Operational Excellence (Lean Six Sigma) in einer Biogasanlage
Prozesse, Abläufe und Strukturen anforderungsbasiert hinterfragen und analysieren, um gezielt verbessern und Effizienzen heben zu können – dafür steht Lean Six Sigma mit dem DMAIC-Vorgehen (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) und ist seit Jahren ein wichtiger Hebel in der Prozess- und Serviceindustrie. Gerade vor dem Hintergrund steigender Rohstoff- und Energiekosten bietet der Ansatz eine Möglichkeit, Prozesse zu stärken und entsprechende Optimierungspotentiale zur Kostenreduktion erkennen zu können.
In einer Studie gemeinsam mit der Hamburg University of Technology konnten wir jedoch auch aufzeigen, wie sich der Ansatz auf biologische Bereiche übertragen lässt. Die Studie ist u.a. bei MDPI erschienen.
Operational Excellence in einer Biogasanlage durch die Integration von Lean-Six-Sigma-Methodik (DMAIC-Vorgehen) erreichen
Die globale Erwärmung und die daraus resultierenden Klimaveränderungen sind größtenteils das Ergebnis des vom Menschen verursachten Energie- und Ressourcenverbrauchs. Deshalb setzt Deutschland verstärkt auf die Nutzung erneuerbarer Energien. Ziel ist es, die Treibhausgasemissionen zu reduzieren. Jahrzehntelange Forschung hat sich mit der Frage befasst, wie man die Auswirkungen des Klimawandels auf die Umwelt verringern kann.
Erneuerbare Energien und verwandte Technologien wie die Biogaserzeugung könnten als Maßnahmen zur Verringerung der Auswirkungen des Klimawandels auf die Umwelt in Betracht gezogen werden, da sie im Vergleich zu fossilen Energieträgern weniger CO2 ausstoßen. Bisher haben sich jedoch nur wenige Studien mit den Einsatzmöglichkeiten von Lean Six Sigma zur Optimierung in der Biogastechnologie beschäftigt. Vereinzelt wurden im Rahmen von Green Lean Six Sigma (GLS) Projekte zur ökologischen Nachhaltigkeit durchgeführt.
Anaerobe Fermentation ist der Abbau von organischem Material durch Mikroorganismen in einer anaeroben (sauerstofffreien) Umgebung. Das bei der anaeroben Vergärung entstehende Biogas besteht hauptsächlich aus Methan (CH4) und Kohlendioxid (CO2).
Drei verschiedene Produkte können in jedem Gebiet verwendet werden: (1) Biomethan nach der Aufbereitung des Methans, (2) Elektrizität als Produkt der Biogasaufbereitung in einem Blockheizkraftwerk (BHKW) und (3) Wärme als Nebenprodukt des Prozesses. Diese Produkte können fossile Energieträger in mehreren Bereichen ersetzen.
Machine Learning, Predictive Analytics und Big Data mittels Lean Six Sigma stärken
Der Einsatz von Lean Six Sigma mit seinen unterschiedlichen Perspektiven, Methoden und Herangehensweisen kann den Einsatz moderner Methoden, wie Machine Learning, Predictive Analytics und Big Data vorbereiten, stärken und im Zweifel die richtige Orientierung bieten. Die Studie zeigt jedoch auch auf, dass alleine bereits eine konsequente Anwendung von Lean Six Sigma mit einem Fokus auf kombinierte Betriebs- und Umweltparameter einen effektiven Überblick über den Prozess schafft und sowohl Schwachstellen als auch Verbesserungspotenziale aufzeigen kann. So konnten entsprechende Lösungsmechanismen erkannt werden und in eine nachhaltige Prozessoptimierung überführt werden.
Die gezielte Nutzung unterschiedlicher Datenanalyse-Methoden (statistische Hypothesentests, ANOVA-Verfahren etc.) zeigten auf, dass sowohl die Partikelgröße, die Frische des Substrats als auch der Sandanteil im Substrat einen signifikanten Einfluss auf die gewünschte Menge an produziertem Biogas hat. Die erkannten Kernursachen führten wiederum zu Ansätzen, die sich auf qualitativ hochwertiges Ausgangsmaterial und ausreichende Vorbehandlungsmethoden fokussierten.
Sprich uns gerne an und nimm Kontakt zu uns auf, solltest Du Interesse an unserer Studie, unserem Vorgehen, der Methodennutzung und dem Einsatz von Lean Six Sigma bei einer Biogasanlage haben.
