Auswertung ist iterativer Vorgang
Art und Detail der in der Datenauswertung und Informationsgewinnung durchgeführten Auswertungen sind sicherlich vom Anlagenzustand abhängig. So wird die interaktive Analyse des Prozesses oft nur im Störfall oder bei Betrachtung bestimmter Optimierungsaufgaben durchgeführt. Werden jedoch die Messdaten auch dazu verwendet, automatisch Qualitätsdaten zu erzeugen, die zum Nachweis der Produktqualität sowohl für interne Langzeitauswertungen als auch gegenüber dem Endkunden verwendet werden, so ist offensichtlich, dass die Datenerfassung und -aufzeichnung kontinuierlich zu erfolgen hat und nicht unterbrochen werden darf. Insgesamt ist das Vorgehensmodell als Ganzes ein iterativer Vorgang, da Ergebnisse der Datenauswertung und Informationsgewinnung in der Regel Auswirkungen auf die weitere Datenerfassung haben. Im Allgemeinen ist erst nach einer Auswertung offensichtlich, wie die Abläufe im Prozess tatsächlich sind und welche Signale und Messwerte für weitere Analysen noch fehlen. Erst wenn bekannt ist, wo die Schwachstellen und Fehlermöglichkeiten sind, kann auch gezielt nach diesen gesucht werden. So ist eine Erweiterung der Messpunkte und Nachinstrumentierung für die Prozessoptimierung eine normale Vorgehensweise. Das Zusammenspiel der vier Phasen, sowie deren flexible Ausführung in einer werkzeuggestützten Umgebung ermöglicht es, das dynamische Zeitverhalten eines Prozesses transparent und damit analysierbar zu machen. Basierend auf den aufgenommenen und aufbereiteten Daten (Bild 1) können dann Störungen und deren Ursachen erkannt sowie die nötigen Schritte zur Optimierung des Systems unter Kosten-, Qualitäts-, Sicherheits- und Umweltgesichtspunkten unmittelbar abgeleitet werden. Das vierstufige Vorgehensmodell gibt einerseits einen klaren Weg für die Prozessanalyse als Basis für die Prozessoptimierung vor. Jedoch ist damit auch klar, dass es nur mit einem übergreifenden Datenerfassungs- und Analyse-System möglich ist, die Komplexität einer kompletten Anlage zu beherrschen, um das dynamische Prozessverhalten transparenter zu machen. Im zweiten Teil der Serie erfahren Sie, wie unterschiedliche Prozesswerte und -signale zeitsynchron aufgezeichnet und wie mit Hilfe von Datenerfassung Zusammenhänge in automatisierten Prozessen offengelegt werden.
