11 2016 | moproweb.de 37 größten Bedrohungen. Digitale Angriffe, so Homann, treffen bereits jedes zweite Unternehmen, der Schaden ist mit über 50 Mrd. € pro Jahr allein für Deutschland zu veranschlagen. Der Weg zu einer umfassenden, gelebten Industrial Security geht immer über die Feststellung des Status Quo. Siemens bietet dazu Unterstützung in Form von verschiedenen Assessments. Den Assessments gemein sind das Ziel, eine sachlich einwandfreie Beurteilung des bestehenden Schutzstatus, und daraus resultierende individuelle Handlungsempfehlungen, zu dokumentieren. Plant Security Services von Siemens verbindet Expertise in der Automatisierung mit Know-how bei der Cyber Security. Hier läuft alles in einem Sicherheitszentrum zusammen, in dem Analysten Schwachstellen und Bedrohungslagen untersuchen und proaktiv in Echtzeit warnen. Vorfälle werden untersucht, der betreffende Betrieb erhält Empfehlungen für Gegenmaßnahmen. Die Lösungen werden in einem skalierbaren Portfolio angeboten, so dass sie an vorhandene Budgets angepasst werden können. Simulation Jürgen Dechow, Leiter der Autmationsentwicklung bei GEA, schilderte, welche digitalen Konzepte der Anlagenbauer in der Milchindustrie einsetzt. Diese umfassen Prozesssimulation, Model Predictive Control (MPC; dynamisches Modell eines zu regelnden Prozesses) und Computational Fluid Dynamics (CFD; numerische Strömungsmechanik). Bereits im Markt ist „Drycontrol“, das Störgrößen wie Rohstoffschwankungen oder Wettereinflüsse bei der Trocknung in einer fortschrittlichen Sprühturmregelung auffängt. Hier werden die Restfeuchte im Pulver optimiert und die Leistung der Anlage sowie deren Energieeffizienz gesteigert. Mit CFD lassen sich Entwicklungskosten deutlich senken, da die Bewegung von Gasen oder Flüssigkeiten in Prozessanlagen zuerst in einer Simulation optimiert werden, bevor an den eigentlichen Anlagenbau gegangen wird. Mit „Drynetics“ bezeichnet GEA ein Konzept, mit dem sich das Trocknungsverhalten von Produkten optimieren lässt. MPC soll lt. Dechow zu einem Quantensprung in der Auslegung/Steuerung von Trocknungsanlagen führen. Konkret werden MPC, CFD und Prozesssimulation zusammengeführt, um am Ende Prozessvarianzen zu reduzieren und näher an Grenzwerte heranzufahren. Daneben wird GEA auch den sog. „Digital Twin“ nutzen, ein digitales Abbild einer existierenden Anlage, das in Echtzeit mit realen Prozessdaten versorgt wird und Optimierungen möglich machem soll. Den kürzlich bei Fonterra in Neuseeland in Betrieb gegangenen weltgrößten Sprühturm mit einer Leistung von 30 t/h hat GEA mit Hilfe von CFD entworfen. Die Entwickler nutzten virtuelle Prototypen aller Kernkomponenten, um das Layout zu optimieren und Leistungszusagen abgeben zu können. Echtzeitdaten Bernd Opgenorth, Pro- LeiT, widmete sich der Nutzung von Echtzeitdaten. In Molkereien fällt eine ganze Fülle von Daten an, etwa zur Erstellung von Aufträgen, im Labor, beim Warenein und -ausgang, bei den Prozessen, im Verpackungsbereich oder beim Medien und Energieverbrauch. Aus diesen gilt es einen Mehrwert zu schaffen: aus den Werten (Daten) wie Durchfluss, Inhaltsstoffe, Lagerzeit, Füllstand oder Ergebnisse aus dem Labor müssen hierfür mit dem technologischen Fachwissen verknüpft werden. Um einen inhaltlichen Mehrwert in Richtung Automation zu generieren, müssen dafür die Werte erst einmal in eine zentrale Datenbasis/Datenbank (Server) überführt und dort klassifiziert werden – z. B. ob es sich um einen Grenzwert, einen QM-Wert oder einen Rezepturwert handelt. Besitzt ein MES-System wie aus der ProLeiT Plant iT Familie ebenfalls das nötige technologische Hintergrundwissen, dann können die Werte in logischen Bezügen zueinander ausgewertet werden. Mit automatischen Reinigungsaufträgen, durchgängiger Materialverwaltung oder einem intelligenten Routingmanagement für die Wegesteuerung können durch ein solches MES-System auch verwertbare Logiken in einem unterlagerten Prozess-Leitsystem zur Verfügung gestellt und dort abgearbeitet werden. Auch für ein Berichtswesen und für die Analyse sollten Echtzeitdaten zentral spezifiziert und klassifiziert sein. Denn nur so können benötigte Berichte und Analysedashboards sofort mit den relevanten Informationen in der Schaltwarte oder Web- basiert dargestellt und zur Grundlage für solide Entscheidungen werden. Linieneffizienz, Energieverbrauch oder Materialstammdaten wurden hierfür als Beispiele genannt. Die ProLeiT Plant iT Familie ist neben den bereits genannten Funktionalitäten auch in der Lage systemfremde Daten zu verarbeiten und wird von allen Anlagenbauern der Molkereiindustrie unterstützt. Anzeige
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