Softsensoren

Softsensoren sind ein wichtiger Baustein für die Prozessindustrie! Softsensoren bieten mit ihrer innovativen Technologie eine effektive Lösung, um Produktionsprozesse zu optimieren und die Produktqualität zu steigern.

Durch den Einsatz von Softsensoren können Sie Ihre Anlagen besser überwachen, wichtige Prozessparameter kontinuierlich analysieren und frühzeitig auf Abweichungen reagieren. Das führt nicht nur zu einer höheren Effizienz und Produktivität, sondern auch zu einer verbesserten Produktqualität und Kosteneinsparungen.

Die Einsatzmöglichkeiten in der Prozessindustrie sind vielfältig und bieten eine effektive, wirtschaftliche Lösung zur Optimierung von Produktionsprozessen.

Petra Steinmetz, Lukas Haffner, Softsensoren, CONENGA Group

P. Steinmetz & L. Haffner

Wir sind für Sie da!

Petra Steinmetz und Lukas Haffner sind Ihre Experten, wenn es um Softsensoren geht!

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Sprechen wir Darüber!

WARUM Softsensoren?

Ob Temperatur, Mengen, Massen, Drücke, Konzentrationen oder andere Zustände – Sensoren liefern die Daten, die für Automatisierung und Digitalisierung erforderlich sind. Leider fehlen immer wieder Basis-Daten für die Bewertung oder Regelung. Wenn beispielsweise physikalische Messungen nicht oder nur sehr schwer möglich sind oder auch ein verlässliches Messverfahren fehlt – dann setzen wir Softsensoren ein.

Was leistet ein Softsensor und wann ist er empfehlenswert?

Letztendlich leistet ein Softsensor eine verlässliche Online-Berechnung aus anderen, einfach verfügbaren Messwerten sowie entsprechender softwarebasierter Nachbildung des physikalischen Zusammenhangs. Er ist damit „ein Stück in Software gefasstes Know-how.“

Pragmatisch ausgedrückt: Prozesswerte, die wir nicht messen können, aber für optimale Regelung brauchen, errechnen wir aus verfügbaren Größen und dem physikalisch-verfahrenstechnischen Zusammenhang – und das online, in Echtzeit.
Falls nicht ausreichend verlässliche Größen verfügbar sind oder die physikalische Berechnung als logischer Algorithmus nicht nachbildbar ist, verwenden wir auch datengetriebene KI-Modelle als Werkzeug. Ein Softsensor ist also ein wichtiges Tool, wenn eine physikalische Messung (valider Sensor) nicht möglich oder zu aufwendig ist. Ebenso kommt er zum Einsatz, wenn bestehende, wenig verlässliche physikalische Messungen zu plausibilisieren bzw. zu kalibrieren sind.

Beispiele aus unserem Anwendungsbereich

Softsensoren in der Feuerungstechnik:

In der Feuerungstechnik setzen wir Softsensoren beispielsweise bei der Berechnung von Wärmemengen, der Überwachung von O2-Mess-Sonden (Drift), oder auch der Feuerlageerkennung im Ofen ein.

Beim Wärmemengenzähler verwenden wir ein Neuronales Netz mit rauchgasbasierten Eingangsdaten zur Validierung und zur Überbrückung kurzer Ausfälle.

Für die Bereitstellung des O₂-Wertes als zentrale Regelgröße für Feuerungen, arbeiten wir ebenfalls mit Neuronalen Netzen, der Mess-Drift der physikalischen O₂-Sonde wird erkannt und kann wirkungsgradsteigernd korrigiert werden.

Bei der Feuerlageerkennung nutzen wir entweder Temperaturmessungen über den Rostverlauf oder das Kamerabild.

Softsensoren in der kontinuierlichen Produktion – Beispiel Imprägnier Kanal:

Für die Imprägnierung von Dekorpapieren zur Beschichtung von Laminaten oder Holzwerkstoff setzen wir Softsensoren für die Sicherstellung des optimalen Harzverhältnisses und der idealen Trocknung ein. Beim Harzverhältnis nutzen wir beispielsweise die Gewichtsänderungen der Vorratsbehälter und verwenden diese für die Einstellung des Kanals. Dies erleichtert den Herstellungsprozess und wirkt sich positiv auf die Produktqualität aus.

softsensor impraegnierkanal conengagroup

Softsensor Imprägnierkanal

Hier erfahren Sie alles über den typischen Ablauf eines Softsensor-Projektes

Typische Projektphasen in der Erarbeitung von Softsensoren

Grundsätzlich unterschieden wir bei der Gestaltung von Softsensoren in die Phasen

VOR der Integration (beispielsweise in eine konkrete Regelung oder Visualisierung) und
NACH der Integration

Anforderungsanalyse / Problemstellung: Identifizierung der spezifischen Anforderungen, des zu lösenden „Messproblems“, der Ziele für den Softsensor, einschließlich der erforderlichen Genauigkeit, der möglichen Datenquellen und der Integrationsanforderungen.
Vorbereitung, Beschaffung, Analyse Daten: Erfassung der erforderlichen / verfügbaren Daten aus verschiedenen Quellen; Vorbereitung der Daten für die Analyse, einschließlich Bereinigung, Transformation und Formatierung.
Entwicklung, Auswahl und Training des Modells: Auswahl der geeigneten Architektur, Erarbeitung von Zusammenhängen und Algorithmen, Wahl der Trainingsparameter und das Training des Modells mit den vorhandenen Daten.
Validierung Modell: Überprüfung der geforderten Genauigkeit / Leistung des trainierten Modells anhand von Testdaten bzw. Teststellungen in Iteration mit der vorangehenden Phase bis die angestrebte Aussagekraft bzw. Genauigkeit erreicht ist.
Bereitstellung, Integration, Schulung, Inbetriebnahme Softsensor: Bereitstellung des trainierten Modells, die Integration in bestehende Systeme und Datenstrukturen bzw. die betrieblichen Abläufe des Kunden sind hier die Grundlage für Inbetriebnahme und Schulung der Benutzer*innen zur Sicherstellung des dynamisch funktionierenden Softsensors.
Überwachung und kontinuierliche Verbesserung: Der implementierte Softsensor wird überwacht und gegebenenfalls kontinuierlich weiterentwickelt – im Gleichschritt mit der Weiterentwicklung der jeweiligen Anlage. Dies umfasst regelmäßige Aktualisierungen und Anpassungen bzw. Nachtrainieren des Modells und wird ergänzt durch die Bereitstellung von technischem Support.