O cenário atual dos dados de fábricas de papel e celulose poderia ser descrito exatamente como um paradoxo : empresas os possuem em quantidades abundantes, mas eles ainda proporcionam pouquíssimos insights de negócio. Os dados chegam em diversos tipos, formatos, são coletados em várias frequências e armazenados em sistemas diferentes que não conversam uns com os outros. Com um armazenamento tão limitado, centenas de sensores, atuadores e setpoints não podem ser transformados em um grande retrato do que está acontecendo realmente na linha de produção… muito menos oferecer uma visibilidade das principais variáveis de processo que impactam as operações. Portanto, as análises podem ser aplicadas apenas para um minúsculo caso prático centrado em apenas uma ou um pequeno grupo de máquinas e processos e as respostas, consequentemente, ficam limitadas nesse universo. A Crave Industry cobre esse gap disfuncional através do pipeline de dados que visa processar vários tipos e formatos de dados juntando-os e contextualizando-os para então criar o denominado gêmeo digital (digital twin) unificado de todo o processo de fabricação. Finalmente e pela primeira vez no Brasil, análises industriais ganham poder de abordar e resolver largamente as questões e problemas críticos de negócio. Vamos dar uma olhada em alguns exemplos dentro das 2 principais áreas da produção de papel e celulose. Processo de celulosePara alcançar objetivos sustentáveis e rentáveis, o uso intenso de energia precisa ser reduzido em todas as fases e processos de celulose. A Crave Industry molda digitalmente toda a planta de celulose, providenciando pertinentes insights de correções entre o uso de energia e a mistura de matéria-prima, apontando as variáveis de processo mais relevantes. Análises sofisticadas são então aplicadas para gerar recomendações de ajustes de configuração para minimizar o uso de energia. Análises similares podem ser aplicadas para otimizar o consumo de água além de outros insumos. A celulose que não obedece aos padrões de qualidade pode causar problemas tanto para as máquinas de papel quanto para a qualidade final do produto. Criando um gêmeo digital dos processos de produção de celulose e da produção de papel a Crave Industry revela correlações entre a qualidade do papel e as variáveis do processo de celulose e então sugere soluções para entregar uma celulose de qualidade consistente. Fabricação de papelA qualidade uniforme da celulose ajuda bastante a tornar a otimização da máquina de papel uma tarefa mais gerenciável. Mesmo assim, todo o processo de produção de papel enfrenta um número constante e bem conhecido de obstáculos na tentativa de maximizar o OEE. Por exemplo, mudança de rolos é tipicamente um entrave na performance e qualidade, assim como troca de turno é geralmente morosa e resulta em excessivo refugo de produção. Através das análises conduzidas por inteligência artificial de séries temporais, inputs ambientais e dados substanciais, a Crave Industry entrega uma solução na forma de parametrizações recomendadas para a mudança de grade (produto) em um período de tempo mais curto com os mais altos níveis de qualidade possíveis. Frequentemente, linhas de produção também sofrem com quebras de folha recorrentes, geralmente provenientes da falta de insights dentre as numerosas variáveis possivelmente potenciais. A maioria das quebras acabam sendo classificadas como sendo de causas desconhecidas. Dados de parada são examinados manualmente depois da busca dos fatores associados. A Crave Industry oferece mais do que uma eficiente abordagem. Desenhando detalhadamente os inputs dos modelos de produção e suas complexas correlações, os algoritmos da Crave Industry avaliam os dados das recentes quebras de folhas do grade de papel selecionado e ranqueia parâmetros por ordem de variação antes da ruptura. A causa pode então ser determinada e ações preventivas podem evitar a recorrência da quebra. Tudo isso é feito sem suposições, sem operações manuais de dados, e sem a necessidade de uma árdua e demorada análise de especialistas. Outro desafio na produção de papel é a falta de capacidade da operação de responder eficientemente às causas raiz de problemas de qualidade. A Crave Industry supre essa limitação muito bem correlacionando índices de qualidade com significativas variáveis de máquina e informações sobre rolos. A plataforma Crave entrega dados relevantes em uma visão precisa, matriz, em um contexto escolhido pelo usuário. Como resultado, poucos minutos de uma análise visual descomplicada revela tanto ou mais do que o trabalho manual realizado por especialistas.
Reduza os custos de produção com software de análise de dados Atingir uma alta taxa de produção de celulose e papel e, ao mesmo tempo, manter a consistência e a qualidade pode ser um desafio. A busca por maior produtividade coloca muito estresse no equipamento. As interrupções podem ser muito caras e uma alta variabilidade é ruim para a qualidade. Portanto, quaisquer medidas para manter a produção consistente - ou mesmo melhorá-la - sem esgotar ou danificar o hardware podem significar uma grande economia. O software de análise de dados oferece uma maneira alternativa para as fábricas de papel e celulose reduzirem custos e melhorarem a qualidade sem comprar novos equipamentos caros. O uso de software para otimizar e controlar o processo pode trazer grandes retornos - incluindo redução do desperdício, maior eficiência e vida útil prolongada do equipamento.
O software SIMCA® Multivariate Data Analysis (MVDA) oferece uma maneira de ajustar os processos de produção para usar as matérias-primas com mais eficiência, aumentar a produção e reduzir o desgaste do equipamento. SIMCA® usa dados históricos do processo, como rendimento, produção e parâmetros de qualidade para criar um modelo do processo de produção com desempenho ideal. Também pode ajudar a otimizar a geração de vapor e energia, incluindo caldeiras de recuperação, resultando em economia adicional de combustível, além de manter as emissões sob controle.
O sucesso da produção nas fábricas de celulose e papel é governado por muitos fatores, pois os processos são complexos e muitas peças de equipamento, incluindo máquinas de papel e dispositivos auxiliares, são usadas. O software de análise de dados multivariados da Sartorius SIMCA® fornece um conjunto de ferramentas abrangente, mas fácil de usar, para analisar dados históricos de produção para determinar os fatores mais influentes que impulsionam a qualidade final, rendimento, sustentabilidade e muitos outros objetivos de otimização importantes que você possa ter. O objetivo final de tal processo de otimização pode ser visibilidade total e previsão de qualidade desde a matéria-prima até o produto final.
Gráfico de coeficiente para uma variável multivariada, um ponto em um gráfico de pontuação, que descreve o estado operacional de uma energia de caldeira / turbina a vapor e unidade de geração de vapor em relação à produção de NOx. Este gráfico mostra as influências das variáveis originais no ponto classificado do positivo mais forte (vermelho) ao negativo mais forte (azul). Isso mostra rapidamente quais fatores devem ser reforçados e quais precisam ser reduzidos para otimizar a produção de NOx
Uma das vantagens mais importantes da análise multivariada de dados de processo é a redução da profundidade da informação. Anos de dados históricos do processo com centenas de variáveis podem ser exibidos em um único gráfico. No entanto, todo o processo é sem perdas e ferramentas como o gráfico de coeficiente acima permitem uma análise detalhada em qualquer ponto. Isso mostra quais variáveis têm a influência mais forte em cada ponto e conduzem o processo. Ele também revela correlações ocultas, bem como relações de causa e efeito que fornecem informações adicionais nos processos. Isso torna a análise multivariada de dados uma ferramenta inestimável para treinamento. Novos operadores serão capazes de entender a função do moinho muito melhor ao ver como as diferentes partes interagem e quais variáveis conduzem a interação. Além disso, também verifica o conhecimento dos empregados experientes proporcionando o benefício agregado que não se perde com a aposentadoria desses operadores. Perguntas típicas sobre a otimização da produção respondidas usando a análise de dados:
Uma das maneiras mais eficazes de garantir que seus processos permaneçam dentro dos parâmetros ideais é com monitoramento e controle de processos em tempo real. Ser capaz de tomar ações corretivas imediatamente ajuda a reduzir o desperdício e melhorar a eficiência. Com o SIMCA® online, você ganhará confiança em seus processos de produção e obterá uma qualidade de produto mais consistente.Introduza o controle de processo baseado em modelo em papel e celulose
A capacidade de monitorar e controlar operações em papel e celulose - como em qualquer outro processo - exige que o programa de controle esteja conectado ao sistema de controle distribuído (DCS) ou ao sistema de execução de manufatura (MES), dependendo do layout da planta. O software de controle da Sartorius - SIMCA®-online - comunica-se com o DCS ou MES e não os substitui, portanto, controle supervisório.
A modelagem com análise de dados pode ser usada para combinar muitos gráficos de controle para variáveis únicas em um gráfico de controle multivariado. Como essa redução da profundidade da informação não tem perdas, os recursos de detalhamento podem ser usados em qualquer ponto do gráfico de controle para detectar a causa raiz de um desvio e tomar medidas corretivas.
Configurar o controle de processo multivariado é bastante descomplicado. O seguinte é um cenário típico, em detalhes, haverá adaptações dependendo das condições e prioridades do cliente:
Desde que o acesso às instalações de TI seja possível, todas essas etapas, incluindo consultoria e treinamento, podem ser feitas remotamente, sem a presença de pessoas externas nas instalações da fábrica.
Outra vantagem do monitoramento em tempo real é o controle preditivo. SIMCA®-online é capaz de prever como um processo está se desenvolvendo e determinar se ele está se desviando de um modelo ideal. Isso oferece uma oportunidade para ação prescritiva, alterando as variáveis no início, o que pode ser feito automaticamente na forma de um ciclo fechado ou manualmente por um operador.
A capacidade de monitorar e controlar operações em papel e celulose - como em qualquer outro processo - exige que o programa de controle esteja conectado ao sistema de controle distribuído (DCS) ou ao sistema de execução de manufatura (MES), dependendo do layout da planta. O software de controle da Sartorius - SIMCA®-online - comunica-se com o DCS ou MES e não os substitui, portanto, controle supervisório.
Esquema de controle de processo usando SIMCA®-online. O programa conecta o DCS ou MES por meio de vários bancos de dados diferentes que, por sua vez, se conectam a uma rede de dados. Uma máquina de papel e um ou mais dispositivos auxiliares de todos os tipos se conectam à mesma rede. O servidor SIMCA® online lê dados desses bancos de dados e também pode escrever de volta para o historiador ou banco de dados de lote (se disponível) e, se desejado, para o DCS / MES.
Uma configuração, conforme mostrado no esquema, pode ser usada para controle de processo, variando de monitoramento simples a controle de malha fechada. No caso de monitoramento, o SIMCA®-online compara os dados do processo de entrada com o modelo do processo ideal e os plota em um único gráfico de controle multivariado, de acordo com 2 & sigma; e 3 & sigma; limites de desvio. Os operadores podem ver facilmente quando um processo está se afastando muito do ideal. O controle preditivo é o próximo passo na escala de sofisticação. Nesse caso, o software prevê o desenvolvimento do processo atual com base no conhecimento obtido na análise de dados históricos. Após um determinado tempo de execução do processo, ele será capaz de prever o resultado do processo (rendimento, parâmetros de qualidade) ou se é provável que saia do controle no futuro. No último caso, isso pode ser usado para alertar o operador muito antes de que o olho humano vê o desvio acontecer. O mais avançado é o controle prescritivo. Ele adiciona a opção de aconselhar sobre alterações em configurações importantes do controle prescritivo. Isso significa que os operadores conhecem os parâmetros para redefinir para novos valores para impedir o desvio dos processos. Referimo-nos a isso como futuro aconselhado. Se desejado, isso também pode ser levado ao controle de malha fechada, gravando as alterações de volta no DCS / MES automaticamente.
A meta para uma empresa de celulose e papel era melhorar a eficiência da caldeira de recuperação e economizar custos de combustível.
Duas empresas especializadas em papel implementaram o SIMCA® e o SIMCA®-online para avaliação em tempo real da qualidade do produto.
Um cliente reduziu o desperdício de refrigerante e os custos de material usando SIMCA® online
Otimizar a produção de energia e o controle de emissões usando software é muito menos custoso do que comprar novos equipamentos e evita aborrecimentos.
O software de análise de dados ajuda a otimizar seus processos e mantê-los sob controle durante a fabricação.
Você pode usar dados provenientes de seus instrumentos e analisados de forma multivariada para gerenciar a integridade operacional de longo prazo dos equipamentos de produção, reduzir o tempo de inatividade não programado e evitar quebras. Com uma análise estatística de todos os fatores que levam ao desgaste, você pode obter insights sobre as configurações ou processos operacionais com maior probabilidade de estender a vida útil do equipamento ou reduzir o tempo de inatividade entre os processos e até mesmo implementar manutenção preditiva.
A eficiência geral do equipamento (OEE) é o padrão ouro e a melhor prática para medir a produtividade da manufatura. Ele fornece uma medição objetiva da porcentagem do tempo de fabricação que é verdadeiramente produtivo. Ao medir o OEE e analisar as perdas e gargalos subjacentes, você obterá insights importantes sobre como melhorar sistematicamente seu processo de fabricação.
A ferramenta de análise de dados certa pode ajudá-lo a avaliar a composição de produtos químicos, minerais e outras matérias-primas para garantir que atendam aos requisitos de produção. Isso pode ajudar a evitar que matérias-primas de qualidade inferior sejam usadas, o que pode afetar a qualidade de seu produto final ou arruinar lotes. Também pode ajudá-lo a encontrar o volume, a temperatura, a composição certa ou qualquer outra propriedade relevante das matérias-primas para otimizar seu processo e produzir o produto da melhor qualidade com o mínimo de desperdício.
Com aplicações típicas de monitoramento de processo, seus operadores terão vários gráficos de controle diferentes que precisam observar e monitorar os desvios. Combinar vários gráficos em um único gráfico de controle para monitorar todas as variáveis simultaneamente e obter alarmes quando um processo começa a se desviar do caminho ideal pode ser um grande benefício, especialmente quando você está operando com menos equipe do que o normal. Os recursos de detalhamento permitirão que você identifique as causas raiz dos desvios imediatamente.
Com o monitoramento estatístico do processo implementado, você será capaz de identificar mais rapidamente quaisquer defeitos em seus produtos, materiais, equipamentos ou processos. Em última análise, isso significará uma melhoria na qualidade geral da produção, redução nos desvios do processo e menos lotes arruinados.
O modelo de análise multivariada fornece uma base para prever parâmetros de qualidade ao longo do tempo. Ele permite que você preveja os atributos de qualidade críticos finais com um alto grau de confiança. Os fabricantes podem usar análises de dados avançadas para comparar e medir o efeito de várias entradas de produção - frequentemente encontrando dependências surpreendentes e inesperadas que estão impactando a saída.
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O papel feito de celulose o que podemos identificar como medida para avaliar a qualidade?
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