Symulacja w przemyśle przetwórczym Od cyfrowego bliźniaka do inteligentnego procesu

Od dziesięcioleci symulacja stanowi nieodłączny element świata procesów: czy to bilanse cieplne i materiałowe, kinetyka reakcji, zachowanie przepływów, czy właściwości termodynamiczne – wiele aspektów jest już analizowanych wirtualnie na etapie planowania. Jednak rola symulacji ulega zmianie. Obecnie symulacja towarzyszy całemu cyklowi życia instalacji – od badań i rozwoju, poprzez projektowanie i uruchomienie, aż po bieżącą eksploatację.

Procesy w chemii, biotechnologii i farmacji są często złożone, surowce i produkty drogie, a rzeczywiste badania czasochłonne. Ponadto rosną obecnie wymagania dotyczące efektywności energetycznej, oszczędzania zasobów, elastyczności produkcji oraz czasu wprowadzenia produktu na rynek. Symulacja może tu pomóc w wirtualnym badaniu wariantów, ograniczeniu liczby serii eksperymentów oraz analizie stanów pracy, zanim zostaną one wdrożone w rzeczywistej instalacji.

Klasyczna symulacja procesów ma ugruntowaną pozycję w przemyśle chemicznym. W szczególności stacjonarne symulatory schematów przepływu stanowią standard w procesie opracowywania i projektowania procesów ciągłych. Odzwierciedlają one urządzenia, takie jak reaktory, kolumny, wymienniki ciepła, pompy czy sprężarki, i na podstawie bilansów materiałowych i energetycznych obliczają zachowanie całego procesu. Istotną podstawą są tu modele termodynamiczne oraz bazy danych zawierające fizyczne właściwości substancji.

Symulacja schematu blokowego jest powszechnie stosowaną praktyką

Zakres zastosowań obejmuje zarówno opracowywanie koncepcji, jak i wymiarowanie oraz ocenę wariantów instalacji, a także optymalizację istniejących procesów. Za pomocą symulacji można na przykład zbadać, jak zmiana składu surowców, ciśnienia lub temperatury wpływa na wydajność, zużycie energii i jakość produktu. Można również porównać ze sobą różne sposoby prowadzenia procesu. Obecnie systemy te zostały rozszerzone o aspekty ekonomiczne, energetyczne, a w coraz większym stopniu także ekologiczne.

Kongres „Smart Process Manufacturing” 21 października 2026 r.

Wiodący kongres poświęcony cyfryzacji w przemyśle przetwórczym

W 2026 roku kongres Smart Process Manufacturing już po raz szesnasty zgromadzi czołowych ekspertów ds. cyfryzacji z branży przetwórczej. Kongres prezentuje praktyczne przykłady zastosowań zorientowane na rozwiązania, które pomagają działać szybciej i wydajniej. Ucz się od najlepszych w branży i dyskutuj z nimi o szansach i wyzwaniach związanych z transformacją cyfrową w przemyśle przetwórczym.

Zarezerwuj bilet już teraz

Również w przypadku istniejących instalacji symulacja nie ogranicza się wyłącznie do projektowania. Służy ona zbadaniu granic eksploatacyjnych, identyfikacji wąskich gardeł lub wirtualnej ocenie zmian w procesie. W ten sposób można na przykład sprawdzić, jaki wpływ na kolejne etapy procesu mogłaby mieć większa wydajność lub zmiana jakości surowców.

Dynamika pozwala lepiej poznać rzeczywisty obiekt

Podczas gdy symulacja stacjonarna uwzględnia stan ustalony, model dynamiczny opisuje również zmiany w czasie. Pozwala to na badanie procesów rozruchu i wyłączania, zmian obciążenia, zakłóceń lub zmian w sterowaniu procesem. Modele takie można wykorzystać do opracowywania i testowania strategii regulacji lub do sprawdzania logiki sterowania i bezpieczeństwa przed uruchomieniem instalacji. Również symulatory szkoleniowe dla operatorów opierają się na takich modelach. Operatorzy mogą dzięki nim ćwiczyć zachowanie instalacji w normalnych i nietypowych warunkach pracy, nie wpływając na rzeczywistą produkcję.

Model wirtualny nie jest zatem już jedynie obliczeniem inżynierskim, którego wynik w postaci danych projektowych jest przekazywany do kolejnej dyscypliny. W idealnym przypadku ten sam model lub przynajmniej spójny zbiór modeli może być wykorzystywany na kilku etapach projektu.

Krok w kierunku cyfrowego bliźniaka procesowego

Właśnie tutaj rozpoczyna się proces tworzenia Digital Twin, który może być wykorzystywany do monitorowania, prognozowania, analizy scenariuszy lub optymalizacji. W najnowszych badaniach naukowych za kluczowe elementy takich systemów uznaje się w szczególności połączenie modelu procesu, danych w czasie rzeczywistym oraz metod opartych na danych. Taki bliźniak procesowy może na przykład na podstawie aktualnych danych operacyjnych wywnioskować stan procesu, którego nie da się zmierzyć bezpośrednio, obliczyć możliwe przyszłe stany lub przeanalizować scenariusze typu „co by było, gdyby”.

Model musi odpowiadać rzeczywistości

Dużym wyzwaniem jest stworzenie modelu, który wystarczająco dokładnie opisuje rzeczywistość – i to przy rozsądnym nakładzie pracy. W tym celu potrzebne są wiarygodne dane dotyczące substancji, parametry procesowe, kinetyka reakcji oraz dane eksploatacyjne. Jednak rzeczywiste instalacje ulegają zmianom w trakcie swojego cyklu życia. Urządzenia są wymieniane, receptury modyfikowane, surowce podlegają wahaniom, a tryby pracy dostosowywane. W związku z tym model stworzony raz może z czasem przestać być aktualny.

Również cyfrowy bliźniak może w pewnych okolicznościach wymagać ciągłego monitorowania i aktualizacji. Dlatego też aktualne badania naukowe dotyczą między innymi nauczania online, oceny niepewności oraz redukcji modeli, tak aby złożone modele stały się wystarczająco szybkie do zastosowań w czasie rzeczywistym, zachowując jednocześnie swoją miarodajność.

Drugim wyzwaniem jest integracja danych. W zakładzie przetwórczym gromadzone są dane pochodzące z systemów sterowania, rejestratorów historycznych, laboratorium, systemów MES, ERP oraz systemów inżynieryjnych. Dane te mają różne formaty, struktury, znaczniki czasu i poziomy jakości. Jednak model symulacyjny może być tylko tak dobry, jak dane, którymi jest zasilany. Do tego dochodzą formaty zastrzeżone oraz istniejące systemy starszego typu.

Walidacja jako czynnik decydujący

Im bardziej symulacja zbliża się do rzeczywistych decyzji operacyjnych lub dotyczących jakości, tym ważniejsza staje się kwestia walidacji. W przypadku modelu inżynierskiego wystarcza inny poziom dokładności niż w przypadku cyfrowego bliźniaka, który na przykład wspiera podejmowanie decyzji produkcyjnych. W przemyśle farmaceutycznym dochodzi do tego jeszcze aspekt regulacyjny. Dlatego założenia modelowe, jakość danych, zmiany i procesy walidacji muszą być przejrzyste.

Jednym z najbardziej ekscytujących kierunków rozwoju w nadchodzących latach będzie z pewnością połączenie symulacji ze sztuczną inteligencją: modele mechanistyczne wykorzystują w tym kontekście istniejącą wiedzę fizyczną i mogą w ten sposób uwzględniać na przykład bilanse materiałowe i energetyczne lub fizyczne warunki brzegowe. Z kolei uczenie maszynowe pozwala rozpoznawać zależności na podstawie rzeczywistych danych eksploatacyjnych, które trudno byłoby odwzorować za pomocą modeli. W kolejnym etapie model hybrydowy mógłby połączyć oba źródła informacji.

Symulacja staje się systemem uczącym się

W związku z tym mogłaby się również zmienić rola symulacji. Zamiast jedynie przewidywać, jak instalacja będzie się zachowywać w określonych warunkach, system hybrydowy mógłby nieustannie uczyć się na podstawie nowych danych eksploatacyjnych, uwzględniając jednocześnie ograniczenia fizyczne.

Wydaje się więc, że zmierzamy od pojedynczych projektów symulacyjnych w kierunku modeli kompleksowych. Kompleksowa symulacja cyfrowa rozpoczyna się na etapie badań i rozwoju, towarzyszy pracom inżynieryjnym i uruchomieniu, a następnie jest wykorzystywana do optymalizacji i eksploatacji.