Statistische Prozesskontrolle in der Holzverarbeitung ein Brückenschlag zu Bioenergie

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1 Statistische Prozesskontrolle in der Holzverarbeitung ein Brückenschlag zu Bioenergie BioUp Fachtag 2015 Biomasse: Forschung - Normung Technik Themenblock: Prozessoptimierung Wien, 22.April 2015 Martin Riegler, Wilfried Pichler, Martin Weigl

2 Motivation Umformung Quelle: Variation Norm Realität: Hohe Variation von Rohstoff, Prozess und Produkt Hohe Sicherheitsmarge nötig Höhere Genauigkeit: flexible Produktion Einsatz alternativer Rohmaterialien neue Produkte Kostenersparnis: Reduzierung der Sicherheitsmargen möglich Minimierung der Herstellkosten Einhaltung der Produktqualität z.b. ENplus A1 2

3 Herausforderungen Pelletsherstellung Rohstoff: Teils hohe Variabilität (Wassergehalt, Körnung, Extraktstoffgehalt etc.) Zeitweilige Engpässe in der Rohstoffversorgung Ausweichen auf alternative Rohstoffe nötig Prozess: Hoher Energieeintrag durch Zerkleinerung, Trocknung und Pelletierung Optimierung der Aufbereitungstechnologien Energieeffizienz! Produkt: Geringe Produktdifferenzierung möglich Geringe Preisspanne Wettbewerbsvorteile nur durch günstigere Produktion Zunehmender internationaler Wettbewerb Quelle: 3

4 Statistische Prozesskontrolle Prozess alternativer Adaptierung Normen Gesamtheitliche Prozessanalyse: Detektieren der Effekte von Prozessen auf Produkteigenschaften Minimieren der Produktvariabilität und somit der Sicherheitsmarge Kompensieren der teils hohen Rohstoffvariabilität Erhöhung der Ressourceneffizienz (Holz, Additive, elektrische und thermische Energie) 4

5 Mehrdimensionale Zusammenhänge Einflussgrößen: Verringerung Energieeintrag Pelletierung: Feuchte Temperatur Geometrie Quelle: Holzforschung Austria, OFI y 0 Lösung Feuchte * Temperatur NEIN 1 * 2 3 JA * Geometrie 5

6 1. Rohstoffcharakterisierung Ziel: hohe Rohstoffvariabilität und alternative Rohstoffe mittels Prozess kompensieren zu können On-line Spektroskopie Nahinfrarotspektroskopie (NIR) Ultraviolett-visuelle Spektroskopie etc. Partikelgeometrie des Aufgabematerials mittels Bildanalyse Physikalische Eigenschaften Feuchte Schüttgewicht etc. 6

7 Pelletierung 2. Prozess- und Datenanalyse Beispiel zu variierender Faktoren: Trocknung (z.b. Holzfeuchte) Zerkleinerung (Aufschlusstechnologien) Pelletierung (z.b. Flach- od. Rindmatrize) Auswertung der Versuchspläne mittels Varianz- und Regressionsanalyse Trocknung Quelle: Holzforschung Austria, OFI 7

8 3. Modellentwicklung in 9 Schritten 1. Prozessanalyse 2. Datenerhebung 3. Datenmanagement 4. Datenqualität 5. Zeitsynchronisierung 6. Modellbildung (Kalibrierung) 7. Modellprüfung (Validierung) 8. Modellanwendung (Vorhersage) 9. Prozessadaptierung 8

9 3. Multivariate Modellierung Wichtigste Schritte: Datenqualitätsanalyse Datenmanagement (Datenbanken, Datenabfrage etc.) Fehlende Werte ersetzen (diverse Algorithmen) Zeitsynchronisierung (zeitliche Zuordnung der Rohstoff- und Prozessdaten zu den Produkteigenschaften) Multivariate Regressionsanalyse (z.b. Partial Least Squares Regression) Auswahl der signifikantesten Prozessparameter Realisierung mittels Software: MATLAB 9

10 4. Verifizierung der Modelle Anwendung der multivariaten Modelle auf den Prozess Validierung mittels neuem Datensatz Erneuter Anlagenversuch Verbesserungsvorschläge ableiten Hammermühle Bandtrockner Ringmatrize Quelle: OFI Quelle: OFI Quelle: Holzforschung Austria 10

11 Beispiel Datenerhebung Müller 2012 data data Dicke: 7mm Dichte: 875kg/m³ X Vorhersage Y Datenanalyse: Datenerhebung von 804 Variablen (Prozess, Rohmaterial und Produkt) über 6 Monate Berücksichtigung zeitlicher Verzögerungen Datenbankmanagement (SQL, Prod IQ) Querzugfestigkeit EN Riegler M, Spangl B, Weigl M, Wimmer R, Müller U (2013) Simulation of a real-time process adapta-tion in the manufacture of high-density fibreboards using multivariate regression analysis and feedfor-ward control. Wood Science and Technology 47:

12 Beispiel Variablenauswahl 1. PLSR Modell (513 Variablen): Modellfehler = 5.6 % 2. PLSR Modell (21 ausgewählte Variablen): Modellfehler = 2.5 % Y β0 β1 * x1 β2 * x2... βn * xn ε Minimiert 12 Riegler M, Spangl B, Weigl M, Wimmer R, Müller U (2013) Simulation of a real-time process adapta-tion in the manufacture of high-density fibreboards using multivariate regression analysis and feedfor-ward control. Wood Science and Technology 47:

13 Zusammenfassung Projektvorhaben Ziele: Minimierung der Herstellkosten (Energie, Rohstoff) Effizienter Einsatz alternativer Rohmaterialien Reduzierung der Sicherheitsmargen Konstante Produktqualität Anwenden auf Industrieanlagen Arbeitspakete: 1. Rohstoffcharakterisierung 2. Prozess- und Datenanalyse 3. Multivariate Modellierung mit Variablenauswahl 4. Verifizierung der Modelle mittels Anlagenversuche Quelle: 13

14 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Kontakt: Dr. Martin Riegler Kompetenzzentrum Holz GmbH Konrad Lorenzstraße 59, 3430 Tulln Tel: m.riegler@kplus-wood.at

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