In diesem Beitrag wird aufgezeigt, wie durch Data Mining auf historischen Prozessdaten Ähnlichkeiten zwischen Prozessvariablen beschrieben werden können. Als Anwendungsbeispiel wird die Dynamische Crossflow Filtration (DCF) betrachtet, welche für die Klärung von Wein oder Herstellung von Proteinpulver aus proteinhaltigen Suspensionen eingesetzt wird. Charakteristisch bestehen die Filtrationsprozesse bei diesen Anlagen aus einzelnen Produktionsphasen (Batchprozesse), zwischen denen Reinigungsprogramme von Anlage und Filter ablaufen. Um die Stillstandzeit der Anlage, die Produktqualität sowie den Ressourceneinsatz zu optimieren, müssen die Kosten einer ausführlichen Reinigung gegen den Nutzen für die darauffolgenden Separationsphasen abgewogen werden. Der vorgestellte Data-Mining-Ansatz kann Abhängigkeiten in verkoppelten, aufeinanderfolgenden Batch- und Reinigungsprozessen identifizieren.
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In diesem Beitrag wird aufgezeigt, wie durch Data Mining auf historischen Prozessdaten Ähnlichkeiten zwischen Prozessvariablen beschrieben werden können. Als Anwendungsbeispiel wird die Dynamische Crossflow Filtration (DCF) betrachtet, welche für die Klärung von Wein oder Herstellung von Proteinpulver aus proteinhaltigen Suspensionen eingesetzt wird. Charakteristisch bestehen die Filtrationsprozesse bei diesen Anlagen aus einzelnen Produktionsphasen (Batchprozesse), zwischen denen Reinigungsprog...
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