriebe eines Doppelschneckenextruders. Die rund um die Uhr automatisch durchgeführte Schwingungsanalyse ergab einen Anstieg der Schwingungsamplitude bei einer bestimmten Frequenz, der für eine Beschädigung des Innenrings des Lagers charakteristisch ist. Das System warnte die Ingenieure drei Wochen vor einem wahrscheinlichen Ausfall. Dadurch war es möglich, das Teil im Voraus zu bestellen und es bei einem geplanten technologischen Stopp zum Werkzeugwechsel auszutauschen. Wäre der Ausfall plötzlich aufgetreten, hätte die Wartezeit auf ein Ersatzteil 6 Wochen betragen und ein Ausfall hätte das Unternehmen zehnmal mehr gekostet als die Kosten für das Überwachungssystem selbst.

Neben mechanischen Komponenten ist die digitale Überwachung auch für Heizelemente und Thermoelemente von entscheidender Bedeutung. Eine Verschlechterung des Heizelements führt dazu, dass es langsamer aufheizt und der Regler die Einschaltzeit verlängert, um die Temperatur aufrechtzuerhalten. Dadurch entstehen Zonen mit lokaler Überhitzung des Polymers, die zu dessen thermischer Zerstörung und dem Auftreten schwarzer Flecken im Produkt führen. Ein System, das den Leistungsfaktor und die Reaktionszeit der Heizung überwacht, kann proaktiv die Notwendigkeit eines Heizungsaustauschs signalisieren und so die Verschwendung teurer Rohstoffe verhindern. Dies ist ein direkter Beitrag zur Senkung der Produktionskosten.

Algorithmus zur Implementierung eines Vorhersagesystems

• Grundprüfung:Identifizierung kritischer Gerätekomponenten, deren Ausfall zu den größten Verlusten führt. Typischerweise sind dies Antriebe, Schmelzepumpen und Kühlsysteme.
• Einbau von Sensoren:Installation von Vibrationssensoren, Lagertemperatur- und Ölanalyse. Dabei ist auf eine zuverlässige Montage zu achten, damit die Eigenschwingungen des Sensors das Bild nicht verfälschen.
• Modellschulung:Sammeln Sie Daten während des normalen Betriebs, um einen „digitalen Zwilling“ des fehlerfreien Zustands der Ausrüstung zu erstellen. Ohne diesen Schritt generiert das System Fehlalarme.

Qualitätskontrolle und Rückverfolgbarkeit der Rohstoffe in Echtzeit

Der Polyethylenmarkt stellt immer höhere Anforderungen an die Transparenz der Herkunft der Rohstoffe und die Stabilität der Eigenschaften des Endprodukts. Große Kunden, insbesondere aus der Lebensmittelverpackungs- und Medizinbranche, verlangen die Bereitstellung vollständiger Qualitätszertifikate mit Daten zu jeder Phase der Chargenproduktion. Das manuelle Ausfüllen solcher Dokumente ist nicht nur arbeitsintensiv, sondern auch fehleranfällig. Das digitale System sorgt für eine automatische Rückverfolgbarkeit vom Pelletwagen bis zur fertigen Folienrolle.

Am Linienausgang installierte Computer-Vision-Systeme (Machine Vision) sind in der Lage, für das menschliche Auge unsichtbare Fehler zu erkennen: Mikroeinschlüsse, Fremdeinschlüsse, ungleichmäßige Dicke mit Mikrometergenauigkeit. Kameras scannen die Bahn mit Geschwindigkeiten von bis zu 600 Metern pro Minute, klassifizieren Fehler und markieren automatisch fehlerhafte Bereiche auf der Rolle. Dies ermöglicht die anschließende Verarbeitung (z. B. Drucken), um beschädigte Bereiche automatisch zu umgehen und so den Abfall zu minimieren. Bei einem der Projekte, bei denen ein solches System eingeführt wurde, sank die Höhe der Kundenretouren im ersten Betriebsjahr um 90 %.

Durch die Integration mit Laborinformationssystemen (LIMS) können Sie die Ergebnisse der Eingangskontrolle von Rohstoffen und Tests von Fertigprodukten automatisch in eine gemeinsame Datenbank hochladen. Wenn eine Granulatcharge eine leichte Abweichung im Schmelzindex (MFI) aufweist, kann das System das Temperaturprofil oder die Ziehgeschwindigkeit des Extruders automatisch anpassen, um die Abweichung auszugleichen und das Produkt innerhalb der Toleranz herzustellen. Dadurch wird die Produktion von einem statischen Prozess zu einem adaptiven System, das in der Lage ist, die Instabilität der eingehenden Rohstoffe auszugleichen.

Energieeffizienz und ökologischer Fußabdruck der Produktion

Die Herstellung von Polyethylen ist ein energieintensiver Prozess. Die Kosten für Strom und Gas machen einen erheblichen Teil der Produktionskosten aus. Im Kontext steigender Zölle und verschärfter Umweltstandards wird die Optimierung des Energieverbrauchs zu einer Aufgabe von höchster Bedeutung. Digitale Systeme ermöglichen es, detaillierte Energieaufzeichnungen nicht nur für eine Werkstatt, sondern für jede Einheit und sogar für eine technologische Stufe zu führen. Sie können genau wissen, wie viele Kilowattstunden für die Herstellung eines Kilogramms Granulat einer bestimmten Marke aufgewendet wurden.

Datenanalysen offenbaren oft verborgene Sparreserven. Beispielsweise kann das System anzeigen, dass die Lüftermotoren der Kühlzone auch dann mit voller Leistung laufen, wenn die Badtemperatur bereits den Sollwert erreicht hat. Durch die Automatisierung der Steuerung von Pumpen- und Lüfterantrieben durch Frequenzumrichter (VFD) in Verbindung mit Daten von Temperatursensoren kann der Energieverbrauch für diese Hilfsbedarfe um 20–30 % gesenkt werden. Darüber hinaus verhindert die Optimierung der Extrudertemperaturprofile eine übermäßige Erwärmung, spart Wärmeenergie und verlängert die Lebensdauer der Heizelemente.

Hier ist die Rolle hochwertiger Wärmeaustauschgeräte nicht zu übersehen, die das Herzstück vieler Kühl- und Wärmerückgewinnungsprozesse in der petrochemischen Industrie bilden. Unternehmen wie z.BWuxi Kaisheng Electric Power and Petrochemical Equipment Co., Ltd., sind auf die Entwicklung und Produktion hochwirksamer Lösungen für diese Probleme spezialisiert. Ihre Produkte, zu denen Rohrbündelwärmetauscher, Luftkühler und Rückgewinnungskessel aus Titan gehören, bestehen aus korrosionsbeständigen Materialien (Edelstahl 316, Marinemessing C46400, Nickellegierungen N06625) und sind nach ASME- und PED-Standards zertifiziert. Der Einsatz solch zuverlässiger Geräte in Verbindung mit digitalen Steuerungssystemen ermöglicht nicht nur die Maximierung der thermischen Effizienz, sondern auch die Gewährleistung der Prozessstabilität selbst in aggressiven Umgebungen, was für moderne Ölraffinerien und chemische Industrien von entscheidender Bedeutung ist.

Auch der Umweltaspekt rückt in den Vordergrund. Der europäische Green Deal und ähnliche Initiativen in anderen Regionen verlangen von Herstellern, ihren CO2-Fußabdruck zu melden. Die digitale Plattform sammelt automatisch Daten zu Ressourcenverbrauch und Emissionen und erstellt Berichte gemäß ISO 14064-Standards. Dies erleichtert nicht nur die Einhaltung der Vorschriften, sondern eröffnet auch den Zugang zu umweltfreundlicher Finanzierung und Vorzugsverträgen mit internationalen Konzernen, die sich für die CO2-Neutralität ihrer Lieferketten einsetzen.

Praktische Schritte zur Reduzierung der Energiekosten

1. Datenbasiertes Energieaudit:Installation von Smart Metern an allen leistungsstarken Verbrauchern. Analyse von Lastdiagrammen zur Identifizierung von Spitzen und ineffektiven Betriebsarten.
2. Wärmerückgewinnung:Nutzung von Rauchgas- und Wassertemperaturdaten zur Entwicklung von Rückgewinnungssystemen, die Rohstoffe vorwärmen oder zur Raumheizung nutzen können. Dabei spielt die Integration moderner Wärmeaustauschanlagen eine Schlüsselrolle.
3. Rezeptoptimierung:Einen Kompromiss zwischen Qualität und Energiekosten finden. Manchmal kann eine kleine Änderung der Temperatur oder Geschwindigkeit den Energieverbrauch erheblich senken, ohne dass die Produkteigenschaften verloren gehen.

Häufig gestellte Fragen

Wie lange dauert die vollständige digitale Transformation einer Anlage?

Dabei handelt es sich nicht um ein Projekt mit fester Deadline, sondern um einen fortlaufenden Prozess. Die ersten greifbaren Ergebnisse (Amortisation) sind jedoch in der Regel 6–9 Monate nach der Implementierung eines grundlegenden Überwachungs- und Predictive-Analytics-Moduls auf wichtigen Leitungen sichtbar. Die vollständige Integration aller Unternehmenssysteme kann je nach Umfang und Ausgangszustand der Infrastruktur zwei bis drei Jahre dauern. Sie sollten immer mit einem Pilotprojekt auf einer Linie beginnen, um Technologien zu testen und Personal zu schulen.

Ist es notwendig, die gesamte Ausrüstung auszutauschen, um digitale Lösungen umzusetzen?

Absolut nicht. Die meisten modernen Digitalisierungslösungen sind speziell für die Modernisierung eines bestehenden Maschinenparks (Retrofit) konzipiert. Mithilfe externer Sensoren, Industrie-Gateways und Strommesszangen lassen sich sogar 20 Jahre alte Extruder digitalisieren. Ein Austausch der Ausrüstung ist nur dann erforderlich, wenn der physische Verschleiß der Komponenten kritisch ist oder wenn die alte Mechanik unabhängig vom Automatisierungsgrad das Erreichen der erforderlichen Qualitätsparameter nicht zulässt.

Wie kann die Cybersicherheit bei der Anbindung von Maschinen an das Netzwerk gewährleistet werden?

Sicherheit muss von Anfang an in die Architektur integriert werden. Die Netzwerksegmentierung ist von entscheidender Bedeutung: Die Maschinensteuerungsschleife (OT) muss logisch und physisch vom Unternehmensnetzwerk (IT) getrennt sein. Der Zugriff von außen sollte nur über sichere VPN-Kanäle mit Zwei-Faktor-Authentifizierung erfolgen. Alle übertragenen Daten müssen verschlüsselt sein. Regelmäßige Software-Updates und Schwachstellenprüfungen sind obligatorische Verfahren und keine Option.

Lohnt sich die Implementierung solcher Systeme in kleinen Unternehmen?

Ja, es zahlt sich aus, aber der Umfang der Lösungen wird unterschiedlich sein. Kleine Unternehmen benötigen keine komplexen Enterprise-ERP-Systeme. Sie sind mit cloudbasierten Abonnementlösungen (SaaS) zufrieden, die nur minimale Kapitalinvestitionen in Hardware erfordern. Selbst eine Reduzierung des Ausschusses um 2 % und eine Energieeinsparung von 10 % können für eine kleine Werkstatt in weniger als einem Jahr zu einer Kapitalrendite führen. Die Hauptsache besteht darin, Tools zu wählen, die bestimmte geschäftliche Probleme lösen, und nicht der Technologie zuliebe modischen Technologien hinterherzujagen.

Umsetzungsstrategie: Wo soll ein Produktionsleiter anfangen?

Der größte Fehler besteht darin, alles auf einmal zu digitalisieren. Dies führt zu verschwendeten Budgets, Datenchaos und frustrierten Mitarbeitern. Eine erfolgreiche Strategie basiert auf dem Prinzip „Global denken, lokal handeln“. Beginnen Sie mit der Prüfung Ihrer größten Probleme. Wo verlierst du das meiste Geld? Wo kommt die Linie am häufigsten vor? Wo geben Kunden Produkte zurück? Bei diesem Engpass muss mit der Umsetzung begonnen werden.

Bilden Sie ein funktionsübergreifendes Team, dem nicht nur IT-Spezialisten, sondern auch Cheftechnologen, Mechaniker und Schichtleiter angehören. Sie sind diejenigen, die die Prozesse am besten kennen und Ihnen sagen können, welche Daten wirklich nützlich sind und welche Informationsrauschen darstellen. Unterstützung von oben leisten: Der Direktor muss die Bedeutung der Veränderungen persönlich vermitteln, dem Team aber gleichzeitig das Recht geben, in der Lernphase Fehler zu machen. Die digitale Transformation von PE-Unternehmen ist in erster Linie eine Veränderung der Führungskultur und dann die Installation von Sensoren.

Wählen Sie Partner und Lösungsanbieter, die speziell über Erfahrung in der Polymerindustrie verfügen. Universelle IT-Unternehmen verstehen oft nicht die Besonderheiten der Polymerrheologie oder die Nuancen der Funktionsweise von Schneckenpaaren. Lösungen müssen skalierbar sein: Beginnen Sie mit der Überwachung einer Linie, Sie sollten in der Lage sein, problemlos zehn weitere hinzuzufügen, ohne die Architektur komplett neu zu gestalten. Flexibilität und Offenheit des Systems (die Fähigkeit zur Integration in verschiedene Geräte) sind wichtiger als eine schöne Benutzeroberfläche.

Fazit: Die Zukunft ist jetzt

Wir sind am Punkt, an dem es kein Zurück mehr gibt. Fabriken, die weiterhin auf die altmodische Art und Weise arbeiten und sich auf Intuition und Papierprotokolle verlassen, werden unweigerlich die Konkurrenz gegenüber einer effizienteren, transparenteren und flexibleren digitalen Produktion verlieren. Der Kosten- und Qualitätsunterschied wird jedes Jahr größer. Die digitale Transformation ist keine Modeerscheinung, sondern die einzige Möglichkeit, angesichts steigender Preise für Energie und Rohstoffe die Margen zu halten. Daten werden zu einem neuen Rohstoff, so wichtig wie ein Polyethylengranulat.

Warten Sie nicht darauf, dass Konkurrenten Ihren Marktanteil erobern. Fangen Sie klein an: Installieren Sie ein Überwachungssystem an einer kritischen Leitung, schulen Sie das Team in der Arbeit mit den Daten und sehen Sie sich die Ergebnisse an. Sie werden überrascht sein, wie viele stille Reserven es in Ihrer Produktion gibt. Denken Sie daran, dass es keinen perfekten Moment gibt und die Kosten für Untätigkeit täglich steigen. Die Technologien sind bereit, die Werkzeuge sind verfügbar, die einzige Frage ist Ihre Bereitschaft, den ersten Schritt zu tun.

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