数据分析为纸浆 & 造纸工业

使用数据分析软件降低生产成本

在保持一致性和质量的同时,实现高速率的纸浆和纸张生产可能是一个挑战. 追求更高的生产率给设备带来了很大的压力. 中断的代价可能非常高昂,高可变性不利于质量. 因此, 在不消耗或损坏硬件的情况下,任何保持生产稳定(甚至改进)的措施都可以节省大量资金.

数据分析软件为纸浆和造纸厂提供了一种不需要购买昂贵的新设备就能降低成本和提高质量的替代方法. 使用软件来实现过程优化和控制可以带来巨大的回报——包括减少浪费, 提高效率,延长设备寿命.

使用软件提高过程知识和性能

SIMCA® 多元数据分析(MVDA)软件提供了一种调整生产过程以更有效地使用原材料的方法, 增加产出, 减少设备的磨损. SIMCA® 使用历史过程数据,如产量, 输出和质量参数,以创建生产过程的最佳性能模型. 它还可以帮助优化蒸汽和发电, 包括回收锅炉, 从而节省了额外的燃料, 同时控制排放.

制浆和造纸厂生产的成功是由许多因素决定的, 因为流程很复杂, 使用的设备很多,包括造纸机和辅助设备.  Sartorius的多元数据分析软件SIMCA® 提供了一个全面的, 然而,易于使用的工具集分析历史生产数据,以确定最影响最终质量的因素, 收益率, 可持续性和许多其他重要的优化目标. 这种优化过程的最终目标是实现从原材料到最终产品的全程可见性和质量预测.

多元变量的系数图, 分数图上的点, 描述锅炉/汽轮机动力和蒸汽发电机组有关NO的运行状态x 生产. 这张图显示了原始变量对从最强的正面(红色)到最强的反面(蓝色)的影响。. 这一眼就可以看出,为了优化NO,哪些因素应该加强,哪些需要降低x 生产.

多元过程数据分析最突出的优点之一是减少了信息的深度. 具有数百个变量的多年历史过程数据可以显示在单个图表中. 不过, 整个过程是无损的,像上面的系数图这样的工具允许在任何点进行钻取. 这显示了哪些变量在每个点上具有最大的影响并驱动过程. 它还揭示了隐藏的相关性和因果关系,为过程提供了额外的见解.

这使得多元数据分析成为培训的宝贵工具. 通过观察不同部件之间的相互作用,以及哪些变量驱动了相互作用,新操作员将能够更好地理解轧机的功能. 另外, 它还验证了经验丰富的员工的知识,提供了额外的好处,这些运营商退休后不会失去.

使用数据分析回答与生产优化相关的典型问题:

  • 在生产优化方面,哪些因素/变量对工厂的运作有最大的影响?
  • 这些影响如何取决于电厂运行的运行模式或负荷水平?
  • 我该如何利用这些资源来尽可能地环保地运行呢?
  • 我没有看到的影响操作的因素之间有因果关系吗?

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介绍基于模型的制浆造纸过程控制

确保流程保持在理想参数范围内的最有效方法之一是使用实时流程监控和控制. 能够立即采取纠正措施有助于减少浪费和提高效率. 和SIMCA®网络, 你将在你的生产过程中获得信心,并实现更一致的产品质量.

监视和控制纸浆和造纸操作的能力——类似于任何其他过程——要求控制程序连接到分布式控制系统(DCS)或制造执行系统(MES)。, 视工厂布局而定. 控制软件由Sartorius - SIMCA开发®-在线-与DCS或MES进行通信,而不替换它们,因此是监控控制.

使用数据分析的建模可以用来将单个变量的许多控制图组合成一个多元控制图. 由于这种信息深度的减少是无损的,因此可以在控制图的任何位置使用钻取功能,以检测产生偏差的根本原因,并采取纠正措施.

建立多元过程控制是相当简单的. 下面是一个典型的场景, 具体而言,将根据情况和客户优先级进行调整:

  1. 定义范围、资源和需求
  2. 建立多元软件
  3. 使用数据科学家咨询服务和/或对员工进行培训,以执行后续任务
  4. 最可能的是从数据历史学家那里获得适合的数据集
  5. 找出驱动调查过程的最具影响力的变量,并从这些变量建立多元模型
  6. 将模型上传到在线监测软件中-准备开始.

只要可以访问IT安装, 所有这些步骤, 包括咨询和培训, 是否可以在没有任何外部人员在场的情况下远程完成.

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实现预测性甚至规定性控制

实时监测的另一个优点是预测控制. SIMCA®网络能够预测一个过程是如何发展的,并确定它是否偏离了一个最佳模型. 这为规范行动提供了机会, 尽早改变变量, 哪些可以以闭环的形式自动完成, 或者由操作员手动操作.

监视和控制纸浆和造纸操作的能力——类似于任何其他过程——要求控制程序连接到分布式控制系统(DCS)或制造执行系统(MES)。, 视工厂布局而定. 控制软件由Sartorius - SIMCA开发®-在线-与DCS或MES进行通信,而不替换它们,因此是监控控制.

使用SIMCA的过程控制原理图®网络. 该程序通过几个不同的数据库连接DCS或MES,这些数据库又连接到一个数据网络. 造纸机和一个或多个各种辅助设备连接到同一网络. 的SIMCA®-在线服务器从这些数据库读取数据,也可以写回历史数据库或批处理数据库(如果可用),如果需要DCS / MES.

一个设置, 如图所示, 可用于过程控制, 从简单的监控到闭环控制. 在监控SIMCA的情况下®网络将传入的工艺数据与理想工艺模型进行比较,并将其绘制在单一的多元控制图中, 根据2 σ and 3 σ deviation limits. 操作人员很容易就能看出流程何时偏离了理想.

预测控制是复杂程度的下一步. 在这种情况下,软件根据从历史数据分析中获得的知识预测当前过程的发展. 在某个过程运行时间之后,它将能够预测过程的结果(产量, 质量参数)或是否有可能在未来失控. 在后一种情况下,这可以用来更早地提醒操作员,人眼看到了偏差的发生.

最先进的是规定控制. 它增加了对规定控制的重要设置的更改提供建议的选项. 这意味着操作符知道将参数重置为新值以防止进程偏离. 十大靠谱网赌平台将此作为今后的建议. 如果需要,也可以通过自动将更改写回DCS / MES来进行闭环控制.

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数据分析软件的成本远远低于资本设备的投资, 通常不需要许可证,与安装新设备相比,实施起来很快.

资本投资(与软件相比)

  • 需要进行广泛的正式预算审查和高昂的成本
  • 涉及到与多个供应商一起实现的大量时间
  • 需要许可和监管要求可能适用
  • 需要新的人员和/或广泛的培训
  • 执行过程中操作缓慢或中断

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投资回报率和节约结果

实施SIMCA的纸浆和造纸厂的投资回报率(ROI)® 和SIMCA®-在线进行工艺优化和控制的次数为每年6 - 9次或更多. 简而言之,公司可以在短短几个月的软件节省数百万美元.

三纸浆造纸公司例子

提高回收锅炉效率

某纸浆造纸公司的目标是提高回收锅炉效率,节约燃料成本.

  • 工厂经理计算出,通过更好的蒸发器性能,黑液固体含量提高1%,价值超过200美元,每年节省的燃料有5万英镑
  • 通过SIMCA改进工艺®,固体含量增加为0.5%
  • 预计明年的改善幅度为1 - 2%

产品质量实时评估

两家造纸专业公司实施了SIMCA® 和SIMCA®-在线实时评估产品质量.

  • 通过实时评估质量, 从而减少对实验室测试的依赖, 该公司能够减少启动时间,当进行级别变化高达50%,同时增加产量高达25吨一台机器
  • 这使得一台机器节省了近30万欧元
  • 在另一个案件中, 新客户或新产品的失败试运行次数可以减少到50次中0次, 从而节省了大量的返工成本和时间,也有利于公司的声誉

节约化学品用量

一位客户使用SIMCA减少了苏打浪费,降低了材料成本®网络

  • 控制澄清剂的pH值可以使硫酸的准确和及时的加量保持恒定, 理想的水平
  • 每年节省的硫酸和苏打损失超过12万美元

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在没有资本支出的情况下减排

使用软件优化电力生产和排放控制的成本远远低于购买新设备, 它还避免了允许范围内的麻烦.
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优化和控制流程

数据分析软件可以帮助您优化流程,并在生产过程中控制它们.

  • 减少计划外停机
  • 提高整体设备效率(OEE)
  • 提高原材料利用率
  • 监控单个控制图,而不是多个屏幕
  • 迅速识别缺陷
  • 建立策略模型并预测结果

减少计划外停机

您可以使用来自您的仪器的数据,并以多元的方式进行分析,以管理生产设备的长期运行状况, 减少非计划停机时间, 和防止故障. 并对导致磨损的所有因素进行统计分析, 您可以深入了解最有可能延长设备寿命或缩短流程之间停机时间的操作设置或流程, 甚至实施预测性维护.

提高设备整体效率

总体设备效率(OEE)是衡量制造业生产率的黄金标准和最佳实践. 它为真正具有生产力的制造时间的百分比提供了一个客观的测量. 通过测量OEE和分析潜在的损失和瓶颈, 您将获得关于如何系统地改进您的制造过程的重要见解.

提高原材料利用率

正确的数据分析工具可以帮助你评估化学成分, 确保矿产等原材料满足生产要求. 这有助于防止使用劣质原材料,以免影响最终产品的质量或损坏批次. 它还可以帮助你找到合适的音量, 温度, 原材料的成分或其他相关属性,以优化您的过程,生产出质量最好的产品,浪费最少.

获得统一控制图

与典型的过程监控应用程序, 你的操作员将有许多不同的控制图,他们需要观察和监控偏差. 将多个图表组合成一个控制图表,可以同时监控所有变量,并在流程开始偏离最优路径时发出警报,这是一个巨大的好处, 特别是当你的员工少于正常员工的时候. 向下钻取功能将允许您立即识别偏差的根本原因.

迅速识别缺陷

与统计过程监控到位, 您将能够更快地识别产品中的任何缺陷, 材料, 设备或流程. 最终, 这意味着你们的整体生产质量将会提高, 减少工艺偏差,减少报废批次.

模型策略和预测结果

多元分析模型为随着时间的推移预测质量参数提供了基础. 它可以让您高度自信地预测最终的关键质量属性. 制造商可以使用先进的数据分析来比较和衡量各种生产投入的影响——通常会发现影响产出的令人惊讶和意想不到的依赖关系.

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