ProcTwin - Integrierte Modellierung für nachhaltige und optimierte Stahlherstellungsprozesse

Ausgangssituation:
Die Stahlproduktion umfasst mehrere Verarbeitungsschritte – wie Stranggießen, Wiedererwärmen, Warmumformen, Abschrecken und Richten – die zwar separat gesteuert werden, jedoch stark über gemeinsame Parameter miteinander verknüpft sind. Diese Abhängigkeiten erschweren eine durchgängige Optimierung der gesamten Prozesskette, obwohl bekannt ist, dass Prozessoptimierung den CO₂-Fußabdruck erheblich reduzieren kann. Viele kritische Prozessdaten sind nicht direkt messbar, und neue digitale Werkzeuge werden benötigt, um den Übergang zu einer nachhaltigeren Stahlproduktion zu beschleunigen.
Projektziele:
- Entwicklung einer Demonstrationsplattform, um den optimalen Einsatz mehrerer Verarbeitungsschritte in einer Stahlherstellungskette vorherzusagen und zu visualisieren
- Ermöglichung einer intelligenten Optimierung von Energieeffizienz und Produktqualität mittels integrierter numerischer Modellierung
- Anwendung und Validierung der Ansätze in zwei industriellen Use Cases bei Celsa (ES) und SSAB (SE)
- Verbesserung der Prozesssteuerung und Unterstützung der Bediener über die gesamte Produktionskette hinweg
Innovative Ansätze:
- Intelligente Kopplung der vernetzten Prozessschritte durch numerische Simulationen, Soft-Sensoren, Prozessdaten und verteiltes maschinelles Lernen
Integrierte numerische Modellierung, die Wechselwirkungen, Abhängigkeiten und Rückkopplungsschleifen zwischen den Prozessstationen abbildet
- Anpassung physikalisch basierter Modelle jedes Prozessschritts, um kritische, nicht messbare Daten zu generieren
- Entwicklung neuer Sensoren und sicherer Datenintegrationsmethoden für den zuverlässigen und effizienten Austausch industrieller Daten
- Verteiltes maschinelles Lernen zur Vorhersage komplexer Prozessketten mit großen Parameterumfängen
- Zusammenführung aller Technologien in einer einheitlichen Demonstratorplattform
Nutzen für die Industrie:
- Verbesserte Energieeffizienz und reduzierte Stillstands- bzw. Leerlaufzeiten
- Höhere Produktqualität durch bessere Vorhersagen und Abstimmung der einzelnen Prozessschritte
- Schnellere und effektivere Transformation hin zu einer CO₂-armen und nachhaltigen Stahlproduktion
- Verbesserte Bedienerunterstützung durch datengestützte Einblicke und Prozessvisualisierung
- Bessere Nutzung bestehender Anlagen durch optimierte Prozessketten
Fördermittelgeber:

Dieses Projekt wird von der Europäischen Union finanziert. Die geäußerten Ansichten und Meinungen entsprechen jedoch ausschließlich denen der Autorinnen und Autoren und spiegeln nicht zwangsläufig die Ansichten der Europäischen Union wider. Weder die Europäische Union noch die bewilligende Stelle können dafür verantwortlich gemacht werden.
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38 Dr. Ahmad Rajabi
+49 211/98492-215
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