Wissen aus Daten ziehen – mit Data Science können Anlagen und Prozesse effizienter, wirtschaftlicher und nachhaltiger gestaltet werden. Ein erfolgreiches Beispiel hierfür liefert ein Pilotprojekt mit dem digitalen Zwilling eines Rückkühlwerks im Industriepark Höchst.
„Mithilfe künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens können wir versteckte Muster in Daten finden, die zur Optimierung der Anlagenbetriebsweise und -verfügbarkeit beitragen“, erklärt Frank Mollard, Leiter Data Science & Data Engineering bei Infraserv Höchst, dem Standortbetreiber des Industrieparks. Er und sein Team haben in enger Zusammenarbeit mit den Kollegen aus dem Betrieb Kälte/Kühlung/Wasser feingranulare Daten der eingesetzten Pumpen des Rückkühlwerks aus einem kompletten Jahr analysiert und interpretiert. Dabei zeigte sich: Die Pumpensteuerung konnte bislang nicht auf einen energieoptimierten Betrieb ausgerichtet werden.
Für die energieoptimale Steuerung des Rückkühlwerks wurde die Anlage daher als digitaler Zwilling – also als virtuelle Abbildung des Systems – nachgebaut. Der mathematische Algorithmus zeigt nun die optimale Pumpenkombination für den jeweiligen Bedarf an, um mit den frequenzumrichtergeregelten Antrieben möglichst stromsparend und pumpenschonend zu agieren. 411 MWh Strom und damit 173 t CO2 lassen sich bei der Anlage nun jährlich einsparen, erklärt Infraserv. Die entwickelte Methodik wird aktuell auf weitere Rückkühlwerke ausgerollt.
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