FUDIPO - Tietoevry unterstützt EU-Projekt als Digitalisierungspartner
Entwicklung von neuen Methoden zur Energie-, Ressourceneinsparung und Produktionssteigerung mit einem internationalen Expertenteam
Senior Customer Manager
Die Herausforderung
Das Projekt FUDIPO - Future Directions of Production Planning and Optimized Energy – and Process Industries verfolgt das Ziel aus einer Kombination von verschiedensten mathematischen Methoden, Simulationen und neuen Messverfahren, Prozesse in unterschiedlichen Industrien zu optimieren.
Die Herausforderung liegt in der Integration in bestehende Software-Umgebungen sowie der flexiblen und konfigurierbaren Einbindung und Verknüpfung von verschiedensten Modellen unterschiedlicher Toolhersteller. So sorgt das Zusammenspiel aus unterschiedlichen Modellen in Summe für den Gesamterfolg. Das Wesentliche daran ist, dass die Integration Industrie-unabhängig ist und damit von unterschiedlichsten Branchen angewendet werden kann.
Innerhalb des FUDIPO Projekts zeichnet der Digitalisierungspartner Tietoevry für “Workpackage 4 - Application-wide Integration" verantwortlich.
Die Lösung
Es wurde von Tietoevry eine Plattform entwickelt, mit der Modelle unterschiedlicher Tools in standardisierter Form integriert und in sogenannten Calculation Graphs verknüpft werden können. Die Lösung ist modular aufgebaut, umfasst unterschiedliche Integrationslevels und kann sowohl in der Cloud als auch On-Premise verwendet werden. Basis-Funktionalitäten stehen als Open Source Bibliothek zur Verfügung.
- Prädiktion von Produktqualität Stunden vor der Messung
- Automatische Berechnung von optimalen Einstellungen der Anlagen (MPC - Model Predictive Control)
- Schnelle automatische Erkennung von Anomalien im Prozess oder defekte Messtechnik
- Nutzung physikalischer Modelle zur Prädiktion von Produktionsergebnissen
- Nutzung historischer Daten und Entwicklung robuster Prädiktionsmodelle
- Automatisiertes Monitoring aller Messdaten und Echtzeit-Daten-Auswertung durch die Modelle
- Automatische Optimierung der Anlagen und Produktion für Stabilität und konstante Performance
In folgenden Industrien wurden bereits Demonstrationscases durchgeführt:
- Industrielle Abwasser-Reinigungs-Anlage – Optimierter Betrieb für höchste Wassergüte und prädiktive Anlagenfahrweise
- Großkraftwerk mit Biomasse-Kesseln und Müllverbrennungskesseln – Optimierter Kesselbetrieb durch Online-Brennstoff-Messung mittels NIR
- Mikro-Gasturbinen-Kraft-Wärme-Kopplungsanlagen – Modellbasierte Performance-Überwachung und Instandhaltung
- Papier- und Zellstoff-Fabrik – Optimierung der Zellstoff-Produktion und Zellstoff-Qualität
- Erdöl-Raffinerie – Optimierung der Diesel-Produktion durch prädiktive Fahrweise der Produktionsanlagen
Über den Kunden
FUDIPO ist ein Förder-Projekt der Europäischen Union des Horizon 2020 Programms. Die umgesetzten Funktionalitäten wurden bei 5 Demonstratoren aus unterschiedlichen Industrien angewendet und somit die Funktionalität sowie Flexibilität im Echtbetrieb (Technology Readiness Level 6) bestätigt.
EU-weites Pionierprojekt
Forscher und Unternehmen haben sich bisher hauptsächlich auf bestimmte Teile des Systems konzentriert. FUDIPO hat hingegen das Ziel, eine Kette von Messungen bis zur optimalen Produktion abzudecken.
Expertise auf höchstem Niveau
Ein Experten-Team aus Forschern sowie Industrie-Profis unterstützt dabei, Energie- und Ressourceneinsparungen sowie Produktionssteigerungen zu erreichen.
Umfassendes Anwendungspotential
Ergebnisse können von Unternehmen, wie beispielsweise Energieversorgung, Raffinerien, Keramikindustrie, Zellstoff, Papier, Chemie als Teil oder weltweit in ihren Anlagen genutzt werden.
Tietoevry hat innerhalb des FUDIPO Projekts die Rolle des Integrationspartners. Wir haben eine Plattform bereitgestellt, mit der verschiedenste Modelle (Simulation, Optimierung, Machine Learning, etc.) integriert, verknüpft, regelmäßig ausgeführt und Ergebnisse präsentiert werden können. Die Plattform ist flexibel aufgebaut, sodass Anforderungen aus unterschiedlichen Industrien abgedeckt werden.
Senior Project Manager, FUDIPO Projektleiter
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This project has received funding from the European Union's Horizon 2020 Research and Innovation Programme under grant agreement No. 723523.
