Dieses Projekt wurde im August 2018 auf der IEEE International Conference vorgestellt. Bis 2020 war diese Technologie in der Lage, ganze Prozessfertigungsanlagen zu steuern, wenn auch auf hochentwickelten Simulatoren. Die nächste Frage war also, ist FKDPP bereit für die reale Welt?
Von der Simulation zur Realität
Yokogawa beantwortete diese Frage in seinem Halbleiterwerk Komagane in Miyada-mura, Japan (Abbildung 1). Hier findet ein Großteil der Produktion in Reinraumumgebungen unter streng kontrollierten Temperatur- und Feuchtigkeitsbedingungen statt, die für die Herstellung fehlerfreier Produkte erforderlich sind. Die Aufgabe des KI-Systems besteht darin, die Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen (HLK) optimal zu betreiben, indem die erforderlichen Umgebungsbedingungen aufrechterhalten und gleichzeitig der Energieverbrauch minimiert werden.
Es ist verständlich, dass eine tatsächliche Anwendung, die für diese Art von Experiment ausgewählt wurde, von bescheidenem Umfang mit minimalem Potenzial für Sicherheitsrisiken wäre. Dieser konservative Ansatz mag weniger dramatisch sein als einer in einer Ölraffinerie, dies verringert jedoch nicht seine Gültigkeit als Proof of Concept.
Auf den ersten Blick mag der autonome Betrieb einer HLK-Anlage nicht komplex erscheinen. Aber die HVAC-Systeme, die die streng kontrollierte Reinraumumgebung unterstützen, machen 30 Prozent des gesamten Energieverbrauchs der Einrichtung aus und verursachen daher beträchtliche Kosten. Japans Klima variiert im Laufe der Jahreszeiten, daher sind zu verschiedenen Jahreszeiten Anpassungen erforderlich, um Heizung und Kühlung auszugleichen und gleichzeitig die Luftfeuchtigkeit zu kontrollieren.
Die Anlage befindet sich in einem Bergtal auf einer Höhe von 646 Metern (2.119 Fuß). Es hat ein gemäßigtes Klima und ist mit einer Jahrestemperatur zwischen -9 ° und 25 ° C (15,8 ° und 77 ° F) relativ kühl. Das Werk produziert halbleiterbasierte Drucksensoren (Abbildung 2), die in die DPharp-Druckmessumformerfamilie des Unternehmens eingehen, daher ist die Aufrechterhaltung einer ununterbrochenen Produktion von entscheidender Bedeutung. Obwohl diese Vorführung in einem der eigenen Werke von Yokogawa stattfindet, sind die Kosten- und Produktionsrisiken nicht weniger real als die eines externen Kunden.
Der Standort der Anlage befindet sich außerhalb des örtlichen Erdgasverteilungssystems, daher muss Flüssiggas (LP) zugeführt werden, um Dampf zum Heizen und Befeuchten bereitzustellen. Die Luftkühlung wird mit konventionellem Strom aus dem Netz betrieben. Beide Systeme arbeiten je nach Bedarf zusammen, um kritische Feuchtigkeitswerte aufrechtzuerhalten.
Komplexe Energieverteilung
Überlegungen zum Energieverbrauch in japanischen Produktionsstätten beginnen mit den hohen Inlandskosten. Energie in allen Formen ist im globalen Vergleich teuer, und Effizienz ist von größter Bedeutung. Die Anlage in Komagane verwendet Elektroöfen für die Verarbeitung von Siliziumwafern, und es ist notwendig, so viel Abwärme wie möglich aus diesen Vorgängen zurückzugewinnen, insbesondere in den Wintermonaten.
Um als Erfolg zu gelten, muss das autonome Steuersystem zahlreiche kritische Ziele ausgleichen, von denen sich einige gegenseitig ausschließen. Zu diesen Zielen gehören:
Strenge Temperatur- und Feuchtigkeitsstandards in der Reinraumumgebung müssen im Interesse der Produktqualität eingehalten werden, jedoch mit dem geringstmöglichen Verbrauch von Flüssiggas und Strom.
Die Wetterbedingungen können sich innerhalb kurzer Zeit erheblich ändern und eine Kompensation erfordern.
Die Reinraumumgebung ist sehr groß, daher gibt es eine hohe thermische Trägheit. Folglich kann es lange dauern, die Temperatur zu ändern.
Die Geräte im Reinraum tragen ebenfalls Wärme bei, die jedoch nicht durch das automatisierte Steuerungssystem reguliert werden kann.
Abwärme von Elektroöfen wird anstelle von Flüssiggas als Wärmequelle verwendet, aber die verfügbare Menge ist sehr unterschiedlich, abhängig von der Anzahl der zu einem bestimmten Zeitpunkt in Betrieb befindlichen Produktionslinien.
Erwärmtes Kesselkühlmittel ist die primäre Wärmequelle für Außenluft. Wenn mehr Wärme benötigt wird, als aus dieser zurückgewonnenen Quelle verfügbar ist, muss sie aus dem Boiler kommen, der Flüssiggas verbrennt.
Die Außenluft wird je nach lokaler Temperatur erwärmt oder gekühlt, typischerweise zwischen 3° und 28°C (37,4° und 82,4°F). Über den größten Teil des Jahres muss die Außenluft beheizt werden.
Die bestehende Kontrollstrategie (Abbildung 3) ist komplexer, als es zunächst den Anschein hat. Unter der Oberfläche sind die beteiligten Mechanismen auf eine Weise miteinander verbunden, die sich im Laufe der Jahre geändert hat, da die Anlageningenieure daran gearbeitet haben, die Effizienz zu steigern.
Es gab zahlreiche frühere Versuche, den LP-Gasverbrauch zu reduzieren, ohne größere Investitionen in neue Kapitalanlagen zu tätigen. Diese inkrementellen Verbesserungen erreichten 2019 ihre praktischen Grenzen, was die Implementierung der neuen FKDPP-basierten Steuerungsstrategie Anfang 2020 vorangetrieben hat.
Das Implementierungsteam wählte einen langsamen Tag während eines geplanten Produktionsausfalls, um das neue Steuerungssystem in Betrieb zu nehmen. An diesem Tag durfte das KI-System selbst mit der Ausrüstung experimentieren, um ihre Eigenschaften zu lernen. Nach etwa 20 Iterationen hatte das KI-System ein Prozessmodell entwickelt, das in der Lage war, das gesamte HLK-System gut genug zu betreiben, um die tatsächliche Produktion zu unterstützen.
In den Wochen und Monaten des Jahres 2020 hat das KI-System sein Modell weiter verfeinert und routinemäßige Anpassungen vorgenommen, um Änderungen der Produktionsmengen und saisonalen Temperaturschwankungen Rechnung zu tragen. Der ultimative Vorteil des neuen FKDPP-basierten Systems war eine Reduzierung des Flüssiggasverbrauchs um 3,6 Prozent nach der Implementierung im Jahr 2020, die vollständig auf der neuen KI-Strategie basiert, ohne dass größere Kapitalinvestitionen erforderlich waren.
FKDPP-basierte KI ist eine der primären Technologien, die den Übergang von Yokogawa von der industriellen Automatisierung zur industriellen Autonomie (IA2IA) unterstützen, in vielen Situationen herkömmliche Proportional-Integral-Derivate- und fortschrittliche Prozesssteuerungskonzepte ergänzen und in anderen Fällen sogar komplexe manuelle Operationen ersetzen. Die Echtzeitsteuerung mit Reinforcement Learning AI, wie hier gezeigt, ist die nächste Generation der Steuerungstechnologie und kann mit praktisch jedem Fertigungsprozess verwendet werden, um ihn dem vollständig autonomen Betrieb anzunähern.
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