Verbeter uw productie met Model Predictive Control (MPC)
Veel productieprocessen draaien al langer dan 20 jaar waarbij al jarenlang dezelfde regeltechnieken en technologieën worden toegepast. Doorgaans wordt dezelfde PID- regelaar ingezet om bepaalde proceswaarden te bewaken. In sommige productieprocessen is procesregeling echter niet eenvoudig te realiseren, vooral wanneer er sprake is van veel “dode tijd”, tijdens laboratoriumtests of wanneer verschillende parameters elkaar beïnvloeden.
Kosten van huidige productiemethoden zijn doorgaans niet optimaal
Deze processen omvatten bijvoorbeeld waterzuivering, extruders en chemische processen zoals de productie van zonnebrandcrème, vochtabsorberende lagen voor luiers, enzovoort. Er zijn diverse PID-regelaars die veel van de moeilijk te besturen processen kunnen beheersen, en waarvan de operators weten hoe ze de streefwaarden moeten aanpassen zodat het proces voldoet aan de geldende specificaties. Maar meestal betekent dit echter niet dat het proces op de meest efficiënte manier draait (zie de kadertekst “Optimaal Productieniveau”).
Oplossing: Model Predictive Control (MPC)
De PID-regeltechniek bestaat al ruim 50 jaar, vandaar de vraag: zijn er betere en moderne manieren om deze moeilijk te besturen processen te beheersen? Gelukkig is het antwoord ja: MPC – Model Predictive Control, oftewel voorspellende regeltechniek op basis van modellering. MPC wordt al jarenlang toegepast, voornamelijk in de olie- en gasindustrie. De reden hiervoor is dat het gebruik van de technologie vrij kostbaar is, dat de bediening alleen kan plaatsvinden door speciaal hiervoor opgeleide medewerkers, en dat de software en bijbehorende hardware veel kosten met zich mee brengen. Dit is echter allemaal aan het veranderen. MPC behoort niet langer uitsluitend tot het gereedschap van specialisten, maar is uitgegroeid tot een moderne technologie die kan worden toegepast door een breder scala aan medewerkers. Dit biedt aantrekkelijke mogelijkheden om de MPC-technologie ook in andere markten toe te passen.
Hoe werkt MPC?
Model Predictive Control is een softwarematig model van het proces dat u wilt besturen. Door middel van het model kan de software de uitkomst van een proces voorspellen voordat het resultaat daadwerkelijk (fysiek) plaatsvindt. Als u ziet dat het door u gemaakte product niet overeenkomt met de specificaties, kunt u tijdig ingrijpen in het proces en het corrigeren. Het model onderaan deze pagina toont het productieproces dat wordt aangestuurd door een DCS-systeem.
Het DCS werkt samen met het fysieke productieproces en zorgt voor de procesregeling. Het model werkt op zijn beurt samen met het DCS, ontvangt de gemeten waarden en voorspelt de output van het proces. Als de voorspelde output niet overeenkomt met het gewenste resultaat (bijvoorbeeld omdat de kwaliteit niet goed is of de hoeveelheid output te laag is), kunt u de betreffende parameters aanpassen. De nieuwe parameters worden als streefwaarde naar de PID-regelaars gestuurd, en deze regelaars beïnvloeden op hun beurt het daadwerkelijke proces.
Dit is een geweldige oplossing, op voorwaarde dat het model een nauwkeurige weergave is van het fysieke productieproces. Maar vervolgens is de vraag: hoe komt u aan een nauwkeurig model van het fysieke productieproces? Het merendeel van de beschikbare MPC-oplossingen maakt gebruik van stapresponsie voor elke verwachte input en een lineaire berekening op basis waarvan een model wordt gebouwd. Dit vereist echter veel tijd (en daardoor hoge kosten), maar in de meeste gevallen wordt er een vereenvoudigd model gecreëerd. Een bijkomend nadeel is het feit dat tijdens het maken van het model uw daadwerkelijke productieproces wordt beïnvloed door de stapresponsie.
Onze kostenefficiënte SmartMPC-oplossing
Onze oplossing is gebaseerd op een uniek uitgangspunt: de historische gegevens van uw proces! Door de gegevens van uw eigen productieproces als uitgangspunt te nemen, kunnen wij een nauwkeurig model bouwen en controleren op de inputparameters die van invloed zijn. Een deel van de gegevens wordt gebruikt om het model te bouwen, de rest dient voor de verificatie van het model. Hierdoor bent u verzekerd van een nauwkeurig model.
Onze aanpak omvat 3 fasen:
- Onderzoek voor een business case: op basis van uw historische gegevens bouwen we een eerste model en controleren dit voor een business case.
- Gedetailleerde analysefase: Tijdens deze fase worden de inputparameters vastgesteld, en wordt het gedetailleerde model gebouwd en gecontroleerd.
- Implementatiefase: het MPC wordt aangesloten op uw procesbesturingssysteem (DCS) en vervolgens wordt het systeem getest.
Afhankelijk van uw vereisten kan de manier waarop het systeem wordt geïmplementeerd worden aangepast. Het MPC kan worden ingericht als een voorspeller, waarbij de interactie met het proces handmatig plaatsvindt (door een operator). De operator kan bovendien een aantal what-if scenario’s testen voordat de streefwaarden in het daadwerkelijke proces worden aangepast. Het eerder genoemde en getoonde gesloten systeem (voorspellen en regelen van de streefwaarden) is uiteraard ook mogelijk. We bieden zelfs een unieke extra optie: automatische hertraining van het model tijdens de productie. Dit kan bijvoorbeeld nodig zijn wanneer u nieuwe producten fabriceert of wanneer het proces in een speciale, afwijkende fase verkeert. Ons SmartMPC-systeem is een toonaangevende oplossing voor het optimaliseren van uw productieprocessen met betrekking tot kosten, kwaliteit en productiviteit.
Optimaal productieniveau
De meeste productieprocessen draaien op een niveau dat ver beneden het optimale niveau ligt. Met als gevolg dat er hogere kosten worden gemaakt (bijvoorbeeld energiekosten) en dat de output (productiviteit) lager ligt dan wat er haalbaar is. Wellicht is de kwaliteit beter, maar meestal maakt hogere kwaliteit geen deel uit van de afgesproken specificaties. Het doel is daarom het produceren van de juiste kwaliteit (en niet meer) tegen de laagst mogelijke kosten en met de hoogst mogelijke productiviteit: het optimale productieniveau.
