Digitizing Chemical Processes

Ein zuverlässiges digitales Modell eines chemischen Prozesses kann komplexe Fragen aufschlüsseln:
Wie können natürliche und menschliche Ressourcen effizient und resilient geplant werden, um die Produktion auch bei Störungen stabil zu halten? Wie kombiniert man verschiedene Trenntechnologien, um ein Mehrkomponentengemisch mit minimalen Energiekosten aufzutrennen und hohe Reinheiten zu erzielen?
Wie plant man Experimente an einer Kleinanlage, um in kürzester Zeit möglichst aussagekräftige Messdaten zu erhalten?

Die Fraunhofer-Allianz Chemie verfügt über eine hohe Kompetenz in der Modellierung, Simulation und Optimierung chemischer Prozesse. Dabei werden Ontologie-gestützte wissensbasierte Methoden auf Basis maschinenlesbaren Experten-Know-hows mit datengetriebenen Ansätzen kombiniert, um zuverlässige digitale Gray-Box-Modelle von chemischen Produktionsprozessen zu erstellen. Auf dieser Basis bieten maßgeschneiderte, interaktive Benutzeroberflächen einen direkten Zugang zum Wissensgraph und unterstützen eine fundierte Entscheidungsfindung, indem sie dem Anwender insbesondere bei Zielkonflikte ermöglichen, transparent zwischen Alternativen zu vergleichen. Dabei lässt sich eine Benutzeroberfläche und deren Backend sowohl in einer Cloud wie auch lokal hosten. Schlüsselkomponenten, wie Datenspeicher und -verwaltung sind skalierbar und können jeweiligen Anforderungen entsprechend ausgetauscht werden.

Frameworks und plattformunabhängige IT-Architekturen der Fraunhofer-Allianz Chemie können zudem reale Messsysteme mit virtuellen Gray-Box-Modellen verknüpfen, sodass diese gemeinsam betrachtet und ausgewertet werden können. Auf diese Weise können Anwendungen zur Modellierung, Simulation und Optimierung chemischer Prozesse in deren Echtzeit-Monitoring integriert werden und so die Grundlage für innovative Lösungen zur datengesteuerten Produktionsplanung und -steuerung bilden. Daneben bietet die Allianz auch Zugang und Entwicklungsunterstützung für autonome R&D Labormodule, sog. Material Acceleration Platforms (MAPs) oder auch Self-Driven Labs (SDL), die Hardware-Automatisierung, Robotik und KI-Orchestrierung koppeln.

Der Erfolg ist beachtlich: Durch den Einsatz von Software-Tools von Fraunhofer konnten Chemieunternehmen den Energieverbrauch von Prozessen weltweit um mehr als 10 % senken. Material Acceleration Platforms haben zudem das Potential, R&D Prozesse um den Faktor 5 - 10 zu beschleunigen.
 

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