Einige Beispiele unserer Projekte - BFI.de

Qualitäts- und InformationstechnikenAllgemeines, Arbeitsgebiete, ProjektbeispieleVDEh-Betriebsforschungsinstitut GmbH

Qualitäts- und InformationstechnikenAllgemeinesDurch die gestiegene Leistungsfähigkeit von Computersystemen und den immernoch wachsenden Automatisierungsgrad heutiger Produktionsanlagen fallen im täglichenindustriellen Betrieb immer mehr Daten an: hochaufgelöste Signale von Prozessenund Anlagen, Qualitätsmerkmale von Zwischen- und Endprodukten, Produktionskennzahlen,etc. . Einerseits werden diese Daten über teilweise lange Zeiträumearchiviert, andererseits steckt ihre Nutzung, über den ursprünglichen Zweck ihrer Erfassunghinaus, derzeit oft noch in den Kinderschuhen. Die Abteilung Qualitäts- undInformationstechniken des Betriebsforschungsinstituts hat es sich nun zur Aufgabegemacht, das in diesen Daten enthaltene Know-how bei der Überwachung, Diagnose,Regelung und Optimierung technischer Prozesse und Anlagen nutzbar zu machen.Insbesondere werden auch ganze Prozessketten unter dem Gesichtspunkt desZusammenspiels ihrer einzelnen Komponenten im Hinblick auf die Qualität des Endproduktesuntersucht.Ein anderes Arbeitsfeld der Abteilung ist die Nutzung, Sicherung und Erweiterungdes Wissens der Mitarbeiter eines Industrieunternehmens. Dieses Wissen liefert einenganz entscheidenden Beitrag zum Erfolg eines Unternehmens und es sollte dahersichergestellt sein, dass es optimal genutzt und falls nötig erweitert wird.Basierend auf diesen Grundideen entwickelt die Abteilung Qualitäts- und Informationstechnikeninnovative Lösungen und Modelle, die unmittelbar aus beobachtetenDaten abgeleitet werden bzw. die das Wissen der Mitarbeiter nutzen. Diehaupsächlichen Anwendungsfelder sind hierbei:Qualitätssicherung inkl. QualitätsfehlerdiagnoseQualitätsprognose und QualitätsregelungYield ManagementProzess- und AnlagenüberwachungProzessführungWissensmanagementSoftwareentwicklungInnerhalb der obigen Arbeitsgebiete kann die Abteilung die folgenden Leistungen anbieten: Unterstützung bei der Datenerfassung zur Bereitstellung der für die Anwendungder Verfahren erforderlichen Datenbasis, Konzepterstellung für prozessstufenübergreifende Datenbanken und DataWarehouse, Durchführung von komplexen Datenanalysen z.B. zur Ursachenfindungspezieller Qualitätsfehler, Erarbeitung von Konzepten und Werkzeugen zur Nutzung, Sicherung undVerbreitung von Wissen, Durchführung von Machbarkeitsstudien,Stand November 2013 - 1 -

Qualitäts- und Informationstechniken Entwicklung von Lösungswegen sowie deren Umsetzung in Form von onlineinstallierten Prototypen, Integration der Verfahren in eine vorhandene IT-Umgebung, Entwicklung und Lieferung von Softwaremodulen, Beantragung von Forschungsprojekten bei den unterschiedlichen Forschungsträgernsowie die Abwicklung aller Arbeiten innerhalb der Projekteinklusive der Übernahme sämtlicher Verwaltungsvorgänge.In mehreren Projektteams arbeiten derzeit sieben Mitarbeiter in Zusammenarbeit mitden anderen Fachabteilungen des Betriebsforschungsinstitutes an den unterschiedlichstenFragestellungen. Die Finanzierung der Abteilung ist im nachfolgenden Diagrammkurz dargestellt (am Beispiel des Jahres 2012).Wie diesem Diagramm zu entnehmen ist, stammen ca. 38% der Mittel aus direktenIndustrieaufträgen bzw. Industriebeteiligungen an Forschungsprojekten. Der größteMittelzufluss erfolgt durch Zuwendungen aus öffentlichen Forschungsprogrammenauf nationaler (BMBF, BMWi, Land, etc) und internationaler Ebene (EU).Auf den nachfolgenden Seiten werden nun beispielhaft einige Projekte und Arbeitsgebieteder Abteilung dargestellt. Hierbei kann aus Platzgründen nur ein Teil der relevantenArbeiten erwähnt werden. Bei konkreten Anfragen zu den dargestellten oderdarüber hinausgehenden Themen stehen die Mitarbeiter der Abteilung jederzeit zurVerfügung. Die notwendigen Kontaktinformationen sind am Ende dieser Broschürezu finden. Auch sei an dieser Stelle auf die Internet-Seiten des BFI (www.bfi.de) hingewiesen.Stand November 2013 - 2 -

Qualitäts- und InformationstechnikenProzessstufenübergreifende QualitätsanalyseDie Erzeugung von Stahlprodukten ist ein aus vielen Teilschritten aufgebauter Gesamtprozess.Die Eigenschaften des Endproduktes werden also durch eine Kettevon Einzelprozessen beeinflusst, die aber in vielfältiger Art und Weise miteinander inWechselwirkung stehen. In der Vergangenheit wurde diese Tatsache bei der Optimierungder Prozesse und Abläufe nur in seltenen Fällen berücksichtigt. Heutzutageliegen einerseits die datentechnischen Voraussetzungen vor und andererseits bestehtauch die vom Kunden vorgegebene Notwendigkeit nach neuen Wegen derQualitätssicherung auf Prozessebene zu suchen.Zusammen mit mehreren deutschen Stahlproduzenten hat das BFI daher ein Systementwickelt, dass in der Lage ist, die Zusammenhänge zwischen qualitätsbeschreibendenEigenschaften des Produktes und den darauf einwirkenden Einflüssen anunterschiedlichen Prozessstufen zu ermitteln. Das System basiert auf einer umfangreichen,prozessstufenübergreifenden Prozess- und Qualitätsdatenbank und stellt eineVielzahl von Werkzeugen für die datenbasierte Suche nach Abhängigkeiten zurVerfügung. Hierbei kommen neben grafischen und einfachen statistischen Verfahrenauch Methoden der multivariaten Statistik und der Computational Intelligence zumEinsatz. Zukünftig sollen auch analytische Modelle und Erfahrungswissen mit einbezogenwerden. Es wurde ein Konzept für die datenbasierte Korrelationsanalyse erstellt(Data Mining), wobei insbesondere auch die Aufgabenstellung der längenrichtigenVerfolgung des Produktes entlang der gesamten Entstehungskette gelöst ist.Kontakt: Norbert HolzknechtStand November 2013 - 3 -

Qualitäts- und InformationstechnikenWerksweite und qualitätsbezogene Überwachung der Stahlproduktion durchNutzung der Informationen eines technischen Data WarehouseBasierend auf einem technischen Data Warehouse, welches die relevanten Datender gesamten Produktionskette der Flachstahlerzeugung aufnimmt, wurde ein Konzeptfür ein integriertes System entwickelt, dass die zyklisch eingehenden Daten aufder Basis eines mittleren bzw. langen Zeithorizonts zu Überwachungszwecken auswertet.Ziel ist die Optimierung der Produktqualität in Zwischen- und Endstufen sowiedie Steigerung des Ausbringens. Hierzu wurden Überwachungsmethoden entwickelt,die u.a.getroffene Maßnahmen zur Qualitätsverbesserung bezüglich ihrer mittel- undlangfristigen Wirksamkeit verfolgen,automatisch Veränderungen und Ereignisse im Prozess erkennen,Daten auf Plausibilität und Konsistenz prüfen undprozessrelevante Zusammenhänge und Abhängigkeiten innerhalb einer Prozessstufeaber auch prozessstufen-übergreifend überprüfen.Zur effizienten Auswertung wurden notwendige Erweiterungen des bestehenden DataWarehouse umgesetzt. Es wurde ein integriertes Auswertesystem geschaffen, umdie vielfältigen Überwachungsaufgaben zu spezifizieren und automatisch in vorgebbarenZyklen auszuführen (DataMon). Die Ergebnisse werden problemabhängig inForm von Berichten dargestellt und können unmittelbar an zuständige Entscheidungsträgergemeldet werden. Dadurch wird es möglich, frühzeitig Veränderungen inder Prozesskette zu erkennen und geeignet zu reagieren. Das Bild zeigt ein Beispielfür den Verlauf und die Kurzfristschwankungen eines Überwachungsindexes mit derAnzeige von einzelnen Überschreitungen der Kontrollgrenzen.Kontakt: Norbert HolzknechtVerlauf eines ÜberwachungsindexesStand November 2013 - 4 -

Qualitäts- und InformationstechnikenUnterstützung der Produktions- und Qualitätsverantwortlichen durch die automatisierteUrsachen-Wirkungsanalyse von QualitätsschwankungenAn das Qualitätsmanagement in modernen, Stahl produzierenden Unternehmenwerden immer höhere Anforderungen gestellt. Die Ursachen von auftretenden Qualitätsschwankungenmüssen schnellstmöglich erkannt und abgestellt werden. Dies sollvon einem möglichst breiten Anwenderkreis durchgeführt werden können, ohne dassdiese Personen detaillierte Kenntnisse über die verwendeten Techniken haben müssen.Im vorliegenden Projekt soll nun eine Methodik entwickelt und realisiert werden,die es erlaubt, basierend auf der Datenbasis einer zentralen, werksübergreifendenProzess- und Qualitäts-Datenbank und mit der Eingabe weniger Informationen, Hinweiseauf mögliche Ursachen von Qualitätsfehlern oder Produktionsschwankungenzu erhalten. Dabei werden die verwendeten Data Mining Verfahren vollständig vordem Anwender verborgen. Mit den im Projekt zu realisierenden Ansätzen (Prioritätenlistevon Einflussgrößen, zeitliche Entwicklung sowie der Vergleich von zweiStichproben z.B. aus verschiedenen Zeitbereichen) können bereits eine Vielzahl dertäglichen Problemstellungen von Qualitäts- und Produktionsbeauftragten bearbeitetwerden. Die gewonnenen Hinweise können dann z.B. als Basis für detaillierte Untersuchungenverwendet werden. Die Entwicklung der oben erwähnten Methoden erfolgtin enger Zusammenarbeit mit den zuständigen Bereichen des Industriepartners.Das entwickelte System wird in eine bestehende und weit verbreitete Anwendungdes Industriepartners integriert, so dass bereits eine große Anzahl potentieller Anwenderaus allen Bereichen der Stahlproduktion die entwickelte Funktionalität ohneweitere Schulungsmaßnahmen einsetzen können.Prinzip des automatischen Data Mining zur Findung der Ursachen für QualitätsschwankungenKontakt: Norbert HolzknechtStand November 2013 - 8 -

Qualitäts- und InformationstechnikenQualitätsbezogene Schnittplanoptimierung bei der EdelstahlproduktionModerne Oberflächeninspektionssysteme können heute die Oberflächenbeschaffenheitvon Flachmaterial aus Edelstahl vollständig und genau erfassen. Das ermöglichtes, einzelne Segmente der produzierten Bänder verschiedenen Aufträgen qualitätsorientiertzuzuordnen. Dazu ist ein komplexes Optimierungsproblem zu lösen, welchesnotwendige Materialumwidmungen implizit durchführt, die Kosten des Verschnittsund des Betriebs der Zerteilanlagen minimiert und dazu eine vielschichtigeQualitätsstruktur sowie ein Fülle von betrieblichen Randbedingungen beachtet. Zurverbesserten Ausnutzung des Bandmaterials hat das BFI in einem inzwischen abgeschlossenenForschungsvorhaben spezielle Algorithmen entwickelt und eine Softwarezur Schneidplanoptimierung erstellt. Produktionsbedingt in unterschiedlicherQualität anfallendes Bandmaterial wird dabei den Aufträgen in optimaler Weise zugeordnet,wobei aus einem Auftrags- und Bänderpool entsprechend den genanntenForderungen Schneidpläne generiert werden. Der Benutzer kommuniziert mit demSystem über eine grafische Schnittstelle, die den optimierten Schneidplan anzeigt.Das untenstehende Bild zeigt ein Beispiel. Dabei werden jeweils die Ober- und Unterseitedes Bandes angezeigt, um die Lage der Oberflächendefekte auf beiden Seitenerkennen zu können. Die schwarzen und roten Flächen stellen Defektflächen dar,die cyan-farbigen die mit Aufträgen belegten Flächen. Die hohe Defektintensität inder schwarzen Fläche gestattete keine Zuteilung eines vorliegenden Auftrags. Diegeringere Intensität des Defekttyps in der großen roten Fläche auf der Bandoberseitewar für einige Aufträge aufgrund ihres Verwendungszwecks erlaubt und ergab eineentsprechende Zuteilung. In der restlichen Bandfläche blieben die vereinzelt auftretendenkleinflächigen Fehler innerhalb der Toleranz, sodass eine gute Ausplanungerreicht werden konnte.Beispiel einer fehlerabhängigen Zuteilung von Tafelaufträgen auf BänderKontakt: Jens BrandenburgerStand November 2013 - 13 -

Qualitäts- und InformationstechnikenVerbesserung der Prozessführung an Hochöfen mit regelbasierten Systemen(in Zusammenarbeit mit der Abteilung „Prozesstechnik Roheisen“)Zur Unterstützung der Prozessführung des Hochofenbetriebs wurde ein regelbasiertesSystem entwickelt und erfolgreich in mehreren Werken eingesetzt. Die Zielsetzungendabei warenHinweise auf ungeplante Abweichungen vom regulären Betrieb zu erhalten, umschnellere und gezieltere Prozesseingriffe zu ermöglichen,Entlastung des Betriebspersonal bei der Überwachung der umfangreichen Daten,der Betrieb des Hochofens sollte gleichmäßiger werden,das Erfahrungswissen sollte dokumentiert und besser genutzt werden,vom System gemachte Vorschläge sollen nachvollziehbar sein (Erklärungskomponente),qualifiziertes Personal soll Parameter und Regeln ändern können, ohne direkt indie Software eingreifen zu müssen.Die Entwicklung der regelbasierten Komponente erfolgte auf der Basis einerORACLE-Datenbank, welche vollständig vom Anwender gepflegt werden kann. Dieserfolgt über die mitgelieferte GUI oder für versiertere Benutzer über SQL-Skripte.Weitere Eigenschaften der regelbasierten Komponente (=“Inferenzmaschine“ oder„Schlussfolgerungskomponente“): Ausdrücke für die „WENN“ und „DANN“ Teile derRegeln dürfen nahezu beliebig komplex sein (Verarbeitung durch PL/SQL-Engine),beliebiges „Einbetten“ des Regelwerks als Hintergrundprozess oder in ein Dialogsystem,Möglichkeit des schrittweisen offline Tests, Browser-fähiges Standard-GUI.Kontakt: Siegfried GertzenStand November 2013 - 14 -

Qualitäts- und InformationstechnikenVerbesserung der Legierungsrechnung für sekundärmetallurgische Prozesse(in Zusammenarbeit mit der Abteilung „Prozessautomatisierung Stahlerzeugung“)Eine zentrale Bedeutung bei der kosten- und qualitätsoptimalen Prozessführung allersekundärmetallurgischen Prozesse kommt der Legierungsrechnung zu. Ihre Aufgabeist es, basierend auf der Ist-Analyse der Schmelze die Sorten und die Mengen derLegierungsstoffe zu bestimmen, die zur gewünschten Zielanalyse führen. Stand derTechnik ist hierbei eine Auswahlstrategie, die auf einer kostenminimalen linearen Optimierungder Einsatzstoffe beruht. Diese Vorgehensweise hat den Nachteil, dass einerseitsdie qualitätsabhängigen und metallurgisch relevanten Einschränkungen nurunzureichend berücksichtigt werden können, und andererseits die auf dem Erfahrungswissenbasierenden Entscheidungskriterien des Bedienpersonals, die häufig zubesseren Lösungen führen, nicht zu integrieren sind.Ziel des Projektes war daher der Aufbau eines hybriden Systems zur Legierungsrechnung,das es erlaubt, qualitäts- und anlagenspezifische Restriktionen, metallurgischeRandbedingungen, die zum Teil abhängig vom aktuellen Prozesszustandsind, neu zu entwickelnde metallurgische Modelle sowie das Erfahrungswissen derBedienmannschaft mit der bestehenden Legierungsrechnung zu verknüpfen.Aufbauend auf einer geeigneten Informationsbasis wurden datenbasierte Modelleentwickelt, die das Abbrandverhalten der relevanten Elemente und das Ausbringender Einsatz- und Legierungsstoffe in jeder einzelnen Behandlungsstufe für verschiedeneQualitätsgruppen beschreiben.Auf dieser Grundlage wurde ein Verfahren zur Berechnung der Einsatz- und Legierungsmittelübergreifend für alle Prozessschritte entwickelt. Dieses Verfahren beruhtauf der Theorie der Fuzzy-Sets. Es wurde bereits an einer Vielzahl praktischer Fällegetestet. Dabei wurden im Falle hochlegierter Stähle Kosteneinsparungen von 5-9%erzielt. Inzwischen ist das System als Planungswerkzeug in einem deutschen Stahlwerkim Einsatz.El. Arc Furnace VOD LadleFurnaceLadleTreatmentContinuousCasterScrapAlloymaterialsAlloymaterialsAlloymaterialsAlloymaterialsKontakt: Norbert LinkStand November 2013 - 15 -

Qualitäts- und InformationstechnikenErhöhung der Energie- und Ressourceneffizienz bei der Elektrostahl-Erzeugungdurch ganzheitliche, qualitätsgeführte Produktionssteuerung(in Zusammenarbeit mit der Abteilung „Prozessautomatisierung Stahlerzeugung“)Ziel dieses Projektes ist die Verminderung des Energieeinsatzes bei der Elektrostahlherstellungund zwar durch eine Erhöhung der Energie- und Ressourceneffizienzbei gleichzeitig verbesserter Einhaltung der hohen Qualitätsanforderungen. Hierzuwurde ein prozessstufenübergreifendes, online-fähiges Führungssystem konzipiertund umgesetzt. Dieses ermöglicht eine direkte Einsparung aufgrund der optimalenVerteilung der Energiezufuhr auf die Prozessstufen, wobei eine dynamischeEnergiebilanz entlang der Prozessroute genutzt wird. Eine indirekte Einsparungergibt sich sowohl durch Einsparung von Legierungsmitteln aufgrund übergreifendoptimierter Legierungsstrategien als auch durch einen verminderten Einsatz vonSchlackenbildnern aufgrund verbesserter Schlackenführung.Als zentrales Element des Systems wurde ein Optimierungsproblem mit Nebenbedingungendefiniert und realisiert. Dieses Optimierungsmodell adaptiert sich dynamischwährend des Durchlaufs der Charge durch die Prozessroute (siehe Bild). Esenthält als Zielfunktion die Bewertung der Verbräuche, während die Beschreibungder an der Produktion beteiligten Prozesse und deren Abfolge und Abhängigkeit untereinandersowie alle produkt- und anlagenbedingten Einschränkungen als Nebenbedingungenformuliert wurden.Das globale Optimierungsmodell benötigt zur Beschreibung der Veränderung derchemischen und physikalischen Eigenschaften einer Charge während der sekundärmetallurgischenBehandlungen geeignete Prozessmodelle, die das Einwirken desProzesses auf die Schmelze beschreiben. Die im Stahlwerk vorhandenen Prozessmodellewurden hierzu auf ihre Eignung hin untersucht und teilweise angepasst.Kontakt: Jens BrandenburgerStand November 2013 - 16 -

Qualitäts- und InformationstechnikenQualitätsanalyse und -prognose beim StranggussDie leistungsfähige und detaillierte Analyse von Prozess- und Produktdaten kannsignifikante Beiträge zur Erhöhung der Prozesssicherheit, zur besseren Überwachungdes Stranggießprozesses und zur zuverlässigen Prognose der OberflächenundInnenqualität von Stranggussprodukten liefern.Darauf basierend können Anpassungen der Prozesssteuerung vorgenommen, Regeln zur Bewertung der Produktqualität optimiert und die weitere Verarbeitung des jeweiligen Stückes an seine Eigenschaften angepasstwerden.Im Rahmen verschiedener Studien und Forschungsprojekte wurden die notwendigenEinzelschritte für eine solche datenbasierte Qualitätsanalyse und -prognose ermittelt.Hierbei wurden geeignete Verfahren zur Analyse der vorliegenden Prozess- und Anlagendatenebenso realisiert wie auch die Überwachung qualitätsrelevanter Parameterbis hin zur Erzeugung datenbasierter Modelle zur Vorhersage/Abschätzung derproduzierten Qualität. Für jeden dieser Einzelschritte stehen zugeschnittene Software-Werkzeugebis hin zu einer kompletten Datenanalyse-Umgebung zu Verfügung.Das BFI hat derartige Studien und Untersuchungen im Flachstahlbereich für die Ursachenanalyseund Prognose von Längsrissen und Einschlüssen sowie für die Anpassungder Bewertungsregeln eines CAQC-Systems durchgeführt; für Langproduktewurden Ursachen für Oberflächenrisse untersucht.PrognoseAnalyseÜberwachungModellierungKontakt: Norbert LinkStand November 2013 - 17 -

Qualitäts- und InformationstechnikenIntegrierte Anlagen-, Prozess- und Qualitätsüberwachung an StranggießanlagenIn einem RFCS-Projekt wurden Konzepte zur Überwachung und Führung desStranggussprozesses entwickelt, welche die Einbindung moderner Sensorik, die datentechnischeErfassung der Prozess- und Produkteigenschaften, ihre Verknüpfungüber Prozessstufen hinweg und ihre intelligente Nutzung für Überwachung, Steuerungund Führung der Prozesse beinhalten. Häufig wird für eine solche Vorgehensweiseauch der Begriff des „Intelligent Manufacturing“ verwendet.Im Detail verfolgte dieses Forschungsprojekt die folgenden Ziele:Die Entwicklung von Methoden zur on-line Überprüfung aller relevanten prozessundQualitäts-Messdaten,Die Entwicklung von Überwachungsmodulen an der SGA, die vorhergehendeProzessstufen mit einbeziehen um so ein kaskadiertes Überwachungssystem zuetablieren, welches eine Anpassung der Bewertungsregeln an die Eigenschaftendes eingebrachten Vormaterials erlaubt,Die daten- und regelbasierte Qualitätsabschätzung an zu definierenden "Check-Points" innerhalb der Stranggießmaschine, um zeitnah Abschätzungen relevanterProdukteigenschaften zu erhalten,Die Erzeugung von Vorschlägen für eine Anpassung der Prozessführung umQualitätsdefizite zu korrigieren,Die Unterstützung des Entscheidungsprozesses bezüglich Nacharbeit, Direkteinsatzoder Umwidmung der Bramme oder des Knüppels,Die Integration eines Ansatzes zur automatischen, datenbasierten post-mortemAnalyse von aufgetretenen Qualitätsfehlern.Kontakt: Norbert LinkStand November 2013 - 18 -

Qualitäts- und InformationstechnikenAutomatische Wiedererkennung von Prozesssituationen anhand hochaufgelösterAnlagen- und ProzessdatenBei vielen technischen Prozessen der industriellen Produktion werden heutzutage diefür den Prozess maßgeblichen Messgrößen mit sehr hoher Auflösung abgetastet unddigital gespeichert. Bei "schnellen" Prozessen bedeutet „hohe Auflösung“ hierbei,dass Abtastraten im Bereich von zweistelligen kHz erreicht werden können.Eine besondere Herausforderung ist die gleichzeitige und wirklich zeit-synchroneAufnahme einer Vielzahl von Messgrößen durch die Messdatenerfassungssoftware.Nur auf diese Weise können bei der späteren Auswertung der Daten die korrektenRückschlüsse auf Ereignisse im Prozess und auf Abhängigkeiten der Messgrößenuntereinander getroffen werden. Außerdem müssen die erfassten Daten eindeutigden Produkten zugeordnet und über lange Zeiträume gespeichert werden. Für dieAnwender von Messdatenerfassungssystemen ergibt sich oftmals die Aufgabe dasAuftreten einer Anomalie in den aktuellen Signalverläufen in den historischen Datenzu suchen und zu identifizieren. Durch das Auffinden ähnlicher Vorkommnisse in derVergangenheit lassen sich Rückschlüsse auf etwaige Ursachen oder auf Reaktionenziehen, die in der Vergangenheit zu einer Lösung des Problems führten.Im Rahmen eines Mitte 2012 gestarteten und durch das BMBF geförderten Forschungsprojekteshat das BFI Konzepte und Methoden entwickelt und implementiert,die eine schnelle Suche von durch den Anwender vorgegebenen Signalmustern ingroßen Datenbanken durchführen. Dabei wird eine ausreichende Genauigkeit derÜbereinstimmung von gegebenem Muster und den Fundstellen gewährleistet.Durch die Referenz auf in der Vergangenheit aufgetretenen, ähnlichen Prozesssituationenund die damalig getätigten Reaktionen soll so eine optimierte Behandlung dervorliegenden Anomalie unterstützt werden.Kontakt: Marcus NeuerStand November 2013 - 19 -

Qualitäts- und InformationstechnikenModellgestütztes Leitsystem zur Prozessoptimierung für Schmiede- und Wärmebehandlungsbetriebe(in Zusammenarbeit mit den Abteilungen „Prozess- und Anlagenautomatisierung“ sowie „Industrieofentechnikund Feuerungsanlagen“)Die Anforderungen an die Wärme- und Wärmebehandlungsöfen in der Stahlindustriehinsichtlich Prozesssicherheit, Verfügbarkeit, Produktqualität und Kosteneffizienzsteigen stetig. Um einen sicheren Ofenbetrieb mit hoher Prozesseffizienz langfristigzu gewährleisten ist daher eine intelligente Überwachung und Interpretation der verfügbarenBetriebsdaten erforderlich. Hierzu wurden für unterschiedliche BetriebeLeitsysteme entwickelt, die neben den klassischen Elementen wie Prozesssteuerungund Betriebsdatenerfassung zusätzliche Modellkomponenten enthalten.Aus der Vielgestaltigkeit der Betriebe ergibt sich, dass es keine universelle Lösunggeben kann. Es handelt sich also immer um höchst individuell konfigurierte Systeme,wobei aber bewährte Standardkomponenten verwendet werden. Die Konfiguration istabhängig von Bedarf des jeweiligen Betriebes sowie von der vorhandenen MSR- undIT-Infrastruktur.Für die Betriebe ergibt sich folgender Nutzen: Verbesserung der Prozesseffizienzund -transparenz durch intelligente Prozessbeobachtung und Bewertung, Optimierungdes Energieeinsatzes, Verbesserung der Einsatzplanung sowie der vorbeugendenInstandhaltung, Entwicklung optimaler Heizkurven und Ofenbelegungen, Simulationenfür den Einsatz als Schulungs- und Planungssystem, Prozessbeobachtung zurZiehreifeerkennung und Ziehzeitprognosen, Berechnung der Zunderbildung zurÜberwachung von Materialverlusten, Umfassende Dokumentation für die Qualitätssicherung.Kontakt: Siegfried GertzenStand November 2013 - 20 -

Qualitäts- und InformationstechnikenDatenbankbasiertes Ofenführungssystem(in Zusammenarbeit mit den Abteilungen „Prozess- und Anlagenautomatisierung“ sowie „Industrieofentechnikund Feuerungsanlagen“)Das BFI-Ofenführungssystem stellt seit vielen Jahren eine Lösung für Probleme beiWärmeöfen in Walzwerken bereit. Typische Probleme sind hier steigende Qualitätsanforderungen,häufige Wechsel von Nutzgutqualität und Sollziehtemperatur und derwegen der Ofengröße und Leistung sehr hohe Energieverbrauch.Das Ofenführungssystem bietet hier als Lösung die Berechnung der online nichtmessbaren Temperaturverteilung im Nutzgut mit physikalisch basierten mathematischenModellen. Durch den Einsatz moderner, modellbasierter prädiktiver Regelungsalgorithmenwird eine kombinierte Regelung der Nutzguttemperatur im Wärmeofenund der Verbrennungsgasatmosphäre realisiert. Hieraus ergibt sich eineEnergieeinsparung durch Absenkung der Ziehtemperatur in Richtung der Sollziehtemperatur,Verschiebung des Energieeintrags in Richtung Ofenende, verbesserteBetriebsweise bei Störungen und Verringerung des O2-Gehaltes, womit in Kombinationmit der Verkürzung der Liegezeiten auch eine Verringerung der Zunderbildungverbunden ist.Betriebliches Wissen kann über eine regelbasierte Komponente eingebunden werden.Hierdurch sind auch Sonderfahrweisen einfach zu handhaben. Ergänzt werdenkann das Ofenführungssystem durch ein automatisches Bewertungssystem. DieMöglichkeit das System per Fernzugriff zu warten und die Speicherung aller wesentlichenDaten in einer Historie runden das System ab.Das aktuelle BFI-Ofenführungssystem basiert auf einer ORACLE-Datenbank, wasoptimale Datensicherheit, einfachen Datenaustausch, gute Skalierbarkeit undKonnektivität sowie schnelle Datenauswertungen gewährleistet.Kontakt: Siegfried GertzenStand November 2013 - 21 -

Qualitäts- und InformationstechnikenUntersuchung, Modellierung und Steuerung des Einflusses der Prozessketteauf die technologischen Parameter und das Oberflächenerscheinungsbild anFeuerverzinkungsanlagenFeuerverzinkte Stahlprodukte werden heute in einem von starkem Wettbewerb gekennzeichnetenMarkt gehandelt. Der Kundenforderung nach einer immer besserenQualität steht die Notwendigkeit zur Absenkung von Produktionskosten gegenüber.Signifikante Merkmale der Qualität des Endproduktes sind z.B. die mechanischenEigenschaften des feuerverzinkten Bandes wie Zugfestigkeit und Streckgrenze. Siespielen eine entscheidende Rolle für den späteren Verwendungszweck des Materials.Für die Optimierung dieser Qualitätsmerkmale ist es von entscheidender Bedeutung,den Zusammenhang mit den Einflussgrößen des Herstellungsprozesses identifizierenund quantifizieren zu können.Bei dem am Projekt beteiligten Werk ist an der Feuerverzinkungslinie bereits einMesssystem vorhanden, mit dem die obigen technologischen Parameter über dergesamten Bandlänge messtechnisch erfasst und dem jeweiligen Längenabschnittzugeordnet werden können. Mit Methoden des technischen Data Mining und der angewandtenStatistik sollen innerhalb des Vorhabens nun die Zusammenhänge zwischenden Einflussgrößen entlang der gesamten Herstellungskette und den Messergebnissenidentifiziert und geeignet quantifiziert werden. Das beim Bedienpersonalvorhandene Expertenwissen sowie vorhandene analytische Modellvorstellungen sollenhier ebenfalls mit einfließen. Die Ergebnisse dieser Untersuchung sind Grundlagefür die Entwicklung entsprechender Modelle, mit denen die zu erwartende Produktqualitätbereits während des Produktionsablaufs prognostiziert werden kann. Aufbauendauf diesen Modellen soll eine Qualitätsregelung realisiert werden, mit derenHilfe die Produktqualität in einem "open-loop"-Qualitätsregelkreis optimiert werdenkann.Kontakt: Norbert LinkStand November 2013 - 22 -

Qualitäts- und InformationstechnikenMitarbeiterNorbert Holzknecht, Dipl-Ing., AbteilungsleiterTel: 0211/6707-602, E-Mail: Norbert.Holzknecht@BFI.deNorbert Link, Dipl-Ing., Projektleiter, stellvertretender AbteilungsleiterTel: 0211/6707-245, E-Mail: Norbert.Link@BFI.deJens Brandenburger, Dipl-Math., ProjektgruppenleiterTel: 0211/6707-229, E-Mail: Jens.Brandenburger@BFI.deAlexander Ebel, Dr., ProjektleiterTel: 0211/6707-328, E-Mail: Alexander.Ebel@BFI.deSiegfried Gertzen, Dipl.-Ing., ProjektleiterTel: 0211/6707-653, E-Mail: Siegfried.Gertzen@BFI.deMarcus Neuer, Dr. rer. nat, ProjektleiterTel: 0211/6707-254, E-Mail: Marcus.Neuer@BFI.deMichael Stahl, Technischer MitarbeiterTel: 0211/6707-323, E-Mail: Michael.Stahl@BFI.deBesuchen sie uns auf www.bfi.deStand November 2013 - 23 -

Qualitäts- und InformationstechnikenVeröffentlichungen (seit 1997) / Publications (since 1997)a) Tagungsbeiträge / Conference contributionsH. Peters, M. Heuser, N. Holzknecht, S. Bissessur: A development tool for the databasedmodelling of technical processes, Proceedings of the 5th European Congresson Intelligent Techniques & Soft Computing, Aachen, 8.-11.9.1997, pp.2526-2530H.Peters: Modelling of the cold rolling process using artificial neural networks,Proceedings of the 5th European Congress on Intelligent Techniques & SoftComputing, Aachen, 8.-11.9.1997, pp. 2079-2083N.Link, H.Peters: Determination of blowing lance position by means of noise andvibration data analysis, Proceedings of the 5th European Congress on IntelligentTechniques & Soft Computing, Aachen, 8.-11.9.1997, pp. 2094-2097H.Peters: Hybrid Modelling of the Cold Rolling Process, Proceedings of theECSC-Workshop on the Application of Artificial Neural Network Systems in SteelIndustry, Brussels, 22.-23.1.1998, pp. 229-236N. Link, N.Holzknecht: Quality Prediction by Data Based Methods, Proceedings ofthe ECSC-Workshop on the Application of Artificial Neural Network Systems inSteel Industry, Brussels, 22.-23.1.1998, pp. 171-178H.Peters, N.Link, N.Holzknecht: Prediction of Product Quality by Classification Algorithmsto improve Quality Control Systems, Proceedings of 1998 Japan-USAJoint Seminar on Flexible Automation, Otsu, Japan, 13.-15.7.1998, pp. 421-428H.Peters, D.Böttner: Hybrid Models of Cold Rolling Mills, Proceedings of the 9 thIFAC Symposium on Automation in Mining, Mineral and Metal Processing, Cologne,Germany, 1.-3.9.1998, pp. 397-402H. Peters: Application of Computational Intelligence for Quality Control in SteelProduction, Proceedings of Toolmet’2000, pp. 1-14, Oulu, Finnland, 12.-13.4.2000, ISBN 951-42-5595-XH.Peters, T. Heckenthaler, N.Link: Application of data mining methods to find correlationsbetween quality data and process variables, Proceedings of the 10 thIFAC Symposium on Automation in MMM, September 2001, Tokyo, Japan, pp.141-146H. Peters, T.Heckenthaler, N.Link: Future developments in Data Mining, Proceedingsof the ECSC Nest Workshop about “Image processing” (21.3.2002 in Luxembourg)M.Langer, J.Heidepriem: Synthesis of plantwide quality projection system for asintering plant, Proceedings of 15 th IFAC World Congress, Barcelona 21.-26.7.2002T.Heckenthaler: Making the SIS investment payback by data exploitation for processoptimisation, Tagungsband der SIS2002-Tagung, Aachen, 30.10.2002Peters, Heckenthaler, Holzknecht: “Optimisation of flat product quality by intelligentdata exploitation” Proceedings of 3 rd European rolling conference, Duesseldorf16.-20.6.2003, pp. 317-322Stand November 2013 - 24 -

Qualitäts- und InformationstechnikenHahn, I.; Link, N.: Kontinuierliche Software-basierte Emmissionsüberwachung inder Stahlindustrie, Tagungsband des GMA Kongress 2003, Baden Baden, 3.-4.6.2003, S. 435-443, ISBN 3-18-091756-3 M. Saiepour and N. Schofield, Corus UK Ltd.; J. Niska and B. Leden, MEFOS; N.Link, BFI Betriebforschungsinstitut GmbH, J. Gomes, Instituto de Soldadura eQualidade; and I. Unamuno, Sidenor I & D “Development and Assessment ofPredictive Emission Monitoring Systems (PEMS) Models in the Steel Industry”,AISTech 2006 Proceedings - Volume IIN. Link: Datenanalyse und technisches Data Mining in der Stahlindustrie, MetMatSymposium 2007, Bad Honnef, 31.5.07-1.6.07N.Holzknecht:, M.Lukas, C.Schirm, J.Pausch: Decision support system for thequality assessment of tin plate, 28th International ATS Steelmaking Conference,Paris, 13.-14.12.2007 G. Stephens, B. Patrick, M. McDonald, A. Gotti, M.R. Ridolfi, S. Notargiacomo, A.de Vito, A. Sormann, M. Forsthuber, L. Sancho, J. Barco, N. Link, B. Seher, R.Klöppel: The formation, detection and prevention of off-corner narrow face depressionsand bleeds during the continuous casting of slabs, 6th European Conferenceon Continuous Casting 2008, ECCC 6, Riccione, Italy, 3-6 June 2008J.Brandenburger: Improving the Usage of Results from Automatic Surface InspectionSystems, International surface inspection summit (ISIS 2008), Amsterdam26.-27.2.2008H.Peters, N.Holzknecht: Integration of results from automatic surface inspectionsystems into decision support systems for product quality, International surfaceinspection summit (ISIS 2008), Amsterdam, 26.-27.2.2008C.-D.Wuppermann, U. Müller; H. Peters; S. Sheikhi: Challenges of future Rollingand processing, Siemens VAI Rolling & Processing Conference 08, Linz, AustriaPeters, H.; Link, N.: Cause&Effect Analysis of Quality Deficiencies at Steel Productionusing automatic Data Mining Technologies, Preprints of 13th IFAC Symposiumon Automation in Mining, Mineral and Metal Processing, October 2010,Captown, pp. 93-98Hackmann, J.; Peters, H.: Defect analysis based on the combination of data miningand material genealogy, SteelSim2011, Düsseldorf, Juli 2011Peters, H.; Brandenburger,J.; Ebel, A.; Holzknecht, N.; Link, N.: Aspects of Factory-WideQuality Control Systems in Steel Industry, Preprints of the IFAC Workshopon Automation in the Mining, Mineral and Metal Industries, September 2012,Gifu, Japan, S. 162-168b) Forschungsberichte / Research reportsH.-D. Plüm, H. Peters, K. Kreibich: Entwicklung eines automatisch überwachtenExpertensystems für die Steuerung des Hochofenprozesses, EUR 16783 (1997),Luxembourg, Amt für Amtliche Veröffentlichungen der EG, ISBN 92-828-1124-7Improved Blast Furnace Control, Teilbericht im Rahmen des multinationalenSchlußberichts EGKS Nr. 7210-AA/135/818Stand November 2013 - 25 -

Qualitäts- und InformationstechnikenImprovement of the EAF Performance through an Optimization of the FoamingSlag Practice, Teilbericht im Rahmen des multinationalen Schlußberichts EGKSNr. 7210-CB 206/414/502/123/903N. Link, N. Holzknecht, H.Peters: Intelligente Überwachungs- und Diagnosesystemezur Prozeßkontrolle, EUR 19854 DE (2001), S.1-63, Luxembourg, Amt fürAmtl. Veröffentl. der EG, ISBN 92-894-1263-1Barber, Short, …, Peters, Link: Application of surface and internal quality forecastingand casting engineering monitoring to the online prediction of continuouslycast semis, Amt für Amtl. Veröffentl. Der EG, EUR 20191 EN (2002), ISBN 92-894-3208-XHague, Taylor, Chiarotti, Plüm, Bönisch, Sancho: Intelligent monitoring systemsfor blast furnaces, Amt für Amtl. Veröffentl. der EG, EUR 20110 EN (2002), ISBN92-894-3160-1Peters, H.; Heckenthaler, T.; De Abajo, N.; Murri, M.; Hilliges, F.; Bösler, R. P.; LeGoc, M.: Implementation of an assessment and analysing system for the utilisationof a factory-wide product quality database, EUR 20927 EN (2004), Luxemburg,ISBN 92-894-6826-2Rendueles, Hahn, Link, Ciarotti, Carsi, Mochon, Hahlin: Neuro-fuzzy sytems toimprove the control of the electric arc furnace process, EUR 20944 EN (2004),Luxemburg, ISBN 92-894-5385-0N. Holzknecht, V.Torre, M.Murri, A.Gorostiza, P.-H. Cyris: Improvement of qualitymanagement in the cold rolling and finishing area by combining failure mode andeffect analysis with data-based approaches, European commission, Directorategeneralfor Research, EUR 22565 EN, ISBN 92-79-04997-2, Luxembourg 2007M.Langer, M.Jelali, G.A.de Toledo, J.Cirza Courcuera, R.Piancaldini, A.Poli,A.Bennani, T.V.Palovaara: Extension of advanced monitoring and control techniquesat continuous casting process, European commission, Directorate-generalfor Research, EUR 22815 EN, ISBN 978-92-79-05358-0, Luxembourg 2007 N. Holzknecht; M. Rodriguez; S.R. Cuesta; M. Murri; M. Lukas; C. Schirm; E.Debernardi: Decision Support System for the comprehensive assessment of flatproducts quality. EUROPEAN COMMISSION, Directorate-General for Research,Research Fund for Coal and Steel, 2009, ISBN-Nr.: 987-92-79-11979-8Gertzen, S.: Automatisierte Überwachung und Bewertung von Wärmöfen zurSteigerung von Prozesstransparenz und -effizienz. BFI-Bericht 3.72.149 (2010)(AiF 14942N)c) Veröffentlichungen in Fachzeitschriften / Publications in scientific journalsH.Peters: Intelligente Automatisierungssysteme in der Stahlindustrie, atp-Automatisierungstechnische Praxis, 39 (1997), Nr. 5, S.8-9H.Peters, T.Heckenthaler, N.Link: Prozeßstufenübergreifende Qualitätsverbesserungmit datenbasierten Methoden, Stahl und Eisen 120(2000), Nr.8, S. 71-77Stand November 2013 - 26 -

Qualitäts- und InformationstechnikenH. Peters, T. Heckenthaler: Neuronale Netze und Fuzzy-Analyse zur Anlagenzustandserkennung,in A. Kuhn, G. Bandow: „Instandhaltungswissen besser nutzen– strategischer Faktor für den Unternehmenserfolg“, S. 151-161, Verlag Praxiswissen,Dortmund 2001, ISBN 3-932775-68-6M.Langer: Synthese eines prozessstufenübergreifenden Qualitätsmodells für eineProzessklasse mit ausgewählten Methoden der Computational Intelligence amBeispiel einer Sinteranlage, Fortschritt-Berichte VDI Nr. 956, ISBN 3-18-395608-XHahn, I.; Link, N.: Predictive models of EAF off-gas for continuous emission monitoring,Steel Grips 1(2003), Nr. 3, S.170-172Peters, H.; Heckenthaler, T.; Holzknecht, N.: Strategien und Methoden für dieQualitätsüberwachung und die Qualitätsregelung bei der Flachstahlproduktion,Stahl und Eisen 125 (2005) Nr. 7, S. 29-36Langer, M.; Peters, H.; Wuppermann, C.-D.: Einsatz von E-Learning für die betrieblicheAus- und Weiterbildung in der Stahlindustrie, Stahl und Eisen 127(2007), Nr. 5, S. 126-130 H.Peters; J.Brandenburger; G. Coen; C. Dannert; F. Gorgels; H. Köchner; S.Krannich; G. Mücke; U. Müller; D. Oberhoff; B. Schmidt; W. Woeste: AngewandteMess- und Prüftechnik für die gesamte Stahlindustrie, Stahl und Eisen; 7/2009(2009) 7 S. 4-10Peters, H.; Ebel,A.; Hackmann,J.; Heckenthaler,T.; Holzknecht,N.; Link, N.; Lücking,F.; Pander,M.: Industrielles Data Mining in der Stahlindustrie, Stahl und Eisen;132 (2012) 2 S. 29-37Brandenburger, J.; Holzknecht, N.; Keil, S.; Lücking, F.: Innovation for Quality Assurance– Automatic Creation of QA Rules from Claims Data; Iron & Steel Technology;February 2013; pp 85-89Stand November 2013 - 27 -