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Nouryon nutzt elektrische Wellen für Predictive Maintenance

Erhöhung der Anlagenzuverlässigkeit
Nouryon nutzt elektrische Wellen für Predictive Maintenance

Nouryon nutzt elektrische Wellen für Predictive Maintenance
Semiotic Dahboard zur Wellenformanalyse Bild: Nouryon

Nouryon hat eine Rahmenvereinbarung zur Implementierung der von Semiotic Labs entwickelten selbstlernenden Technologie unterzeichnet, die es ermöglicht, den Zeitpunkt der Wartung und des Austauschs von Pumpen und anderen rotierenden Geräten vorherzusagen. Semiotic Labs war einer der Gewinner von Nouryons Imagine-Chemistry-Wettbewerb 2018 I

Die Technologie verwendet elektrische Wellen, um 90% des bevorstehenden Wartungsbedarfs an rotierenden Geräten wie Pumpen, Kompressoren und Förderanlagen bis zu fünf Monate im Voraus genau vorhersagen können. Dies gibt Zeit, um kritische Ausrüstungen während geplanter Stopps zu reparieren oder zu ersetzen, verhindert unerwartete Produktionsunterbrechungen und verbessert die Zuverlässigkeit der Versorgung und die Prozesssicherheit.

Die Technologie wurde erfolgreich in der Chloranlage von Nouryon in Ibbenbüre implementiert und wird nun an sieben weiteren Standorten in Europa eingeführt.

Maßnahme zur Versorgungssicherheit

Marco Waas, Direktor für F&E und Technologie Industriechemikalien bei Nouryon: „Die Zusammenarbeit mit Start-Ups wie Semiotic Labs ermöglicht es uns, neue Technologien zu erschließen, die erhebliche Vorteile bieten können. Unsere Kunden verlassen sich auf uns, wenn es um die zuverlässige Versorgung mit wichtigen Rohstoffen geht, und diese Lösung für die vorbeugende Instandhaltung kann erheblich dazu beitragen, die Leistung unserer Anlagen zu verbessern und gleichzeitig die Kosten zu senken.“

Simon Jagers, Gründer von Semiotic Labs: „Seit Imagine Chemistry im Jahr 2018 arbeiten wir gemeinsam an einem Pilotprogramm, um unsere Technologie zu testen und zu verbessern.“

Nouryon und Semiotic Labs werden auch nach Möglichkeiten suchen, auf anderen Gebieten Mehrwert aus der Wellenformanalyse zu generieren. Beispielsweise werden Funktionen entwickelt, die eine Reduzierung der CO2-Emissionen ermöglichen. Die ersten groß angelegten Implementierungen sind für Anfang 2020 geplant.

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