Digitalisierung Herzstück der Digitalisierungsstrategie: Saarstahl setzt auf Exasol

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EXASOL AG

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Die Stahlerzeugung hat in Deutschland eine lange Tradition und ist vor allem für die Bau- und Automobilindustrie ein wichtiger Zulieferer. Daher setzen deutsche Unternehmen vermehrt auf umfassende Digitalisierungsstrategien – darunter auch die Saarstahl Gruppe mit Exasol. Inwieweit Exasol die Saarstahl Gruppe unterstützt erfahren Sie in diesem Artikel.

Saarstahl stellt aus Rohstahl jährlich bis zu 2,7 Millionen Tonnen Stahl in Form von Walzdraht, Stabstahl, Halbzeug sowie Schmiedeprodukte in höchster Qualität her. Für die stetige Verbesserung der modernen Anlagen, Prozessabläufe und der Produktqualität setzt Saarstahl auf neueste Technologien wie Data Science und Machine Learning (ML). Algorithmen helfen hierbei den Fachabteilungen und Prozessverantwortlichen bei ihren Entscheidungen. Als zentrale Datenquelle dient eine In-Memory-Analytics-Datenbank von Exasol, die es erlaubt, Daten zu speichern und auszuwerten: „Wir wissen, dass Rohdaten unser Kapital sind. Und wir können heute noch gar nicht abschätzen, welche Daten wir morgen brauchen,“ erklärt Michael Schäfer, Head of Data Science & AI bei der Saarstahl AG. Eines steht auf jeden Fall fest: Das Credo lautet „Daten und Stahl für den Geschäftserfolg“.

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Der Schritt in die digitale Zukunft ist grundlegend für die Zukunftssicherung

Eine umfassende Digitalisierungsstrategie hilft Saarstahl nicht nur dabei Daten zu sammeln, sondern diese auch effizient zu nutzen. Das ist notwendig, denn auch Saarstahl steht vor der Herausforderung, in der Industrie die Wettbewerbsfähigkeit zu behaupten. Das gelingt nur mit einer soliden und zukunftsfähigen Infrastruktur und weitreichenden Digitalisierungsprozessen. Und „am Anfang und am Ende von allem steht Exasol“, so Michael Schäfer. Die In-Memory Datenbank des deutschen Spezialisten speist die ML-Modelle der Data Science Abteilung und hilft somit beispielsweise bei der Temperatursteuerung des Stahls. „Mit weit mehr als 100.000 Sensoren im Unternehmen, die im Millisekundenbereich Daten liefern, ist das zwar eine enorme Datenmenge. Doch aus diesen Sensordaten generieren wir quasi neue Daten. Wir schauen uns die Peaks genau an: Was sind die Minima, die Maxima, wie ist die Steigung, wie lange befindet sich ein Wert auf einem bestimmten Level? Alles, was wir hieraus extrahieren, persistieren wir in Exasol“, sagt Michael Schäfer. Parallel zum Kaufentscheid für eine In-Memory Datenbank ging die Saarstahl AG das Projekt einer eigenen Data-Science-Abteilung an. Denn die Digitalisierungsstrategie setzt vor allem auf Geschwindigkeit und hier kommt es darauf an, das entsprechende Know-how und die Manpower zur Verfügung zu stellen.

Exasol – der Kern aller Dinge

Die Einführung der Exasol-Datenbank verlief reibungslos und zügig und erlaubte der Data Science Abteilung vom ersten Tag an, auf die verteilten Datensilos gebündelt zuzugreifen. Mit der innovativen Datenbank können die Verantwortlichen die verschiedenen Datensilos zusammenführen und dabei schneller und effizienter agieren. Denn die Datenbank ist mit einem Data-Warehouse, einer Zeitreihen-Datenbank und verschiedenen Datensilos verbunden. Das erlaubt den Data Scientists jederzeit auf die gewünschten Informationen zuzugreifen, auch wenn diese aus verschiedenen Quellen stammen. Die Infrastruktur stellt zudem die relationalen Daten sowie sensorbasierte Zeitreihendaten aus verteilten Quellen im richtigen Kontext bereit. Das Exasol-System fügt sich außerdem seit der Einführung nahtlos in die bestehende, heterogene Infrastruktur ein und hat weitere Vorteile: Die Lösung bietet Platz für zukünftige neue Technologien sowie eine hohe Skalierbarkeit und ist schnell und effizient in bestehende Infrastrukturen integrierbar.

Jede Charge zählt

Ein wichtiger Bereich, in dem die Datenbank Abhilfe schafft, ist die Stahlpfannenhaltbarkeit. Die verwendeten Stahlpfannen nehmen die flüssige Stahlschmelze auf und sind somit essenzieller Bestandteil des täglichen Geschäfts. Dadurch sind sie jedoch auch einem ständigen Verschleiß ausgesetzt. „Unser Ziel ist es, unsere Prozesse mit künstlicher Intelligenz zu optimieren. Da sich die Stahlpfannen im Produktionsprozess abnutzen, müssen wir die Auswahl und die Reihenfolge der verwendeten Stahlpfannen gut planen. Gelingt es uns, durch eine kluge Planung der Auswahl an Stahlpfannen die durchschnittliche Lebensdauer jeder Pfanne auch nur um eine Charge zu verlängern, bringt das einen erheblichen Mehrwert für unser Business. Es hilft uns im Wettbewerb zu behaupten“, erklärt Dr. Ulrike Faltings, Data Scientist bei der Saarstahl AG.

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DMP und CDP – Freund oder Feind?

Laser messen die Pfannen nach etwa jeder dritten bis fünften Charge aus. Dabei gibt es bei jeder einzelnen Pfanne pro Messung mehr als 100.000 Datenpunkte, die es dem System erlauben, ein 3D-Modell der Pfanne zu generieren und somit den aktuellen Verschleißzustand festzustellen. Zusammen mit über 100 weiteren Einflussgrößen wird diese Zustandsinformation von einem ML-Modell genutzt für die optimale Nutzung der Pfannen und den geringsten Verschleiß. Der Prozess führt zu einer enormen Datenmenge, da die Analysten täglich etwa 50 Chargen und 15 Stahlpfannen betrachten. Durch die schnelle Umsetzung der Digitalisierungsstrategie und der vorhandenen Technik stellt das jedoch kein Problem dar, denn bei der Saarstahl AG stehen alle Zeichen auf Fortschritt – die Daten machen es möglich.

*Mathias Golombek ist CTO von Exasol.

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