Kritiske røster i automatiseringsmiljøene hevder at norsk prosessindustri mangler helhetstenking. Kybernetikkteorien blir glemt, og gamle synder kopieres. I stedet for å tenke nytt og finne årsakene til feilene, brukes
automatiseringsutstyret til å dempe virkningen av feilene.
– Det legges for mye vekt på selve utstyret. Konvensjonelle reguleringssystemer får ofte en uheldig utforming, og kvalitetsmålingene er for trege til reguleringsformål, hevder professor 2 ved Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet (NTNU) og daglig leder for Prediktor AS, Steinar Sælid.
Mangler forståelse
Fagsjef for automatisering ved Aker Elektro, Tørris Digernes, mener vi kan bli betydelig bedre til å forstå prosessen og utnytte tilgjengelig teknologi. – Å finne feil i prosessen blir ofte glemt. Enkelte hevder til og med at prosessen deres er bortimot feilfri, sier Digernes.
Han mener at industrien er for forsiktige med å ta i bruk matematikkens mange muligheter, og heller lager forenklede løsninger for at programmerbare logiske styringer (PLS) skal klare jobben. – Vi er ikke flinke nok til å lære. Det er altfor få nysgjerrige mennesker i kybernetikkens verden, påstår han.
Negativ utvikling
Tidligere var Norge et pionerland når det gjaldt å ta i bruk avanserte automatiseringsløsninger, men de siste ti årene har ikke den gode trenden fortsatt, hevder direktør Magne Fjeld fra Elkem ASA. Tross enkelte hederlige unntak blant mindre leverandører ser han mangler på alle felt, og mener at vi bør bli mer progressive igjen. En måte vi kan bli bedre på, er å lage allianser mellom leverandører, brukere og Norges forskningsråd.
Men Fjeld er uenig i at prosessindustrien ikke tenker helhetlig: – Fra midten av nittiårene har prosessindustrien gjort mye for å forbedre hele forsyningskjeden. Resultatet er at produktivitetsøkningen har vært fenomenal. Bunnlinjen viser at norsk prosessindustri hevder seg bra internasjonalt, særlig innen metall, papir og petrokjemi.
Dårlige reguleringssløyfer
Steinar Sælid har vært med på å utvikle kontrollsystemer for Kongsberg Simrad og Prediktor. Nå peker han på flere svakheter ved norske automatiseringsløsninger. Han mener at det er prosessen og målet for denne det må legges mest vekt på. Funksjonene i en prosess må defineres med hensyn til reguleringen.
– Ta nivåregulering i tanker. Ofte trimmes reguleringssløyfene altfor stramt, slik at nivåreguleringen straks gir økt pådrag til tanken når det skjer et uttak. Resultatet kan bli store forstyrrelser i prosessen. Målet for reguleringen bør være å bidra til minst mulig variasjon i innstrømmen, uten at tanken blir tom eller full.
Utstyr framfor kunnskap
– Det er enklere å kjøpe en saksofon enn å spille på den. Satt på spissen kan du si at enkelte kjøper programvare og utstyr, og etterpå finner på noe å bruke det til. Å fokusere midlene har alltid vært enklere og mer behagelig enn å fokusere målet. Midlene er definerbare – og en slipper å tenke så mye, mener Sælid.
Han viser til at millioner av kroner investeres i informasjonssystemer for å lagre store historiske datamengder som altfor få bruker. Å lagre data er unyttig hvis en ikke setter av ressurser til å benytte informasjonen til noe fornuftig.
For å utnytte råstoffene optimalt og produsere mest mulig av den bestilte kvaliteten med færrest mulig innsatsfaktorer, behøves kunnskap om hva som påvirker hva i prosessen, hvordan ulike råvarer bidrar til kvalitet og hvordan prosessparametrene påvirker resultatet.
Kondensert prosesskunnskap
Modellering av sammenhengene i prosessen kan være en effektiv måte å framskaffe og utnytte slik kunnskap på. Når modellene er ferdig beregnet, kan de brukes til operatørstøtte, som hjelpeverktøy for operatøren, eller til online optimalisering av prosessdriften.
– Prosessmodeller er kondensert prosesskunnskap. Systematisk innhenting og systematisering av prosesskunnskap er nesten alltid lønnsomt, hevder Sælid.
.png){kind=logo}
Treg kvalitetsstyring
Kravene skjerpes stadig til at produktenes egenskaper og kvalitetsmål skal være innenfor spesifiserte grenser. Kvalitetsmålene er ofte knyttet til funksjonelle egenskaper ved produktet. Online måling av kvalitetsparametere er ofte vanskelig, dyrt og vedlikeholdskrevende. Det vanlige er å ta prøver noen få ganger pr. skift, og analysere prøvene i et labora torium.
Men resultatet kommer ofte for sent til å brukes til regulerings formål – forstyrrelser i prosessen kan variere raskere. Det kan bli lange perioder med produksjon utenfor spesifikasjonene. Erfarne operatører kan delvis kompensere for trege analyser, men kvaliteten og jevnheten i produksjonen vil varierer mye fra skift til skift.
En alternativ måte sjekke produktkvaliteten på er å bruke soft sensor-teknologi: Du måler en eller flere andre prosessvariabler som til sammen gir uttrykk for de kvalitetsparametrene du egentlig er interessert i.
Sekundære variabler som trykk, temperaturer, strømmer eller nivåer brukes til å beregne primære variabler som renhet, kjemisk sammensetning eller tetthet – uttrykk for produktets kvalitet. En matematisk modell beskriver sammenhengen mellom primære målinger, sekundære målinger, pådrag og målte forstyrrel ser.
Sammensetningen av en væske vil kunne gjenspeiles av trykk, temperatur og egenskaper til råvarene. Vekst i en biologisk prosess kan påvises av CO2-utviklingen og fødestrømmen inn.
Dårlig rapportering
På administrativt nivå i prosessbedrifter legges det stor vekt på rapportering, men på prosessnivå er det ofte forsømt.
– Prosessnær rapportering er som regel basert på en historisk utvikling. Det resulterende informasjonssystemet er ofte ikke optimalt. Det hender at mange av rapportene som genereres, ikke blir benyttet. Dessuten kan flere personer bruke tid på å lage rapporter som bedre kunne vært generert automatisk, sier Steinar Sælid. Mye kan vinnes ved en systematisk gjennomgang av menneskenes behov for informasjon for best mulig drift av prosessen, mener han.
– Start med en gjennomgang av eksisterende systemer, og finn fram til hvilke data som er viktige for å drive prosessen godt. Basert på dette og på samtaler og gruppearbeid med de berørte, kan en finne fram til rapporter, funksjoner og systemer som møter behovene. Med hjelp av moderne databaseteknologi, nettverk og internett-teknologi, kan systemene realiseres på en kostnadseffektiv og vedlikeholdsvennlig måte.
