De chemische industrie meet doorlopend aan haar processen. Trendminer speelt daarop in met software die patronen herkent in data en procestechnologen inseint als er iets misgaat.

‘Sommige mensen denken dat computerchips en sensoren in slimme wasmachines en auto’s revolutionair zijn, maar de chemische industrie heeft op dat vlak al jaren een grote voorsprong. En sensoren worden steeds goedkoper, dus er komt steeds meer procesdata beschikbaar’, zegt Bert Baeck, directeur van softwarebedrijf Trendminer.

Gestandaardiseerde data

Voorheen was de industrie vooral gericht op data verzamelen, aldus Baeck. ‘Nu gaat ze vanuit de hype rondom big data en analytics de vraag stellen wat er allemaal met die data mogelijk is, en wat het kan bijdragen aan het bedrijfsresultaat.’ Wat daarbij helpt, is dat de rekenkracht van computers alsmaar toeneemt en de opslag tegenwoordig veel goedkoper is. ‘Die ontwikkeling maakt het mogelijk om geavanceerde dingen met de data te doen.’

‘Procestechnologen stellen dagelijks vragen over data en wij geven daarop een antwoord’, beschrijft Baeck zijn werkveld. Grondstof voor de zoekmachine zijn tijdreeksen van temperaturen, drukken en niveaumetingen, die bedrijven al jaren in databases opslaan. ‘De grote spelers in deze markt, zoals Bayer, Basf en Shell, hebben allemaal een gestandaardiseerd data-archief. Daar klikken we bovenop, en we kunnen gelijk gaan zoeken.’ Na het ontsluiten van de data is patroonherkenning mogelijk en machine learning via kunstmatige intelligentie. Baeck: ‘Als je vier gelijksoortige situaties eerder hebt meegemaakt, kun je op zoek gaan de gemeenschappelijke oorzaak. Vervolgens worden datapatronen die horen bij die situatie aangeleerd aan de software.’

Een ideale transitie gaat gepaard met een bekend dataprofiel

De software helpt op deze manier met het vinden van verklaringen waarom sommige batches van een polymeer een lagere kwaliteit leveren, bijvoorbeeld doordat druk en temperatuur niet binnen de juiste bandbreedte blijven. Kennis van die verbanden levert een ‘bril’ waarmee de software gaat monitoren en in een vroeg stadium waarschuwt als het dreigt mis te gaan. ‘Zo gebruikt een polymeerproducent Trendminer om de omzetting van een product te bewaken. Een ideale transitie gaat gepaard met een bekend dataprofiel’, vertelt Baeck. ‘Als de transitie te traag gaat, kan het polymeer in de reactor stollen. Dit is nefast voor de productie en kan een stilstand van dagen veroor­zaken.’

Trendminer is daarmee naast zoekmachine ook een waakhond. Bij de verschillende analytische stappen bepaalt de procestechnoloog overigens telkens zelf wat er gebeurt, aldus Baeck. ‘Het is geen magie, waarin de software zelf aan de slag gaat, maar supervised machine learning.’ Data-analyse kan de chemische industrie slimmer en efficiënter maken, denkt Baeck. ‘Het levert productiviteitwinst. Je kunt processen op tijd bijsturen en uit data afleiden wanneer een warmtewisselaar gaat vervuilen, of een compressor dreigt uit te vallen, wat van invloed is op het onderhoud en de downtime van een installatie.’

Meer bedrijven

Er zijn meer bedrijven die dezelfde dienst leveren, maar volgens Baeck heeft zijn onderneming een voorsprong omdat ze al sinds 2008 aan de weg timmert. Inmiddels past Trendminer zijn software toe bij installaties van een kwart van de top 50 chemiebedrijven, waaronder Bayer, Evonik en Huntsman. ‘We zijn geen start-up meer. We kunnen heel snel verbeteringen doorvoeren, omdat we al veel research gedaan hebben.’