Mehr Produktivität, weniger Energie: KI-Dienst in Edge-Controllern zur autonomen Steuerung

• Ermöglicht eine autonome Steuerung, wo bisher nur eine manuelle Steuerung möglich war
• Verhindert das Überschwingen
• Reduziert die Einschwingzeit um ein Vielfaches, spart Energie und verbessert die Produktivität
• Bewältigt komplexe Abläufe
• Erfordert keine besonderen KI-Kenntnisse
• Edge Controller können bei laufendem Betrieb anderer Anlagen mit der Installation der KI-basierten autonomen Steuerung nachgerüstet werden
• Steuerungszyklen von nur 0,01 Sekunden werden unterstützt

Entwicklungshintergrund

Angesichts der hoch komplexen Prozesse in heutigen Industrieanlagen gibt es immer noch viele Bereiche, in denen manuelle Eingriffe durch erfahrene Bediener erforderlich sind. Die Steuerung dieser Bereiche ist meist schwierig und hat direkte Auswirkungen auf die Produktqualität und die Rentabilität der Anlagen. Zu den konventionellen Regeltechnologien zählen die PID-Regelung¹ sowie höhere Technologien (APC)², z.B. die Modell-Prädiktive-Regelung. Um komplexe Steuerungsabläufe mit Hilfe von PID-Regelung oder APC zu bewältigen, müssen in der Regel Anpassungen vorgenommen werden, die mit einem erheblichen Zeit- und Arbeitsaufwand einhergehen. Zudem sind nicht alle Bereiche des Anlagenbetriebs für die PID-Regelung oder APC geeignet und müssen weiterhin manuell gesteuert werden – wobei die Bediener sich bei der manuellen Fahrweise für die erforderlichen Eingaben in das Prozessleitsystem PLS nur auf ihre Erfahrung stützen können. Bei der KI-basierten autonomen Steuerung handelt es sich um eine neue Technologie für alle komplexen Steuerungsabläufe, die manuelle Eingriffe komplett überflüssig macht.

Produkt und Dienstleistung im Überblick

FKDPP ist eine Steuerungstechnologie der nächsten Generation, die sich grundlegend von herkömmlicher PID-Regelung und APC unterscheidet. Im März 2022 haben Yokogawa und der Geschäftsbereich Elastomere der JSR Corporation (jetzt ein Unternehmen von ENEOS Materials) einen 35-tägigen Feldversuch erfolgreich abgeschlossen, bei dem erstmals KI zur autonomen Steuerung einer Anlage in einem Chemiewerk eingesetzt wurde. Dies war mit herkömmlichen Steuerungsmethoden nicht möglich gewesen, sodass die Anlagenfahrer die Steuerventile nach eigenem Ermessen manuell bedienen mussten. Trotz widriger Umstände wie z.B. den herrschenden Witterungsbedingungen, die die Regelung erheblich erschwerten, war dieser Feldversuch ein durchschlagender Erfolg – und eine Premiere weltweit³.

Mit dieser neuen Lösung von Yokogawa können Anwender mit Hilfe des FKDPP-Algorithmus KI-Steuerungsmodelle erstellen und diese auf Edge Controllern installieren.

Merkmale

• Dank des vereinfachten Prozesses zur Erstellung von KI-Modellen können auch Nicht-KI-Experten ein KI-Modell für die autonome Steuerung erstellen und es auf einem e-RT3 Edge Controller installieren.
• Edge Controller können bei laufendem Betrieb anderer Anlagen mit der Installation der KI-basierten autonomen Steuerung nachgerüstet werden.
• Steuerungszyklen von nur 0,01 Sekunden werden unterstützt und das System ist ideal für Gerätesteuerungsanwendungen, die eine schnelle Reaktion erfordern.

Vorteile

• Ermöglicht eine autonome Steuerung, wo bisher nur eine manuelle Steuerung möglich war

Durch den Einsatz von KI zur autonomen Steuerung in Bereichen, in denen PID-Regelung und APC nicht ausreichen, lassen sich Prozesse autonom und optimal steuern. Das Ergebnis ist eine stabile Steuerung, die weniger anfällig für externe Störungen ist und die Produktivität erhöht.

• Verhindert das Überschwingen

Je nach den angestrebten Steuerungszielen verhindert FKDPP das Überschwingen. Die Vermeidung des Überschwingens (ein Zustand, in dem ein Sollwert überschritten wird) verlängert z.B. die Lebensdauer von Öfen und anderen Heizsystemen, da unnötige Überhitzungen vermieden werden.

• Reduziert die Einschwingzeit um ein Vielfaches

FKDPP reduziert die Einschwingzeit im Vergleich zur PID-Regelung erheblich, wodurch Energie gespart und die Produktivität verbessert wird.

• Erzielt das richtige Gleichgewicht zwischen widersprüchlichen Anforderungen

FKDPP bringt je nach den angestrebten Steuerungszielen widersprüchliche Anforderungen in Einklang und findet z.B. das richtige Gleichgewicht zwischen einem geforderten geringeren Energieverbrauch und gleichbleibend hoher Produktqualität.

Nach erfolgreichem Feldversuch führt Yokogawa diese neue KI-Lösung zur autonomen Steuerung nun am Markt ein; sie kann auf Edge-Controllern in den verschiedensten Branchen eingesetzt werden, ohne dass größere Änderungen an den Anlagen erforderlich sind.

Experimentelle Ofenregelung

Anders als bei der auto-tuned PID-Regelung konnte mit dieser Lösung das Überschwingen unterdrückt und die Einschwingzeit um etwa 65% verkürzt werden. Die auto-tuned PID-Regelung benötigte etwa 30 Minuten zum Einschwingen, während die KI-basierte autonome Steuerung nur etwa 10 Minuten zum Einschwingen benötigte.

Für dieses innovative System sind Edge Controller (separat erhältlich), Zugang zum autonomen KI Learning Service, ein Softwarepaket für die Implementierung von KI-Steuerungsmodellen auf Edge-Controllern sowie eine Lizenz zur Ausführung von KI-Steuerungsmodellen erforderlich. Je nach Anwendungsbereich stehen Schulungsprogramme, entsprechende Beratungsdienste, technische Dienstleistungen und weitere Angebote zur Verfügung, um den Benutzern den Einstieg zu erleichtern.

„Man kann mit Fug und Recht behaupten, dass es Yokogawa dank FKDPP gelungen ist, das Reinforcement Learning marktfähig zu machen. Die bislang problematisch hohe Anzahl an Lernversuchen konnte minimiert werden, so dass dieses Verfahren nun praxistauglich und marktreif ist. Yokogawa hat den Nutzen und die Praxistauglichkeit von FKDPP unter Beweis gestellt. Tatsächlich gibt es kein anderes Beispiel für die Kommerzialisierung von Reinforcement Learning in einem Steuerungssystem für die Prozess- und Fertigungsindustrie. Ich bin davon überzeugt, dass FKDPP neue Werte für die Wirtschaft schaffen wird.“ Takamitsu Matsubara, Professor am Nara Institute of Science and Technology (entwickelte den FKDPP-Algorithmus gemeinsam mit Yokogawa).

Kenji Hasegawa, Vice President von Yokogawa fügt hinzu:
„Steuerungsabläufe sind entscheidend für die Produktqualität und den Kundenumsatz, wobei wir uns allerdings bisher auf das Know-how erfahrener Bediener verlassen mussten. Wir sehen die autonome KI-basierte Steuerung (FKDPP) als bahnbrechende Innovation und ideale Lösung für alle Probleme unserer Kunden mit herkömmlichen Steuerungstechnologien. Schon bald werden wir auch eine neuartige Lösung für die flexible Steuerung basierend auf Managementstrategien anbieten können. Wir schaffen Mehrwert für unsere Kunden und tragen so zu einer nachhaltigen Entwicklung der Industrie bei, während wir gleichzeitig die Umweltbelastung verringern und den Übergang von der industriellen Automatisierung zur industriellen Autonomie (IA2IA) vorantreiben.“

¹ Proportional-Integral-Differential-Regler (PID-Regler), erstmals 1922 von Nicolas Minorsky vorgeschlagen. Es handelt sich um eine Technologie zur Steuerung der Infrastruktur in der Prozessindustrie und der Fabrikautomation, die zur Regelung von Parametern wie Durchfluss, Temperatur, Füllstand, Druck und Inhaltsstoffen eingesetzt wird. Damit erfolgt eine Steuerung in Richtung eines Sollwerts, wobei die Ergebnisse der einzelnen P-, I- und D-Berechnungen jeweils entsprechend der Abweichung zwischen dem Istwert und dem Sollwert verwendet werden. Die Stellgröße ist die Summe der Ergebnisse der P- (Proportional-), I- (Integral-) und D- (Differenzial-) Berechnungen entsprechend der Abweichung zwischen dem Istwert und dem Sollwert und wird auf den „Zielwert“ hin geregelt. In manchen Fällen kann ein Wert den Sollwert überschreiten (Überschwingen) oder eine gewisse Zeit benötigen, um sich einzupendeln und ein Überschwingen zu vermeiden.

² Advanced Process Control (Erweiterte Prozesskontrolle) verwendet ein mathematisches Modell zur Vorhersage von Prozessreaktionen und zur Bereitstellung von Sollwerten für den PID-Regelkreis in Echtzeit, um Produktivität, Qualität und Steuerbarkeit zu verbessern. Es lässt sich sehr gut zur Prozessteuerung einsetzen, um die Produktion zu steigern, den Arbeitsaufwand zu verringern und Energie zu sparen. APC führt zu geringeren Datenabweichungen und ermöglicht es, sich den Grenzen der Betriebsleistung (d.h. der optimalen Leistung) anzunähern.

³ Premiere weltweit: Yokogawa und JSR nutzen KI zur autonomen Steuerung einer Chemieanlage an 35 aufeinanderfolgenden Tagen und setzen damit eine Steuerungstechnologie der nächsten Generation in die Praxis um, die Qualität, Ausbeute, Energieeinsparung und plötzliche Störungen berücksichtigt.