Prozessoptimierung in Raffinerien
Mit Mechanistic AI-Methode
Mechanistic AI für Raffinerien
Die innovative Lösung zur kontinuierlichen Verbesserung Ihres Raffinerieprozesses
In Raffinerien und großen Prozessanlagen gibt es häufig Unsicherheiten: Wichtige Messwerte fehlen oder verzögern sich, traditionelle Modellansätze und Standard-Toolsets stoßen an Grenzen. Scientia.tech ändert das jetzt.
Wir haben eine neue Methode entwickelt — einer hybriden Modellierung, die physikalisch-chemisches Prozesswissen mit modernen Machine-Learning-Ansätzen kombiniert.
Unsere Lösung adressiert gezielt die typischen Herausforderungen in Raffinerien, wie unbeständige Produktqualität, fehlende Einsicht in kritische Prozessvariablen oder hohe Betriebskosten.
Wir sind ein Technologie-Startup, dass sich auf die Optimierung von Kernprozessen in Raffinerien spezialisiert hat. Dafür stellen wir eine speziell modellierte KI zur Verfügung, die den APC Prozess mit beim Kunden vorhandenen Daten auf ein neues Level hebt. Wir versprechen eine garantierte Wertsteigerung des Produktionsoutputs mit unserer Lösung.
Kostenlose Pre-Study
Wir bieten Ihnen eine Detailanalyse Ihres Prozesses mit genau ausgewiesenen Potenzialen, die wir mit der Implementierung unserer Lösung sehen.
Bis Dezember 2025 kostenlos für Sie!
4 Wochen Durchlaufzeit mit Präsentation als Deliverable.
Geld-Zurück-Garantie
Sollten Sie sich nach unserer Pre-Study für unsere Lösung entscheiden, und unsere Optimierungen liefern nach spätestens 6 Monaten nicht finanziell mehr für Sie ab, als ScientiaTech gekostet hat, erhalten Sie ihr Geld zurück.
Damit wird eine Zusammenarbeit mit uns für Sie finanziell völlig risikolos. Wir übernehmen das für Sie, weil wir wissen, was unser Ansatz leistet. Garantiert.
Was ist Mechanistic AI?
Mechanistic AI ist die ideale Kombination von Physik und Datenanalyse. Es zielt konkret auf die Trennung der physikalischen Fraktionen in der Kolonne, wodurch unerwünschte, aber nicht messbare Reaktionen und Verluste sichtbar und steuerbar werden
Dies erreichen wir durch die Verwendung von Algorithmen, die Informationen aus schon bestehenden, gesammelten Daten extrahieren.
Das Scientia-Know-how kombiniert ML-Modelle mit Gesetzen der Physik, und lässt eine trainierte AI Schlüsse daraus ziehen, den Prozess kontinuierlich perfekt auf Kurs zu halten.
Dieser Ansatz liefert Ergebnisse über 50-mal dateneffizienter als Deep Learning
Zusätzlich erkennt die KI Fehler und ermöglicht vorbeugende Wartung
• Robust und erklärbar
• Skalierbar
• Vollständiger ROI schon in 1-3 Monaten
• Branchenvalidiert
Was erhalten Sie?
Schneller Return und starke
wirtschaftliche Wirkung
Für Raffinerien bringt die Mechanistic AI mehrere zentrale wirtschaftliche Vorteile: Höhere Produktion, bessere Ausbeuten, geringerer Energie- und Hilfsstoffverbrauch sowie stabilere Qualität.
Yield- Erhöhung von 1-10 Millionen Euro jährlich
Üblicherweise 3%-5% Produktivitätssteigerung des wertvollsten Raffinierungsprodukts
Unsere AI-Projekte haben typischerweise eine Amortisation von wenigen Monaten – deutlich schneller als klassische Simulations- oder rein datengetriebene Lösungen.
Für Raffinerie-Betriebe bedeutet das: aus unvollständigen Daten bessere Entscheidungen ableiten, den Betrieb aggressiver optimieren und damit signifikant an Gewinn und Wettbewerbsfähigkeit gewinnen.
Was muss vor Ort durchgeführt werden?
Maßgeschneiderte Integration und reibungslose Implementierung
Ein entscheidender Vorteil der s.t Lösung liegt darin, dass Scientia.tech ihr System so gestaltet, dass es sich in bestehende Steuer- und Leitsysteme (DCS/PLC) via OPC UA oder DA-Gateway nahtlos einbindet.
Keine Sensorik oder Zusatzinstallation an der Kolonne oder im Werk notwendig.
Integrierung der KI lokal in bestehende Analyse und Kontrollsysteme.
Ideal anpassbar auf bestehende Situation vor Ort.
Daher bleibt der Aufwand für das Betreiberteam gering: Die Hauptmodellierung wird von Scientia.tech übernommen, wodurch interne Ressourcen geschont werden. So wird künstliche Intelligenz in Raffinerien nicht zur zusätzlichen Belastung, sondern zur echten Hebelwirkung für Effizienz- und Qualitätssteigerung.
Klare Ergebnisse – Klare Kommunikation
Transparenz statt Black-Box – Vertrauen für Betreiber und Ingenieure
Ein großes Problem bei vielen KI-Lösungen war bislang: Black-Box-Modelle, die zwar funktionieren, deren interne Logik aber kaum nachvollziehbar ist.
Scientia.tech setzt bewusst auf eine „Grey-Box“-Architektur: Einer Kombination aus Prozessverständnis und datenbasierter Modellierung, wodurch die Abläufe interpretierbar bleiben.
Für Raffinerie-Ingenieure und Betriebspersonal heißt das: Sie erhalten nicht nur Ergebnisse, sondern Einsicht in Zusammenhänge – z. B. wie sich Veränderungen im Feedstock oder im Katalysatorzustand konkret auf die Vorgänge in der Kolonne und den Prozess auswirken. Damit lassen sich Optimierungen fundierter und vertrauenswürdiger durchführen.
50% der APCs werden innerhalb von 24 Monaten nach der ersten Inbetriebnahme abgeschaltet; weniger als 10% der installierten APCs sind kontinuierlich aktiviert oder optimiert.
Machen Sie es besser - nutzen Sie ScientiaTech
Phasen einer ScientiaTech-Optimierung
Pre-study
4
Wochen
Modelling
4
Wochen
Validation
4
Wochen
Deployment
8
Wochen
Continuous
Improvement
Ergebnisse der einzelnen Phasen
Phase 1: Prozess & Optimierungspotenzial (Slide Deck)
Phase 2-4: Software
(lokale Installation
& Verknüpfungen)
Phase 5: Perfektionierung des Produktionswertes
Was erhalten Sie?
Pre-study
4
Wochen
Slide Deck (Prozess &
Optimierungspotenzial
Modelling
4
Wochen
Software
(lokale Installation
& Verknüpfungen)
Validation
4
Wochen
Software
(lokale Installation
& Verknüpfungen)
Deployment
8
Wochen
Software
(lokale Installation
& Verknüpfungen)
Continuous
Improvement
Perfektionierung des Produktions wertes
Stehen Sie vor ähnlichen Herausforderungen?
Hohe Betriebskosten, unvorhersehbares Anlagenverhalten oder häufige APC-Anpassungen –
Mechanistic AI kann diese Lücken schließen und das volle Potenzial Ihrer Anlage freisetzen.
