Daten- oder modellbasierte Prozessführung

Die Ziele einer optimalen Prozessführung sind hohe Sicherheit, Produktausbeute und -qualität. Sind mechanistische Modelle vorhanden, in denen physikalisches, chemisches und biologisches Wissen über den Prozess genutzt wird, sollte eine modellbasierte Prozessführung angestrebt werden, bei der Beobachter (z. B. Kalman-Filter) zur Anwendung kommen können.

Sind keine theoretischen Modelle verfügbar, kann der sogenannten Golden-Batch (Verlauf der Größen, der zu einem optimalen Produkt geführt hat) für eine Prozessführung genutzt werden. Alternativ kann die Prozessführung über datengetriebene Modelle (Soft-Sensoren) erfolgen, wie z. B. über Principalcomponent- Regression, Partial-least-squares-Regression, Support-vector-Regression oder neuronale Netze. Hier dienen die Werte der On-line-Messgrößen und der
zumeist off-line bestimmten Qualitätsmarker zur Kalibration der datengetriebenen Modelle, mit denen dann bei weiteren Prozessläufen die Qualitätsmarker on-line geschätzt und zur Prozessführung werden können.

Ansprechpartner

Prof. Bernd Hitzmann (E-Mail: bernd.hitzmann(atnospam)uni-hohenheim.de)
Prof. Christoph Herwig (E-Mail: christoph.herwig(atnospam)tuwien.ac.at)
Dr. Thomas Steckenreiter (E-Mail: Thomas.steckenreiter(atnospam)bayer.com)


Leitfragen der Ad-hoc-Arbeitsgruppe „Prozessführung“

Geschrieben von: Christoph Herwig Mittwoch, den 26. November 2014 um 18:30 Uhr

Für die Bearbeitung des Themas Prozessführung ergeben sich folgende Fragestellungen für die Zukunft:

  • Wie können die datenbasierten- und mechanistischen Modelle verknüpft werden bzw. sich ergänzen?
  • Wie viele Daten braucht welche Modellbildung und wie hoch ist der Aufwand der Modellerstellung?
  • Was tun, wenn das Modell aus seinem Gültigkeitsbereich herausläuft?
  • Was sind die regulatorischen Hürden der beiden Modelltypen für den Einsatz in der Prozessführung?
  • Wie ist der Umgang mit dem Computational Model Life Cycle Managements?
  • Wie hoch ist der Wartungs- und Weiterentwicklungsaufwand? Von welcher externen Expertise ist das Modell abhängig?
  • Welches Computational Model Environment ist erforderlich?
  • Wie kann das über Modelle generierte Wissen zur Prozessführung umgesetzt und für andere Prozesse und Produkte genutzt werden?

Diesem Thema und den Fragestellungen wollen wir uns in einer Arbeitsgruppe des AK-PAT widmen. Das Ziel sollte sein, Strategien für die optimale Anwendung der Methoden zu entwickeln und aufzuzeigen.

Wenn sie Interesse haben in unserer Arbeitsgruppe mitzuwirken, dann wenden sie sich bitte an einen der für diese Ad-hoc-Arbeitsgruppe genannten Kollegen.