de.wedoany.com-Bericht: Die indische Aarti Industries Limited (AIL) hat durch den Einsatz von Predictive-Manufacturing-Technologien auf Basis von Echtzeit-Fertigungseinblicken (RTMI) und digitalen Zwillingen in den letzten 2–3 Jahren eine Senkung der Energiekosten um über 20 % erzielt. Das Unternehmen ist der Ansicht, dass das in der Chemieindustrie seit Jahren praktizierte reaktive Wartungsmodell – Reparatur nach Geräteausfall, Anpassung nach Prozessabweichung und nachträgliches Energiemanagement – den aktuellen Anforderungen des Marktes an Kosten und Nachhaltigkeit nicht mehr gerecht wird.
Die Grundlage dieses Systems bildet die Integration von Echtzeit-Fertigungseinblicken und Digital-Twin-Technologie. Der digitale Zwilling fungiert als dynamische virtuelle Kopie der physischen Anlage und simuliert thermodynamische und chemische Prozesse mit hoher Wiedergabetreue; in Kombination mit RTMI ermöglicht die kontinuierliche Datenschleife dem System, minimale Abweichungen bei Temperatur, Druck und Durchflussrate zu erkennen und vor Sicherheitsvorfällen oder Produktionsverlusten Interventionen auszulösen oder Selbstkorrekturen vorzunehmen.
Auf Datenebene nutzt AIL die über lange Zeit in historischen Datenbanken angesammelten Daten zur Erstellung von Vorhersagemodellen und hat eine End-to-End-Analyseplattform für die Fertigung entwickelt, die Datenengineering, Datenwissenschaft und Dateninterpretation in einem einheitlichen Tool integriert. Dadurch kann das Betriebsteam fortgeschrittene Datenanalysen durchführen, ohne auf spezialisierte Ingenieure für die jeweiligen Bereiche angewiesen zu sein. Maschinelle Lernalgorithmen verarbeiten multivariate Wechselwirkungen, die mit herkömmlichen Regellogiken nur schwer zu analysieren sind, und geben dynamisch Sollwerte zur Maximierung der Ausbeute und Minimierung des Energieverbrauchs aus.
Im Bereich der Gerätewartung ersetzt das System die beiden traditionellen Ansätze „Reparatur nach Ausfall“ und „zeitbasierter Austausch“. AIL setzt Industrial-Internet-of-Things-Sensoren (IIoT) ein, die hochfrequente Zustandsdaten wie Vibration, Akustik und Wärmebilder erfassen und mit den RTMI-Prozessdaten verknüpfen. Beispielsweise kann das System durch den Abgleich von Pumpenvibrationsänderungen mit der Viskositätskurve der verarbeiteten Flüssigkeit einen Dichtungsausfall Tage bis Wochen im Voraus vorhersagen, sodass Wartungsarbeiten in geplante Stillstandszeiten gelegt werden können – dies vermeidet katastrophale Ausfälle und verbessert die Gesamtanlageneffektivität (OEE).
Die Energieoptimierung ist der Bereich, in dem dieses System die direktesten Ergebnisse erzielt. AIL überwacht den Energieverbrauch in Echtzeit und nutzt Vorhersagemodelle zur Optimierung des Betriebs von Kesseln und Kaltwassersätzen, wodurch eine Senkung der Energiekosten um über 20 % erreicht wird. Das Unternehmen betont, dass dieses Ergebnis nicht auf großflächige Geräteaustausche zurückzuführen ist, sondern auf die Kombination digitaler Werkzeuge mit verfahrenstechnischer Erfahrung. Die optimierten Prozesse verbrauchen weniger Ressourcen und erzeugen weniger Abfall und CO₂-Emissionen.
Die Energieeinsparungen spiegeln sich auch in den Nachhaltigkeitsbewertungen wider. AIL wurde in das „S&P Global Sustainability Yearbook 2026“ aufgenommen und ist das am besten bewertete indische Chemieunternehmen; die EcoVadis-Platinbewertung 2026 erreichte 87/100 Punkte, womit das Unternehmen zu den besten 1 % der weltweit bewerteten Unternehmen gehört – dies ist zugleich die erste Platinbewertung für das Unternehmen.
Predictive Manufacturing verändert auch die Arbeitsweise der Mitarbeiter. Durch die automatisierte Überwachung wird die „Feuerwehr“-Wartung reduziert, sodass sich Ingenieure und Bediener verstärkt Prozessinnovation und Strategieoptimierung widmen können. AIL erhielt in diesem Jahr den Gallup Exceptional Workplace Award (GEWA) und führt diese Auszeichnung auf die verbesserte Mitarbeiterbindung durch die anspruchsvolleren Aufgabeninhalte zurück.
AIL erklärt, dass die Entwicklung hin zur autonomen Fabrik noch im Gange ist und fortschrittlichere KI- und Edge-Computing-Technologien die Vorhersagefähigkeiten ihrer Anlagen weiter verbessern werden. Das Unternehmen ist überzeugt, dass digitale Autonomie für die indische Chemieindustrie ein notwendiger Weg ist, um global wettbewerbsfähig zu bleiben.
