데이터 분석 소프트웨어로 생산 비용 절감
높은 수준의 펄프 및 종이 생산을 유지하면서 일관성과 품질을 유지하는 것은 도전적인 과제입니다. 생산성 향상을 추구하면 장비에 많은 스트레스를 줍니다. 중단은 매우 비용이 많이 들 수 있으며, 높은 변동성은 품질에 좋지 않습니다. 따라서 장비를 소모하거나 손상시키지 않고 생산을 일관되게 유지하거나 개선하는 모든 조치는 큰 비용 절감을 의미할 수 있습니다.
데이터 분석 소프트웨어는 펄프 및 종이 공장이 비싼 신규 장비를 구매하지 않고도 비용을 절감하고 품질을 개선할 수 있는 대안적 방법을 제공합니다. 소프트웨어를 통해 공정 최적화와 제어를 달성하면 폐기물 감소, 효율성 향상, 장비 수명 연장 등 큰 성과를 얻을 수 있습니다.
SIMCA® 다변량 데이터 분석(MVDA) 소프트웨어는 원자재를 더 효율적으로 사용하고, 생산량을 높이며, 장비의 마모를 줄이기 위해 생산 공정을 조정하는 방법을 제공합니다. SIMCA®는 수율, 생산량 및 품질 매개변수와 같은 과거 공정 데이터를 사용하여 최적 성능의 생산 공정 모델을 생성합니다. 또한 회수 보일러를 포함한 스팀 및 전력 생산을 최적화하여 연료 비용을 절감하고 배출량을 통제하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
펄프 및 제지 공장의 생산 성공은 많은 요인에 의해 좌우되며, 공정이 복잡하고 제지기와 보조 장치를 포함한 많은 장비가 사용됩니다. 싸토리우스의 다변량 데이터 분석 소프트웨어 SIMCA®는 최종 품질, 수율, 지속가능성 및 기타 중요한 최적화 목표에 영향을 미치는 가장 중요한 요인을 결정하기 위해 과거 생산 데이터를 분석하는 포괄적이면서도 사용하기 쉬운 도구 세트를 제공합니다. 이러한 최적화 프로세스의 궁극적인 목표는 원자재부터 최종 제품까지의 완전한 가시성과 품질 예측입니다.
다변량 변수의 계수 그래프로, 보일러/스팀 터빈 발전 및 증기 생성 장치의 운전 상태를 NOx 생산과 관련하여 설명하는 점수 플롯의 한 지점입니다. 이 그래프는 가장 강한 양의 영향(빨간색)부터 가장 강한 음의 영향(파란색)까지 원본 변수들의 영향을 보여줍니다. 이를 통해 NOx 생산을 최적화하기 위해 강화해야 할 요인과 줄여야 할 요인을 한눈에 알 수 있습니다.
다변량 공정 데이터 분석의 가장 두드러진 장점 중 하나는 정보의 깊이를 줄이는 것입니다. 수백 개의 변수를 가진 수년간의 역사적 공정 데이터를 단일 그래프로 표시할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 전체 프로세스는 손실 없이 유지되며, 위의 계수 그래프와 같은 도구를 통해 언제든 드릴다운이 가능합니다. 이를 통해 각 지점에서 가장 강한 영향을 미치는 변수와 프로세스를 구동하는 요인을 확인할 수 있습니다. 또한 숨겨진 상관관계와 인과 관계를 밝혀 프로세스에 대한 추가적인 통찰력을 제공합니다.
이로 인해 다변량 데이터 분석은 교육에 있어 매우 귀중한 도구가 됩니다. 새로운 운전자들은 다른 부분들이 어떻게 상호작용하는지, 어떤 변수가 상호작용을 주도하는지를 보면서 공정의 기능을 훨씬 더 잘 이해할 수 있습니다. 또한 숙련된 직원들의 지식을 검증하여, 해당 운전자들이 은퇴할 때 지식이 손실되지 않는 추가적인 이점도 제공합니다.
데이터 분석을 사용하여 해결할 수 있는 생산 최적화와 관련된 일반적인 질문들:
이상적인 공정 파라미터 내에서 프로세스를 유지하는 가장 효과적인 방법 중 하나는 실시간 공정 모니터링 및 제어입니다. 즉각적인 시정 조치를 취할 수 있으면 폐기물을 줄이고 효율성을 높일 수 있습니다. SIMCA®-온라인을 사용하면 생산 공정에 대한 자신감을 얻고 더욱 일관된 제품 품질을 달성할 수 있습니다.
펄프 및 종이 공정에서 작업을 모니터링하고 제어하는 능력은 – 다른 모든 공정과 마찬가지로 – 공장 레이아웃에 따라 제어 프로그램을 분산 제어 시스템(DCS) 또는 제조 실행 시스템(MES)에 연결해야 합니다. 싸토리우스의 제어 소프트웨어인 SIMCA®-online은 DCS 또는 MES와 통신하며 이를 대체하지 않으므로 감독 제어입니다.
데이터 분석을 이용한 모델링은 단일 변수에 대한 여러 제어 차트를 하나의 다변량 제어 차트로 결합하는 데 사용될 수 있습니다. 이러한 정보 깊이의 감소는 무손실이므로 드릴다운 기능을 제어 차트의 어느 지점에서나 사용하여 편차의 근본 원인을 감지하고 시정 조치를 취할 수 있습니다.
다변량 공정 제어를 설정하는 것은 매우 간단합니다. 다음은 일반적인 시나리오이며, 세부 사항은 조건 및 고객 우선순위에 따라 조정될 것입니다:
IT 설비에 대한 접근이 가능하다면, 컨설팅 및 교육을 포함한 모든 단계를 외부 인력 없이 원격으로 수행할 수 있습니다.
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실시간 모니터링의 또 다른 장점은 예측 제어입니다. 싸토리우스 SIMCA®-온라인은 공정이 어떻게 진행되고 있는지 예측하고 최적 모델에서 벗어나고 있는지 판단할 수 있습니다. 이는 처방적 조치를 위한 기회를 제공하며, 폐루프 형태로 자동으로 또는 운영자가 수동으로 변수를 조기에 변경할 수 있습니다.
펄프 및 종이 공정을 포함한 모든 공정의 작업을 모니터링하고 제어하려면 제어 프로그램을 공장 레이아웃에 따라 분산 제어 시스템(DCS) 또는 제조 실행 시스템(MES)에 연결해야 합니다. 싸토리우스의 제어 소프트웨어인 SIMCA®-online은 DCS 또는 MES와 통신하며 이를 대체하지 않으므로 감독 제어 방식입니다.
SIMCA®-online을 사용한 공정 제어의 개략도. 이 프로그램은 여러 다른 데이터베이스를 통해 DCS 또는 MES에 연결되며, 이 데이터베이스는 데이터 네트워크에 연결됩니다. 종이 기계와 다양한 보조 장치들이 동일한 네트워크에 연결됩니다. SIMCA®-online 서버는 이러한 데이터베이스에서 데이터를 읽을 수 있으며, 필요한 경우 히스토리안 또는 배치 데이터베이스(사용 가능한 경우)와 DCS/MES에 데이터를 다시 쓸 수 있습니다.
개략도에 표시된 설정은 간단한 모니터링부터 폐루프 제어까지 다양한 공정 제어에 사용될 수 있습니다. 모니터링 시 SIMCA®-online은 들어오는 공정 데이터를 이상적인 공정 모델과 비교하여 2σ 및 3σ 편차 한계가 있는 단일 다변량 제어 차트에 도시합니다. 이를 통해 운전자는 공정이 이상적인 상태에서 너무 멀어졌는지 쉽게 확인할 수 있습니다.
예측 제어는 정교함의 척도에서 다음 단계입니다. 이 경우 소프트웨어는 과거 데이터 분석을 통해 얻은 지식을 바탕으로 현재 공정의 발전을 예측합니다. 일정 공정 실행 시간 후에는 공정 결과(수율, 품질 매개변수)를 예측하거나 향후 제어에서 벗어날 가능성을 예측할 수 있습니다. 후자의 경우, 인간의 눈으로 편차를 감지하기 훨씬 전에 운전자에게 경고하는 데 사용될 수 있습니다.
가장 고급 단계는 처방적 제어입니다. 이는 중요한 설정에 대한 변경 권고 옵션을 추가합니다. 이는 운전자가 공정의 이탈을 막기 위해 새로운 값으로 재설정해야 할 매개변수를 알 수 있음을 의미합니다. 우리는 이를 '권고된 미래'라고 부릅니다. 원한다면 이를 DCS/MES에 자동으로 변경사항을 기록하여 폐루프 제어로 전환할 수도 있습니다.
데이터 분석 소프트웨어는 일반적으로 자본 장비 투자보다 비용이 훨씬 적게 들고, 새 장비를 설치하는 것에 비해 허가가 필요 없으며 빠르게 구현할 수 있습니다.
배출량 감소: 데이터 분석을 통해 열 및 전력 장치 최적화
싸토리우스의 SIMCA® 및 SIMCA®를 공정 최적화와 제어에 도입한 펄프 및 제지 공장의 투자 수익률(ROI)은 연간 6배에서 9배 이상입니다. 간단히 말해, 기업들은 이 소프트웨어로 단 몇 개월 만에 수백만 달러를 절약할 수 있습니다.
한 제지 회사의 목표는 회수 보일러 효율성을 개선하고 연료 비용을 절감하는 것이었다.
두 개의 제지 전문 기업이 제품 품질을 실시간으로 평가하기 위해 싸토리우스 SIMCA®와 싸토리우스 SIMCA®-온라인을 도입했습니다.
싸토리우스 SIMCA®-온라인을 사용하여 고객이 탄산음료 폐기물을 줄이고 원자재 비용을 낮췄습니다
데이터 분석을 활용하여 열 및 전력 장치 최적화
소프트웨어를 활용한 전력 생산 및 배출량 제어는 신규 장비 구매보다 훨씬 비용 효율적이며, 인허가 관련 복잡한 절차를 피할 수 있습니다.
데이터 분석 소프트웨어는 제조 과정에서 프로세스를 최적화하고 효율적으로 관리하는 데 도움을 줍니다.
장비에서 수집된 데이터를 다변량 방식으로 분석하여 생산 장비의 장기적인 운영 상태를 관리하고, 예기치 않은 가동 중단 시간을 줄이며, 고장을 방지할 수 있습니다. 마모와 파손을 유발하는 모든 요인에 대한 통계적 분석을 통해 장비 수명을 연장하거나 공정 간 가동 중단 시간을 단축할 가능성이 가장 높은 운영 설정이나 프로세스에 대한 통찰력을 얻을 수 있으며, 심지어 예측 유지보수를 구현할 수 있습니다.
제조 설비 종합 효율성(OEE)은 제조 생산성을 측정하는 최고의 기준이자 모범 사례입니다. 실제로 생산적인 제조 시간의 비율을 객관적으로 측정할 수 있습니다. OEE를 측정하고 기본 손실 및 병목 현상을 분석함으로써, 제조 공정을 체계적으로 개선하는 방법에 대한 중요한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
적절한 데이터 분석 도구는 화학 물질, 광물 및 기타 원자재의 구성을 평가하여 생산 요구 사항을 충족하는지 확인하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 최종 제품의 품질에 영향을 미치거나 배치를 망칠 수 있는 열등한 원자재의 사용을 방지할 수 있습니다. 또한 공정을 최적화하고 가장 적은 폐기물로 최고 품질의 제품을 생산하기 위해 원자재의 적절한 용량, 온도, 구성 또는 기타 관련 특성을 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다.
자세히 알아보기:
일반적인 공정 모니터링 애플리케이션에서는 운영자들이 여러 개의 다른 관리도를 주시하고 편차를 모니터링해야 합니다. 모든 변수를 동시에 모니터링하고 공정이 최적의 경로에서 벗어나기 시작할 때 알람을 받을 수 있도록 여러 차트를 단일 관리도로 결합하는 것은 특히 정상보다 적은 인력으로 운영할 때 큰 이점이 될 수 있습니다. 드릴다운 기능을 통해 편차의 근본 원인을 즉시 파악할 수 있습니다.
통계적 공정 모니터링을 통해 제품, 원자재, 장비 또는 공정의 결함을 더 빠르게 식별할 수 있습니다. 궁극적으로 이는 전반적인 생산 품질 향상, 공정 편차 감소, 그리고 불량 배치 감소를 의미할 것입니다.
다변량 분석 모델은 시간에 따른 품질 매개변수를 예측하는 기반을 제공합니다. 이를 통해 높은 신뢰도로 최종 중요 품질 속성을 예측할 수 있습니다. 제조업체는 고급 데이터 분석을 사용하여 다양한 생산 투입 요소의 영향을 비교하고 측정할 수 있으며, 종종 출력에 영향을 미치는 놀랍고 예상치 못한 종속성을 발견하게 됩니다.
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변동성을 제한하고 에너지나 자원을 절약하는 최적의 제조 공정을 만들거나 새로운 공식을 개발할 때, 다음과 같은 점을 고려해야 합니다...
식스 시그마라는 용어를 린 제조, 카이젠 접근법 또는 지속적인 품질 개선과 연관하여 들어보셨을 것입니다. 아마도 당신은 생각하고 있을 것입니다...
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