Mit statistischen Methoden den Energieverbrauch und Ertrag optimieren

Möchten Sie Kosten senken, die Produktionseffizienz steigern und die Auswirkungen Ihrer Industrie auf die Umwelt minimieren?

Alle Industriezweige, insbesondere die energieintensiven wie die Stahlindustrie, die Spritzgussindustrie, die Zementindustrie und die Petrochemie, stehen unter dem ständigen Druck, diese Herausforderungen zu meistern. Druck auf die Lieferketten, Nachhaltigkeit, strenge Regulierungen, steigende Verbrauchererwartungen und die globale Energiekrise, die zu einer Explosion der Energiepreise geführt hat, setzen ihre Margen und Rentabilität unter Druck.

Laut Plastics Technology sind bei den meisten Spritzgussvorgängen erhebliche Energieeinsparungen möglich. In einer typischen Spritzgussanlage verteilt sich der Energieverbrauch häufig wie folgt:

• 60-80 % für das Heizen und Kühlen der Form und des Kunststoffs.
• 10-30 % für den Betrieb von Motoren und Antrieben.
• 5-10 % für Zusatzgeräte wie Förderbänder und Trockner

Wenn Sie Zeit und Geld in die Reduzierung Ihres Strombedarfs investieren, sinken Ihre monatlichen hohen Stromrechnungen. Wie viel könnte eingespart werden, wenn ein Geschäft seinen Energieverbrauch nur um 5 oder 10 % senken würde? Tausende von Dollar.

Da viel auf dem Spiel steht, benötigen Branchen systematische und effiziente Ansätze, mit denen optimale Prozesseinstellungen schnell ermittelt und Zeit, Kosten und Ressourcen gespart werden können.

Die gängigste Methode zum Beheben von Qualitätsproblemen und Entwickeln von Prozessverbesserungen ist der Ansatz, bei dem jeweils nur ein Faktor berücksichtigt wird. Diese Methode kann jedoch zeitaufwändig und teuer sein und führt häufig zu suboptimalen Ergebnissen. Darüber hinaus kann es schwierig sein, Informationen darüber zu erhalten, wie sich die verschiedenen Faktoren gegenseitig beeinflussen.

Eine Alternative besteht darin, mithilfe eines Versuchsplanungsansatzes alle Parametereinstellungen gleichzeitig zu ändern.

Was ist versuchsplanung (Doe)?

Es gibt ein leistungsstarkes und strukturiertes Tool, das bei der Bewältigung dieser Herausforderungen helfen kann: Versuchsplanung (DOE). DOE ist ein statistischer Ansatz, der es Benutzern ermöglicht, den Einfluss mehrerer Variablen auf die gewünschten Ergebnisse zu untersuchen, und der es zu einem effektiven Werkzeug für die Optimierung von Prozessen und Produkten macht. Dabei wird eine Reihe von Experimenten durchgeführt, bei denen die Eingabefaktoren systematisch variiert und die daraus resultierenden Ausgabereaktionen gemessen werden.

Vorteile des Einsatzes Von DOE

Der Einsatz von DOE bringt viele Vorteile mit sich, darunter:

• Dieses Verfahren ermöglicht es Ihnen, die wichtigsten Prozessvariablen zu identifizieren, die sich auf den Energieverbrauch und Ertrag auswirken. Durch Optimieren dieser Variablen können Sie Energieverbrauch und Verschwendung reduzieren, während Sie gleichzeitig die Gesamteffizienz des Herstellungsprozesses verbessern. So können Sie die Produktivität und Qualität beibehalten oder sogar verbessern und die Auswirkungen auf die Umwelt reduzieren. 
• Ein weiterer Vorteil von DOE sind Einsparungen bei Zeit und Ressourcen im Vergleich zu herkömmlichen Methoden, bei denen Sie sich durch Versuch und Irrtum vortasten. Mit einer Reihe von Experimenten, bei denen die Eingabefaktoren systematisch verändert werden, können Sie rasch die optimalen Prozesseinstellungen ermitteln, wobei Sie Zeit und Geld sparen. Der Grund ist, dass Sie den Umfang der benötigten Tests reduzieren können, was wiederum die Kosten der Experimente senkt.
• DOE ermöglicht ein tiefgreifenderes Verständnis des Herstellungsprozesses und seiner zugrunde liegenden Mechanismen. Durch den systematischen Ansatz zur Untersuchung der Auswirkungen mehrerer Prozessvariablen auf das Ergebnis von Interesse können Sie Einblicke gewinnen, die bei anderen Methoden möglicherweise verborgen bleiben. Dies kann zu weiteren Verbesserungen und Innovationen führen, da Sie ein besseres Verständnis der Funktionsweise Ihres Prozesses haben.

DOE mit Minitab

Glücklicherweise kann Sie die leistungsstarke Software von Minitab bei DOE unterstützen:

• Minitab bietet eine Reihe von DOE-Verfahren, darunter Screening-Versuchspläne, faktorielle Versuchspläne und Wirkungsflächenversuchspläne, die Ihnen helfen, Ihre Experimente zu planen und die passende Anzahl an Durchläufen und Replikationen zu ermitteln, damit das Experiment das gewünschte Präzisionsniveau erzielt.
• Minitab kann außerdem die Ergebnisse des Experiments analysieren und die wichtigsten Prozessfaktoren identifizieren, die die größten Auswirkungen auf den Energieverbrauch, den Ertrag und andere Antwortvariablen haben.
• Mit den Optimierungsverfahren in Minitab, z. B. der Analyse der Erwünschtheit und der Zielgrößenoptimierung, können Sie die optimalen Einstellungen für die wichtigsten Prozessfaktoren ermitteln.
• Minitab kann die Daten in Echtzeit analysieren und Alarme herausgeben, damit Abweichungen von den optimalen Prozesseinstellungen erkannt werden und korrigiert werden können. Dies vereinfacht es, Bestätigungsexperimente durchzuführen, um festzustellen, ob die von der DOE bereitgestellte optimale Lösung tatsächlich gut ist.
• Darüber hinaus kann Minitab Sie dabei unterstützen, die Ergebnisse der Experimente zu dokumentieren und effektiv an andere Stakeholder zu übermitteln.

Möchten Sie mehr erfahren? Besuchen Sie den Education Hub.

Durch den effizienten Ansatz für die Prozessoptimierung mit DOE kann die Minitab Statistical Software Unternehmen dabei unterstützen, den Energieverbrauch zu reduzieren und den Ertrag zu steigern. Mit seinen hoch entwickelten Analysefunktionen und der Demokratisierung von Daten ermöglicht es Minitab Unternehmen, seine Mitarbeiter optimal einzusetzen und die angestrebten Ergebnisse mit minimaler Energienutzung und Verschwendung zu erzielen.

Wussten Sie schon? Minitab bietet viele Schulungsmöglichkeiten.