Feuchteprofilsteuerung: Gleichmäßige Trocknung über die gesamte Bahnbreite

Das echte Ausmaß des Problems

Das Feuchte-Querprofil ist eines der technisch anspruchsvollsten Regelprobleme im gesamten Maschinenbau. Eine moderne Papiermaschine produziert eine Bahn von 4 bis 10 Metern Breite — bei Maschinengeschwindigkeiten von 1.000 bis 2.000 Metern pro Minute. Die Restfeuchte am Aufroller muss über die gesamte Breite auf wenige Zehntel Prozent gleichmäßig sein. Schon ±1 % Feuchtedifferenz zwischen Bahnmitte und -rand führt zu spürbaren Folgen:

• Rollneigung und Curl: Unterschiedliche Feuchtegradienten in der Ebene erzeugen innere Spannungen — die Bahn wellt sich beim Kunden beim Aufrollen oder beim Drucken.
• Planheitsprobleme: Druckereien und Verpackungsbetriebe tolerieren Planheitsabweichungen unter 0,3 mm/m. Feuchte-Querprofilabweichungen von ±1,5 % überschreiten diese Grenze regelmäßig.
• Aufroller-Probleme: Feuchte Mittelzonen machen die Bahn in Maschinenrichtung dehnbarer als die Ränder — beim Aufwickeln entstehen ungleiche Spannungsverteilungen, Teleskopieren oder weiche Stellen in der Rolle.
• Bahnrisse: Übergetrocknete Randstreifen verlieren Dehnfähigkeit und reißen an Umlenkpunkten — mit hoher Wahrscheinlichkeit an den am stärksten beanspruchten Stellen.

Laut einer technischen Analyse der UBC (Universität British Columbia, 2017) arbeiten rund zwei Drittel aller Papiermaschinen in der westlichen Welt mit verbesserungswürdiger CD-Profilregelung. In diesem Bestand liegen regelmäßig Verbesserungspotenziale von 30–60 % bei der 2-Sigma-Feuchteabweichung brach — weil die Sensorik veraltet ist, der Regelalgorithmus keinen Mehrgrößenansatz verfolgt oder beides.

Der wirtschaftliche Schaden ist direkt. Planheitsreklamationen können bei spezialisierten Druck- und Verpackungskunden die gesamte Marge einer Lieferung aufzehren. Eine Feuchteabweichung, die „nur” 2 % außerhalb der Toleranz liegt, kann dazu führen, dass eine 50-Tonnen-Lieferung Offsetpapier bei einer Rollendruckerei nicht einzuführen ist — Rücksendung, Nachproduktion, Reputationsschaden.

Die 200-Aktuator-Herausforderung: Warum klassisches PID versagt

Bevor klar ist, warum Machine Learning-gestützte Optimierungsalgorithmen hier einen echten Unterschied machen, muss das Problem in seiner vollen Dimension sichtbar werden.

Eine Papiermaschine mit 5 Metern Bahnbreite hat typischerweise:

• 63–80 Dampfzonen in der Mehrzonendampfbox (Steambox) vor oder in der Presspartie
• 40–80 Infrarot- oder Induktionszonen in der Trockenpartie
• 200–250 NIR-Messpunkte im Querprofilscanner, der alle 20–30 Sekunden ein vollständiges Feuchtemuster aufnimmt

Das ergibt ein Regelungsproblem mit bis zu 180 Stellgrößen, die simultan 250 Messgrößen beeinflussen. Jede Dampfzone beeinflusst dabei nicht nur den Messpunkt direkt unter ihr — sie beeinflusst durch Wärmeleitung und Bahnbewegung auch alle benachbarten Punkte. Diese Wechselwirkungsstruktur heißt im Fachjargon Spatial Interaction und ist das Kernproblem der Querrichtungsregelung.

Warum klassische PID-Regelung hier systematisch versagt:

Ein klassischer PID-Regler arbeitet mit einem einzigen Eingangs-Ausgangs-Paar. Er misst Feuchte an Punkt X, verändert Aktuator X — und ignoriert alle Wechselwirkungen mit den Nachbarpunkten. Das führt dazu, dass die Regelung an einem Punkt das Profil an einem benachbarten Punkt aktiv verschlechtert. PID-Regler in der Querrichtung kämpfen chronisch gegen sich selbst: Erhöhung an Zone 31 verbessert Punkt 31, aber verschlechtert Punkte 28–34. Der nächste Regeltakt korrigiert die Nachbarpunkte — und verschlechtert wieder Punkt 31. Dieser Mechanismus heißt Ringing und ist in PID-geregelten CD-Systemen weit verbreitet.

Modellprädiktive Regelung (MPC) löst dieses Problem durch einen anderen Ansatz: Das Prozessmodell kennt alle Wechselwirkungen zwischen den Aktuatoren und Messpunkten. Der Optimierungsalgorithmus berechnet in jedem Regelschritt (alle 10–30 Sekunden) den optimalen Stellgrößenvektor für alle Zonen gleichzeitig — nicht sequenziell, sondern simultan unter Berücksichtigung aller Koppelwirkungen, Stellgrößenbeschränkungen und des zeitlichen Profilverlaufs.

Ergebnis in der Praxis: In einem dokumentierten Pilotprojekt mit 182 Aktuatoren (Bao et al., IntechOpen) sank die 2-Sigma-Feuchteabweichung von 0,31 % auf 0,19 % — eine Verbesserung um 39 % allein durch den Algorithmuswechsel, bei gleicher Hardware. Der Schlüssel: Das MPC-System kann Probleme lösen, die für einen PID-Regler strukturell unlösbar sind.

Mit vs. ohne KI — ein ehrlicher Vergleich

Die 2-Sigma-Verbesserungswerte stammen aus dokumentierten Installationen: Valmet IQ bei Ahlstrom-Munksjö Billingsfors (50 %), IntechOpen-Pilotprojekt (39 %), ABB-Produktdokumentation MCD Control (bis 65 %). Maschinengeschwindigkeitsgewinn: Valmet IQ bei Ahlstrom-Munksjö, +30–40 m/min, entspricht +5 % Produktion. Dampfeinsparung: Valmet-Fallstudie, −3,2 t/h.

Einschätzung auf einen Blick

Zeitersparnis — niedrig (2/5) Die CD-Feuchtesteuerung läuft vollständig automatisch. Schichtpersonal spart sich manuelle Profilkorrekturen, aber ein messbarer Zeitblock entsteht nicht — der Regelalgorithmus ist rund um die Uhr aktiv, Operatoren beobachten und greifen nur bei Betriebsänderungen ein. Im Vergleich mit anderen Anwendungsfällen in der Papierindustrie — etwa der automatischen Ausschussanalyse, die Qualitätsteams stundenlange Auswertungen erspart — fällt der direkte Zeiteffekt für Menschen gering aus.

Kosteneinsparung — niedrig (2/5) 5–8 % Dampfeinsparung sind real und am Dampfzähler belegbar. Bei einer mittelgroßen Papiermaschine (100.000 t/Jahr) kann das 100.000–250.000 € Energiekosten jährlich bedeuten. Aber: Die Investition in ein vollständiges QCS-System mit MPC-Funktionalität liegt bei 300.000–700.000 €. Der Netto-Kostenvorteil entsteht real, aber nicht im ersten Jahr. Innerhalb dieses Branchenvergleichs — wo Rohstoffoptimierungen oder direkte Ausschusskostenreduktionen schnellere Hebelwirkung zeigen — ist die Kosteneinsparungsbewertung moderat.

Schnelle Umsetzung — mittel (3/5) Hat die Maschine bereits einen modernen Querprofilscanner und eine Mehrzonendampfbox, konzentriert sich der Aufwand auf Modellidentifikation und MPC-Tuning: 4–8 Wochen nach Inbetriebnahme bis zur ersten stabilen Closed-Loop-Performance. Muss neue Messtechnik oder Aktuatorik installiert werden, verlängert sich das auf 4–6 Monate inklusive Planung und Montage. Mittelfeldposition im Branchenvergleich: technisch anspruchsvoller als reine Analytiksysteme, aber mit den richtigen OEM-Partnern beherrschbar.

ROI-Sicherheit — hoch (4/5) Das ist die klare Stärke dieser Anwendung: Der Nutzen ist direkt am Dampfzähler und am Profilmesskopf ablesbar. Energieeinsparung ist buchhalterisch direkt erfassbar. Die 2-Sigma-Verbesserung ist ein normierter, international anerkannter Qualitätsindikator. Reklamationsreduktionen lassen sich über Kundenbeschwerdestatistiken verfolgen. Keine indirekten Effekte, keine Zuordnungsprobleme — das Messsystem, das den Nutzen generiert, ist dasselbe, das ihn auch belegt.

Skalierbarkeit — mittel (3/5) Das System ist maschinenspezifisch: Jede Maschine braucht ein eigenes Prozessmodell, eigene Step-Tests und eigene Kalibrierung. Das Modell von PM1 lässt sich nicht auf PM2 übertragen. Der Übertrag von Erfahrungen und Systemkonzepten ist möglich, der Übertrag der Implementierung nicht. Für Papierfabriken mit mehreren Maschinen bedeutet das: Das zweite Projekt läuft schneller und günstiger, ist aber kein trivialer Roll-out.

Richtwerte — stark abhängig von Maschinengröße, vorhandener Infrastruktur und aktuellem Profilzustand.

Was die CD-Feuchtesteuerung konkret macht

Der technische Ablauf ist im Betrieb ein geschlossener Regelkreis, der alle 20–60 Sekunden einen Zyklus durchläuft:

1. Messen: Der Querrichtungsscanner fährt mit Messkopf-Arrays über die gesamte Bahnbreite — hin und zurück, in jeder Traversierung ein vollständiges Profil aus 200–250 Messpunkten. NIR-Sensoren messen die Feuchte berührungslos durch Infrarotabsorption bei definierten Wellenlängen. Mikrowellenbasierte Systeme ergänzen bei dicken Lagen oder schnellen Maschinen. Die Rohdaten landen nach jeder Traversierung im Leitrechner.

2. Diagnostizieren: Der Leitrechner vergleicht das gemessene Feuchte-Querprofil mit dem Sollwert. Er identifiziert, welche Zonen zu trocken oder zu feucht sind, und analysiert den räumlichen Verlauf der Abweichung: Ist es ein Randproblem, ein Mittenfleck oder ein Wellenmuster?

3. Berechnen: Der MPC-Optimierungsalgorithmus löst in Echtzeit eine Mehrgrößen-Optimierungsaufgabe: Welcher Stellgrößenvektor für alle 63–180 Dampfzonen minimiert die Profilabweichung im nächsten Zeitschritt, unter Einhaltung aller Stellbeschränkungen? Dieses Problem hat in modernen Implementierungen bis zu 600 Stellgrößen, 6.000 Regelgrößen und 3.000 Einschränkungen — und wird in weniger als einer Sekunde gelöst.

4. Stellen: Die berechneten Sollwerte werden als Stellsignale an die einzelnen Dampfventile, IR-Strahler oder Befeuchterdüsen übergeben. Elektromechanische Aktuatoren in der Mehrzonendampfbox reagieren in unter 25 Millisekunden.

5. Modell-Monitoring: Weicht die tatsächliche Bahnreaktion vom Modell ab — typisch nach einem Filzwechsel oder einer Sortenumstellung — löst das System automatisch eine Modell-Rekalibrierung aus. Das ist der Punkt, an dem das System wirklich lernt: Es passt sein internes Prozessmodell kontinuierlich an die aktuelle Maschinenrealität an.

Konkrete Werkzeuge — was wann passt

Die Marktstruktur für CD-Feuchtesteuerung ist OEM-getrieben. Die Wahl hängt fast immer von der vorhandenen Maschinenausstattung ab.

Valmet IQ — wenn Valmet-Maschinen oder Valmet DNA DCS vorhanden Valmet IQ Steam Profiler mit integrierter MPC ist die am besten dokumentierte Lösung für Tissue- und Feinpapiermaschinen. Der elektromechanische Mehrzonendampfbox-Aktuator ist hochpräzise und wartungsarm. Für Werke mit Valmet-Leitsystem (DNA DCS) entfällt eine separate Integrationsschicht. Fallstudie Ahlstrom-Munksjö Billingsfors: 50 % bessere 2-Sigma-Feuchte, +5 % Maschinenproduktion. Typische Gesamtinvestition: 300.000–700.000 €.

Voith OnQuality — wenn Voith-Maschinen und Stärke-Feuchte-Optimierung gleichzeitig nötig Voith kombiniert CD-Feuchtesteuerung mit virtuellen Sensoren für schwer messbare Parameter. Das Modul OnEfficiency.Strength zeigte bei Smurfit Kappa in Hoya (Niedersachsen) Amortisationszeiten unter einem Jahr. Wichtig: Die OEM-Cloud-Kopplung (OnCumulus) erfordert vertraglich geklärte Datenhaltungsregeln — mehr dazu im nächsten Abschnitt.

ABB Multivariable Cross Direction (MCD) Control — maschinenunabhängig ABBs MCD-System ist der einzige nennenswerte Nicht-OEM-Ansatz in dieser Liga. Es integriert in bestehende ABB QCS-Systeme und kann auf verschiedenen Maschinentypen eingesetzt werden. Laut ABB-Produktdokumentation sind bis zu 65 % 2-Sigma-Verbesserung belegbar. Erfordert vollständige Step-Test-Kampagne und ABB-Spezialisten-Begleitung; Pilotinstallation: 150.000–400.000 €.

AspenTech DMC3 — für Werke mit bestehender AspenTech-Infrastruktur In Werken, die AspenTech bereits für Bleiche oder Aufbereitung nutzen, ist DMC3 eine saubere Erweiterung. Die Modellierungsphilosophie ist bekannt, der Tuning-Toolset vertraut. Einschränkung: DMC3 ist primär für chemische Reaktoren ausgelegt — CD-spezifische Spatial-Interaction-Modellierung ist weniger ausgereift als bei den Papier-OEMs.

Für das Prozessdaten-Historiker-Backend empfiehlt sich AVEVA PI System als bewährte industrielle Zeitreihendatenbank — sofern noch kein Historiker vorhanden ist.

Wann welcher Ansatz:

• Valmet-Maschinenpark → Valmet IQ
• Voith-Maschinenpark, auch Stärkeoptimierung → Voith OnQuality
• ABB-Leitsystem, kein OEM-Lock-in → ABB MCD Control
• AspenTech-Infrastruktur bereits vorhanden → DMC3 als Erweiterung

Wie OEM-Fernüberwachung und DSGVO zusammenpassen

Alle vier großen Systemlieferanten (Valmet, Voith, ABB, ANDRITZ) bieten heute Cloud-Konnektivität an: Maschinendaten werden in Echtzeit oder aggregiert in OEM-Cloud-Plattformen übertragen, damit deren Spezialisten das Modell aus der Ferne überwachen und optimieren können.

Das schafft einen echten Nutzen — und echte Fragen.

Was übertragen wird: Typischerweise Profilmessdaten (Feuchte, Flächengewicht, Dicke über die Bahnbreite), Aktuatorstellungen, Modellresiduen und Betriebskennzahlen. In der Regel keine Rezepturen, Rohstoffkostenstrukturen oder Kundenzuordnungen.

Die drei relevanten Rechtsfragen:

1. DSGVO: Reine Maschinenmessdaten ohne Personenbezug fallen grundsätzlich nicht unter die DSGVO. Wenn die übertragenen Daten aber mit Schichtplänen oder Mitarbeiterdaten kombiniert werden könnten — oder wenn Schichtverantwortliche aus den Zeitreihen identifizierbar wären — entsteht Personenbezug. Im Regelfall ist das bei reinen Prozessdaten nicht gegeben. Ein kurzes Gutachten des Datenschutzbeauftragten schafft Klarheit.

2. Betriebsgeheimnisse und IP: Das ist die sensiblere Frage. Prozessparameter (optimale Dampfdrücke, Temperaturprofile, Feuchtetoleranzfenster für spezifische Sorten) sind potenziell wettbewerbsrelevant. Wer eine exklusive Papiersorte produziert, deren Rezeptur im Prozessmodell steckt, sollte mit dem OEM vertraglich regeln, wie mit diesen Daten umgegangen wird: Dürfen sie für das Training generischer Modelle verwendet werden? Werden sie anonymisiert? Wer hat Zugriff?

3. NIS-2: Betreiber kritischer Infrastrukturen (nach deutschem Recht: Unternehmen mit mehr als 50.000 t/Jahr Papierproduktion können unter die Kategorie „wichtige Einrichtungen” fallen) müssen OEM-Cloud-Verbindungen als potenziell sicherheitsrelevante Fernzugangspunkte bewerten und absichern (MFA, verschlüsselte Kanäle, Zugangsprotokollierung).

Praktische Empfehlung: Vor Vertragsabschluss mit dem OEM drei Punkte verhandeln: (1) AVV abschließen, auch wenn keine DSGVO-Pflicht besteht — als vertragliche Sicherung der Datenverwertungsgrenzen. (2) Explizit regeln, ob und in welcher Form Daten für OEM-interne Modellverbesserungen genutzt werden dürfen. (3) On-Premises-Option für die Modelloptimierung prüfen: Valmet und ABB bieten Hybrid-Installationen an, bei denen nur aggregierte Kennzahlen, nicht Rohdaten, das Werk verlassen.

Was es kostet — realistisch gerechnet

Einmalige Investition (Komplettinstallation)

• Querprofilscanner (NIR, 5 m Bahnbreite): 80.000–150.000 €
• Mehrzonendampfbox mit elektromechanischen Aktuatoren (63 Zonen): 120.000–250.000 €
• MPC-Leitrechner, Software-Lizenzen und DCS-Integration: 60.000–120.000 €
• Inbetriebnahme, Step Tests, Modellidentifikation, Training: 50.000–150.000 €
• Gesamtinvestition: 310.000–670.000 € — je nach Maschinenbreite, vorhandener Infrastruktur und OEM

Bei vorhandenem Scanner und einfacher Dampfbox konzentriert sich der Aufwand auf MPC-Software und Inbetriebnahme: 80.000–200.000 € Restinvestition.

Laufende Kosten (jährlich)

• Wartungsvertrag und Software-Supportlizenz: 15.000–40.000 €/Jahr
• Modell-Rekalibrierungen (Filzwechsel, neue Sorten): 5.000–15.000 €/Jahr bei OEM-Begleitung
• Ersatzteile (Aktuatoren, Sensormodule): 5.000–20.000 €/Jahr

Wie du den ROI tatsächlich misst Der direkteste Beweis ist der Vergleich am Dampfzähler: Durchschnittlicher Dampfverbrauch vier Wochen vor und vier Wochen nach Systemstart bei identischer Produktion und identischem Sortenmix. Kein Modell, kein Proxy — direkte Messung. Ergänzend: die 2-Sigma-Feuchteabweichung im wöchentlichen Profilbericht, der in allen modernen QCS-Systemen automatisch generiert wird.

Konservatives ROI-Szenario (Beispielrechnung) Annahme: 100.000 t/Jahr Produktion, Dampf zu 30 €/t:

• 5 % Dampfeinsparung: 150.000 €/Jahr
• Reduzierte Planheitsreklamationen (40 % weniger bei 2 % Reklamationsquote Basis): 80.000–200.000 €/Jahr (abhängig von Verkaufspreis und Kulanzquote)
• Zusammen: 230.000–350.000 €/Jahr

Gegenüber einer Investition von 400.000 € (mittlerer Wert): Amortisation in 14–24 Monaten. Die Smurfit-Kappa-Installation (Voith, Hoya, 2021) erreichte laut Voith-Pressemitteilung Amortisation unter einem Jahr — allerdings mit einem Fokus auf Stärkeoptimierung zusätzlich zur Feuchtesteuerung.

Typische Einstiegsfehler

1. Zu wenig Vorlaufzeit für die Modellidentifikation einplanen. Der entscheidende Schritt vor dem Closed-Loop-Betrieb ist die Step-Test-Kampagne: Jede Dampfzone wird einzeln und paarweise angesteuert, die Bahnreaktion an allen Messpunkten aufgezeichnet. Das dauert 2–4 Wochen bei einer Maschine mit normalem Sortenmix — und die Maschine muss währenddessen in einem stabilen Betriebspunkt laufen. Wer diese Zeit nicht einplant, erhält ein schlechtes Startmodell und ein System, das in der ersten Woche im Closed-Loop-Betrieb mehr Probleme schafft als löst.

2. Das System nach der Inbetriebnahme allein lassen. Das ist der häufigste und gefährlichste Fehler. Nach einem Filzwechsel, einer Sortenerweiterung oder einem saisonalen Rohstoffwechsel verändert sich die Prozessdynamik — das Modell im MPC-System passt nicht mehr zur Realität der Maschine. Die Folge: Das System gibt Stellsignale, die auf einem veralteten Modell basieren, und das Profil verschlechtert sich. Ohne regelmäßige Modell-Überprüfung (mindestens nach jedem Filzwechsel, idealerweise monatlich) degeneriert das System innerhalb weniger Monate zum teuren Dekorationsobjekt. Die Verantwortung für diesen Pflegezyklus muss vor der Inbetriebnahme explizit einer Person zugeordnet werden.

3. Den Akzeptanzwiderstand unterschätzen. Schichtpersonal, das jahrelang manuell geregelt hat, vertraut dem automatischen System nicht sofort. Insbesondere erfahrene Operatoren, die „ihr Gefühl für die Maschine” entwickelt haben, werden anfangs manuell eingreifen und die automatischen Stellsignale übersteuern. Das ist verständlich — und gefährlich, weil es die Systemperformance verfälscht und keine saubere Vorher-nachher-Messung erlaubt. Lösung: Vor dem Go-Live einen Advisory Mode einführen, in dem das System Empfehlungen zeigt, ohne automatisch zu stellen. Erst nach einer 4–6-wöchigen Bewährungsphase, in der das Personal die Empfehlungen als plausibel erlebt hat, auf Closed Loop wechseln.

4. Keine Baseline-Daten vor dem Start aufzeichnen. Wer kein dokumentiertes Ausgangsfeuchte-Querprofil hat, kann hinterher nicht belegen, dass das System einen Unterschied gemacht hat. Vier Wochen vor der Inbetriebnahme: tägliche 2-Sigma-Protokollierung, Dampfverbrauchslogging, Reklamationsquoten dokumentieren. Das kostet nichts und schafft die Basis für die ROI-Rechnung.

Was mit der Einführung wirklich passiert — und was nicht

Die Technik ist das Einfachste an diesem Projekt. Das Schwierigere ist die Übergabe zwischen OEM-Inbetriebnahme und Alltagsbetrieb.

Drei typische Adoptionsprobleme:

Die erfahrenen Operatoren übersteuern das System. Schichtpersonal, das jahrelang manuell geregelt hat, hat ein Gefühl für die Maschine entwickelt — und dieses Gefühl vertraut dem automatischen System nicht sofort. Insbesondere wenn das System in einer frühen Phase noch nicht perfekt kalibriert ist, greifen erfahrene Operatoren manuell ein und übersteuern die Stellsignale. Das ist verständlich, aber es verhindert die Datensammlung, auf der das System seine Modellgüte beweisen müsste.

Lösung: Vor dem Closed-Loop-Betrieb 4–6 Wochen Advisory Mode. Das System zeigt, was es stellen würde — der Operator entscheidet. Wer erlebt hat, dass die Empfehlungen sinnvoll sind, wechselt freiwillig auf Closed Loop.

Der OEM-Support bricht nach der Gewährleistung ab. In der Inbetriebnahme sind OEM-Spezialisten präsent und halten das System auf dem neuesten Stand. Nach dem Ende der Gewährleistungsphase (typisch 12 Monate) sind Modell-Rekalibrierungen nicht mehr im Basispreis enthalten. Werke, die keinen Wartungsvertrag abgeschlossen haben und intern keine MPC-Kompetenz aufgebaut haben, stehen dann mit einem System da, das niemand pflegen kann.

Die Investition wird nicht zu Ende gemacht. Viele Werke installieren den Querprofilscanner, kaufen aber die MPC-Software-Lizenz nicht oder starten nie mit dem Closed-Loop-Betrieb, weil die Step-Test-Kampagne aufwendig wirkt. Das Ergebnis: ein teurer Scanner, der Daten zeigt, die niemand automatisch auswertet. Der Wert liegt nicht in der Messung — er liegt im Regelkreis.

Was konkret hilft:

• Intern mindestens eine Person zum MPC-Experten ausbilden (Valmet, ABB, Voith bieten herstellerspezifische Schulungen an)
• Wartungsvertrag mit definierten Modell-Rekalibrierungspaketen schon beim Kauf verhandeln
• Schichtleiter aktiv in die Systemeinführung einbinden: Sie sollen das System nicht überwachen, sondern mitentwickeln

Realistischer Zeitplan mit Risikohinweisen

Wichtig: Der gesamte Zeitplan von Erstkontakt bis stabilem Closed-Loop-Betrieb beträgt realistisch 6–9 Monate. Wer das in 3 Monaten durchdrücken will, riskiert eine suboptimale Kalibrierung und dauerhaft schwächere Performance als möglich wäre.

Häufige Einwände — und was dahintersteckt

„Unsere PID-Regler sind gut eingestellt — wir brauchen kein MPC.” Das ist der häufigste Einwand und er ist verständlich. Gute PID-Parameter helfen. Aber sie lösen das Spatial-Interaction-Problem nicht — sie mildern es bestenfalls. In einer gut getunten PID-geregelten Maschine liegt die 2-Sigma-Feuchteabweichung typisch bei 1,0–1,5 %. Mit MPC sind 0,5–0,8 % erreichbar. Ob dieser Unterschied wirtschaftlich relevant ist, hängt von den Kundenanforderungen ab — für Standard-Druckpapier ist er marginal, für Hochqualitäts-Feinpapier ist er entscheidend.

„Das System braucht ständige Neukalibrierung — das ist zu aufwendig.” Richtig, dass Filzwechsel und Sortenwechsel Modell-Aktualisierungen erfordern. Moderne Systeme erkennen Modell-Drift automatisch und initiieren Rekalibrierungen eigenständig oder mit minimalem Operator-Eingriff. In der Praxis ist der Aufwand: eine Modell-Prüfung nach jedem Filzwechsel (1–2 Stunden) und eine vollständige Neu-Identifikation bei größeren Prozessänderungen (1–3 Tage). Das ist planbar und in den normalen Wartungsrhythmus integrierbar.

„Wir wollen unsere Prozessdaten nicht an den OEM übertragen.” Das ist ein legitimes Argument, kein Vorwand. Alle genannten OEM-Systeme können On-Premises betrieben werden — Fernoptimierung ist ein Komfort-Angebot, kein Systemzwang. Eine lokal betriebene MPC-Lösung ist technisch genauso leistungsfähig wie eine cloud-verbundene, erfordert aber mehr interne Kompetenz für Monitoring und Modell-Pflege.

Woran du merkst, dass das zu dir passt

Du erkennst dich wieder, wenn:

• Die 2-Sigma-Feuchteabweichung am Aufroller regelmäßig über 1,5 % liegt und Schichtpersonal täglich manuell korrigiert
• Planheitsreklamationen eine relevante Kostengröße sind — mehr als 0,5 % des Umsatzes oder mehr als 3 Reklamationen pro Monat mit Kundenbezug
• Die Maschine Breiten über 4 Meter produziert und Sorten mit engen Feuchtespezifikationen (Feinpapier, Coated Board, Spezialsorten)
• Ein Querprofilscanner bereits vorhanden ist, aber kein MPC-System dahintersteht
• Der Filzwechselzyklus und Sortenwechsel häufig vorkommen und das Schichtpersonal nach jeder Änderung 45–90 Minuten Stabilisierungszeit braucht
• Energiekosten ein relevanter Kostentreiber sind und eine 5–8-prozentige Dampfeinsparung buchhalterisch sichtbar wäre

Wann es sich (noch) nicht lohnt — drei harte Ausschlusskriterien:

1. Maschinenproduktion unter 30.000–40.000 t/Jahr. Bei dieser Kapazität erreicht die Investition (300.000–700.000 €) kaum eine Amortisation unter 4–5 Jahren — selbst bei voller Dampfeinsparung. Für kleinere Maschinen ist ein manuell getuntes PID-System mit gutem Scanner die wirtschaftlich richtige Entscheidung.

2. Kein Prozesshistoriker (SCADA-Datenspeicherung) vorhanden. Ein MPC-System braucht mindestens 6–12 Monate historische Prozessdaten für eine saubere Modellvalidierung und für das Monitoring nach dem Start. Ohne Historiker ist es schwierig, Modell-Drift zu erkennen und zu belegen, was das System verbessert hat. Vor der MPC-Einführung muss eine stabile OT-Dateninfrastruktur (SCADA-Historiker oder AVEVA PI System) vorhanden sein.

3. Keine dedizierte Prozessautomatisierungs-Kompetenz im Werk. CD-MPC ist kein Plug-and-Play. Wer intern niemanden hat, der Modell-Identifikation versteht, Rekalibrierungen auslösen kann und das Systemverhalten interpretiert, wird nach der OEM-Inbetriebnahme dauerhaft von teuren Spezialisten abhängig. Das ist kein Ausschluss für immer — aber vor der Investition sollte mindestens eine Person im Werk eine entsprechende Schulung (1–2 Wochen OEM-Ausbildung) absolviert haben.

Das kannst du heute noch tun

Bevor du ein Budget für eine QCS-Neuinstallation beantragst, verschaffe dir in vier Stunden ein klares Bild des Status quo:

1. Profil-Baseline dokumentieren: Lass dir aus dem bestehenden QCS-System (oder manuell per Schichtprotokoll) die letzten 30 Tage Feuchte-2-Sigma-Werte am Aufroller ausgeben. Wenn der Wert nicht regelmäßig unter 1,0 % liegt, ist das Verbesserungspotenzial real.

2. Manuelle Eingriffe zählen: Bitte Schichtleiter, für eine Woche zu protokollieren, wie oft sie das Feuchte-Querprofil manuell korrigieren und was der Auslöser war. Das ergibt ein konkretes Bild des Regelungsaufwands.

3. Reklamationsanalyse: Welche deiner Planheits- oder Wellensortierreklamationen der letzten 12 Monate hatten eine Feuchteprofilkomponente als Ursache?

Für die erste Gesprächsvorbereitung mit einem OEM-Lieferanten ist dieser Prompt hilfreich:

Quellen & Methodik

• Bao, J. et al.: „Model Predictive Control and Optimization for Papermaking Processes”. IntechOpen, 2011 (doi:10.5772/16813). Pilotprojekt mit 182 Aktuatoren: 2-Sigma Feuchte von 0,31 % auf 0,19 % (−39 %); 2-Sigma Flächengewicht von 0,40 auf 0,24 gsm (−40 %). Maßgebliche technische Grundlage für CD-MPC-Komplexitätsanalyse.
• Valmet: „5% increase in paper machine production with IQ steam profiler”. Valmet Insights, 2021. Fallstudie Ahlstrom-Munksjö Billingsfors PM6: 50 % besseres 2-Sigma Feuchtemuster, +1,4 % Trockenheit, +30–40 m/min Maschinengeschwindigkeit = +1.200 t/Jahr. Zitat Stefan Skarström (Produktionsleiter). Verfügbar auf valmet.com.
• Voith: „Smurfit Kappa relies on Voith’s advanced process control system OnEfficiency.Strength”. Pressemitteilung, Januar 2022. Werk Hoya, Niedersachsen: Amortisation < 1 Jahr, positive Ergebnisse ab Tag 1. Verfügbar auf voith.com.
• Lu, B. et al.: „Performance Assessment of Cross-Directional Control for Paper Machines”. University of British Columbia, Department of Chemical and Biological Engineering (Preprint 2017J4). Analyse des Verbesserungspotenzials in der westlichen Papierindustrieinstallationsbasis.
• ABB: Multivariable Cross Direction (MCD) Control. Produktdokumentation, ABB Pulp and Paper. Bis zu 65 % 2-Sigma-Verbesserung in CD-Feuchte. Verfügbar auf new.abb.com/pulp-paper.
• ANDRITZ: „Autonomous operation of pulp mills”. ANDRITZ Newsroom, Success Story 2023. Kontextquelle für OEM-Fernüberwachung und fortgeschrittene Prozessautomatisierung im Papierbereich.
• Preisangaben QCS-Systeme: Erfahrungswerte aus Industrie-Benchmarks und OEM-Projektdaten (Stand Mai 2026); Einzelpreise nur auf Anfrage erhältlich — Angaben sind Richtwerte.
• DSGVO und NIS-2: Landesbeauftragter für Datenschutz Niedersachsen, FAQ Auftragsverarbeitung Art. 28 DSGVO; EU NIS-2-Richtlinie (2022/2555), Umsetzung in deutsches Recht (BSIG-Novelle 2024).

Du willst wissen, welches CD-Regelsystem auf deiner Maschine realistisch umsetzbar ist und wo das Einsparpotenzial liegt? Meld dich — das klären wir gemeinsam in einem kurzen Gespräch.