In der sich rasant entwickelnden Industrielandschaft von heute ist die Fähigkeit, Datenanalysen optimal zu nutzen, unerlässlich für operative Exzellenz und fundierte Entscheidungen. Unser Ziel ist es, die Kompetenzen unserer Produktionsmitarbeiter im Bereich Datenanalyse zu stärken, damit sie das volle Potenzial von Daten ausschöpfen und datengestützte Entscheidungsprozesse optimieren können. Diese Initiative ist ein wichtiger Baustein unserer Datenanalyse- und KI-Strategie und stellt sicher, dass unsere Mitarbeiter nicht nur über Datenkompetenz verfügen, sondern auch effektiv mit fortschrittlichen Technologien zur Anlagenautomatisierung zusammenarbeiten können.
Dieses Schulungsprogramm richtet sich an Prozessmanager, Anlagenmanager und andere wichtige Akteure im Unternehmen. Es bietet ein umfassendes Lernformat mit Selbstlernphasen, praktischer Einarbeitung und Präsenzschulungen und berücksichtigt so unterschiedliche Lernpräferenzen und betriebliche Bedürfnisse.
Die Teilnehmer arbeiten mit interaktiven Point-and-Click-Tools und konzentrieren sich auf praktische Anwendungen wie die Nutzung von Dashboards zur Bewertung der Variabilität von Eingangsfaktoren, den Einsatz von Trendanalyse-Tools wie Seeq für explorative Analysen und Trendbeobachtungen von Prozessdaten auf Werksebene sowie die Nutzung von JMP für statistische Analysen und fortgeschrittene Modellierung. Durch die Förderung einer Datenkompetenz und die Vermittlung essenzieller analytischer Fähigkeiten an unsere Produktionsmitarbeiter wollen wir die betriebliche Effizienz steigern und fundierte Entscheidungen im gesamten Unternehmen ermöglichen.
Hallo zusammen, ich bin David Autrique und arbeite im Datenanalyseteam von BASF Antwerpen. Heute zeige ich euch, wie wir JMP nutzen, um datengestützte Entscheidungen in unseren Chemieanlagen zu verbessern. Schaut doch mal rein!
Bevor wir ins Detail gehen, möchte ich Ihnen BASF Antwerpen kurz vorstellen. Betrachten wir zunächst den größeren Kontext der BASF-Unternehmensgruppe bzw. der Produktionsstandorte im Hafen von Antwerpen. Wie Sie sehen, ist Antwerpen der zweitgrößte BASF-Verbundstandort weltweit. Er erstreckt sich über eine Fläche von mehr als 6 Quadratkilometern und beherbergt über 50 Anlagen im Weltmaßstab. Täglich arbeiten hier über 3.000 Mitarbeiter. Mit diesen 50 Produktionsanlagen stellen wir ein breites Produktspektrum her, darunter Basischemikalien, Spezialchemikalien, Synthetik, Raffinerieprodukte, anorganische Chemikalien und vieles mehr. Wie Sie sich vorstellen können, bildet diese umfangreiche Produktionsstruktur die Grundlage für einen datengestützten Ansatz zur Optimierung der Betriebsabläufe.
Was bedeutet das nun konkret? Es geht um die Herstellung von Kernchemikalien im Weltmaßstab. Betrachten wir die Herausforderungen, denen wir uns täglich stellen müssen: Bei einer Produktion von über 1000 Tonnen pro Tag stehen wir vor verschiedenen Problemen. Diese sind im Blockdiagramm am unteren Rand der Folie anschaulich dargestellt, darunter unerwünschte Nebenprodukte, schwankende Ausbeuten usw. Unser Ziel ist es, das Endprodukt für unsere Kunden zu produzieren und zu prüfen und dabei die variablen Kosten so gering wie möglich zu halten – mit minimalem Rohstoff- und Energieeinsatz.
Wir sind überzeugt, dass wir mithilfe von Datenanalysen variable Kosten senken können. Durch datenbasierte Strategien wollen wir Ergebnisse genauer vorhersagen, Verschwendung reduzieren, die Effizienz steigern und vieles mehr. Kurz gesagt: Wir möchten die täglich anfallenden Produktionsdaten optimal nutzen.
Täglich messen in unseren Anlagen zahlreiche Sensoren Druck, Temperatur usw. Wir möchten diese Daten konsolidieren und so viele Informationen wie möglich daraus gewinnen. Andernfalls würden wir einen ungenutzten Datenmüll anhäufen, was wir unbedingt vermeiden wollen. Hier kommt JMP ins Spiel und ermöglicht es uns, wertvolle Erkenntnisse aus unseren Prozessen zu gewinnen.
Um die variablen Kosten – Rohstoff- und Energiekosten usw. – zu senken, hat das Standortmanagement ein Programm zur operativen Exzellenz ins Leben gerufen. Kernstück dieses Programms ist „Angewandte Datenanalyse für den Betrieb“, ein Schulungsprogramm für Prozessmanager. Durch die Kombination von Prozesswissen der Utah State University mit Datenanalyse wollen wir Synergien freisetzen, die zu einem deutlichen Mehrwert führen. Dies ermöglicht tiefere Einblicke, messbare und nachhaltige Verbesserungen sowie eine höhere Akzeptanz bei den Nutzern, da wir Prozesswissen und Datenanalyse miteinander verbinden.
Das Datenanalyseteam in Antwerpen fungiert nun als Katalysator im gesamten Prozess. Konkret – und das wird hier auf der Folie dargestellt – bringen die Prozessmanager eine Problembeschreibung ein, die mit dem Zielbild der Betriebskosten ihres Werks verknüpft ist. Anschließend beginnen wir, das Problem zu analysieren. Wir quantifizieren es und setzen es in ein Analyseprogramm um.
Dies wird im vierten Punkt erläutert: Wir wandeln operative Probleme in Datenanalyseaufgaben um. Dazu nutzen wir benutzerfreundliche Point-and-Click-Tools. Wir wollen aus unseren Prozessmanagern keine Entwickler machen, sondern ihnen lediglich beibringen, wie sie das Maximum aus den Daten herausholen.
Im letzten Schritt möchten wir natürlich Verbesserungsmaßnahmen vorschlagen und validieren, die wir anschließend umsetzen können. Die jeweiligen Maßnahmen müssen dann in einer OpEx-Datenbank gespeichert werden. Wie Sie sich vorstellen können. Wie bereits erwähnt, ist das Programm „Angewandte Datenanalyse für den operativen Bereich“ speziell auf Prozessmanager zugeschnitten. Rechts sehen Sie ein Bild von einer Schulung, die wir gerade für eine Kerngruppe von 20 ausgewählten Prozessmanagern organisieren. Wir zeigen ihnen die Funktionen von JMP und erklären ihnen die praktische, grafische und analytische Anwendung dieses Datenanalysetools, das wir vor Ort haben.
Das von uns geplante Schulungsformat kombiniert drei Hauptbausteine. Wir setzen auf selbstgesteuertes Lernen, da unsere Mitarbeiter sehr ausgelastet sind. Sie müssen selbstständig und in ihrem eigenen Tempo mit den Werkzeugen arbeiten, sich mit ihnen vertraut machen und die neuesten Funktionen erlernen können. Zusätzlich bieten wir Beratung direkt am Arbeitsplatz an. Wir besuchen die Anlagen und unterstützen die Mitarbeiter bei der Lösung von Problemen, die in den jeweiligen Phasen ihrer Betriebskostenprojekte auftreten.
Zu guter Letzt bieten wir noch Schulungen im Klassenzimmer an. Der übliche Ablauf sieht folgendermaßen aus: Die Teilnehmer lernen zunächst, Daten zu analysieren und zu visualisieren, um operative Optimierungspotenziale zu identifizieren. Im ersten Schritt analysieren sie die Kostenschwankungen. Dies geschieht in der Regel mithilfe von Dashboards im Werk, auf denen sie die Schwankungen ihrer täglichen KPIs verfolgen. Anschließend gehen sie ins Detail. Sie analysieren die zugrunde liegenden Zeitreihen- oder Prozessdaten, beispielsweise Temperatur- und Druckmesswerte. Hierfür nutzen sie gängige Tools zur Zeitreihenanalyse, wie etwa Trendanalyse-Tools.
Im letzten Schritt wandeln sie die erste Datenexploration in Daten um. Sie konsolidieren oder konvertieren ihre Ergebnisse in eine Art Datentabelle, die sie anschließend mit JMP analysieren. Man könnte sagen, der letzte Schritt beinhaltet die Durchführung einer fortgeschrittenen Analyse mit JMP, typischerweise einer Sensitivitätsanalyse. Dabei versuchen sie, wichtige Prozessfaktoren mit der relevanten Kostenfunktion zu korrelieren. Wir haben festgestellt, dass dieser Ansatz tatsächlich zu konkreten Verbesserungen führt. Er gewinnt an Bedeutung. Wir beobachten auch, dass das Interesse an JMP wächst und die Anwender den Wert der Funktionen erkennen.
Endlich haben wir es uns zum Ziel gesetzt, unsere Teams im operativen Bereich zu befähigen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, die die Effizienz steigern und die Kosten für BASF Antwerpen senken. Der nächste Schritt ist die Implementierung des gesamten Systems – und zwar einfach. Das wird unser Hauptaugenmerk im kommenden Jahr sein. Vielen Dank.
