펄프 & 제지 산업을 위한 데이터 분석

데이터 분석 소프트웨어로 생산 비용 절감

높은 수준의 펄프 및 종이 생산을 일관성과 품질을 유지하면서 달성하는 것은 도전적인 과제입니다. 생산성 향상 추구는 장비에 많은 스트레스를 줍니다. 중단은 매우 비용이 많이 들 수 있으며, 높은 가변성은 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 사용하여 공정 최적화와 제어를 달성하면 폐기물 감소, 효율성 향상, 장비 수명 연장 등 큰 성과를 얻을 수 있습니다.

소프트웨어만으로 공정 지식과 성과 개선

SIMCA 다변량 데이터 분석(MVDA) 소프트웨어는 원자재를 더 효율적으로 사용하고, 생산량을 높이며, 장비의 마모를 줄이기 위해 생산 공정을 조정하는 방법을 제공합니다. SIMCA는 수율, 생산량 및 품질 매개변수와 같은 과거 공정 데이터를 사용하여 최적 성능 상태의 생산 공정 모델을 생성합니다. 또한 회수 보일러를 포함한 증기 및 전력 생산을 최적화하여 연료 비용을 절감하고 배출량을 통제하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

데이터 분석 소프트웨어로 생산 공정 최적화

펄프 및 제지 공장의 생산 성공은 많은 요인에 의해 좌우되며, 공정이 복잡하고 제지기 및 보조 장치를 포함한 많은 장비가 사용됩니다. 싸토리우스의 다변량 데이터 분석 소프트웨어 SIMCA는 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.

NO 생산과 관련하여 보일러/증기 터빈 전력 및 증기 생성 장치의 작동 상태를 설명하는 다변량 변수의 계수 플롯입니다. 이 플롯은 가장 강한 양의 영향(빨간색)부터 가장 강한 음의 영향(파란색)까지 원본 변수의 영향을 보여줍니다. 이를 통해 NO 생산을 최적화하기 위해 강화해야 할 요인과 줄여야 할 요인을 한눈에 알 수 있습니다.

다변량 공정 데이터 분석의 가장 두드러진 장점 중 하나는 정보 깊이의 감소입니다. 수백 개의 변수를 가진 수년간의 역사적 공정 데이터를 단일 그래프로 표시할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 전체 프로세스는 무손실이며, 위의 계수 그래프와 같은 도구를 통해 언제든지 드릴다운할 수 있습니다. 이는 각 지점에서 가장 강력한 영향을 미치는 변수와 프로세스를 구동하는 변수를 보여줍니다. 또한 숨겨진 상관관계와 인과관계를 밝혀 프로세스에 대한 추가적인 통찰력을 제공합니다.

이로 인해 다변량 데이터 분석은 교육에 있어 매우 귀중한 도구가 됩니다. 새로운 운영자들은 다른 부분들이 어떻게 상호작용하고 어떤 변수가 상호작용을 주도하는지를 보면서 공정의 기능을 훨씬 더 잘 이해할 수 있습니다. 또한 숙련된 직원들의 지식을 검증하여, 해당 운영자들이 은퇴할 때 지식이 사라지지 않는 추가적인 이점도 제공합니다.

데이터 분석을 사용하여 답변할 수 있는 생산 최적화와 관련된 일반적인 질문:

생산 최적화와 관련하여 공장 운영에 가장 강력한 영향을 미치는 요인/변수는 무엇입니까?
이러한 영향들이 공장의 운전 모드 또는 부하 수준에 따라 어떻게 달라집니까?
환경 친화적으로 항상 운전하기 위해 이를 어떻게 활용할 수 있습니까?
운영에 영향을 미치는 제가 보지 못한 요인들 간의 인과관계가 있습니까?

펄프 및 제지 산업의 모델 기반 공정 제어 소개

실시간 공정 모니터링 및 제어를 통해 공정을 이상적인 매개변수 내에 유지하는 가장 효과적인 방법 중 하나입니다. 즉각적인 시정 조치를 취함으로써 폐기물을 줄이고 효율성을 개선할 수 있습니다. SIMCA-online을 통해 생산 공정에 대한 신뢰를 높이고 더욱 일관된 제품 품질을 달성할 수 있습니다.

설치 용이, 신속한 결과

펄프 및 종이 공정에서 작업을 모니터링하고 제어하는 능력은 – 다른 모든 공정과 마찬가지로 – 제어 프로그램이 플랜트 레이아웃에 따라 분산 제어 시스템(DCS) 또는 제조 실행 시스템(MES)에 연결되어야 합니다. 싸토리우스의 제어 소프트웨어인 SIMCA-online은 DCS 또는 MES와 통신하며 이를 대체하지 않으므로 감독 제어입니다.

데이터 분석을 이용한 모델링은 단일 변수에 대한 여러 관리도를 하나의 다변량 관리도로 결합하는 데 사용될 수 있습니다. 이러한 정보 깊이의 감소는 무손실이므로 드릴다운 기능을 관리도의 어느 지점에서나 사용하여 편차의 근본 원인을 감지하고 시정 조치를 취할 수 있습니다.

다변량 공정 관리를 설정하는 것은 매우 간단합니다. 다음은 일반적인 시나리오이며, 세부 사항은 조건 및 고객 우선순위에 따라 조정될 것입니다:

범위, 자원 및 요구사항 정의
다변량 소프트웨어 설정
데이터 과학자 컨설팅 서비스 활용 및/또는 후속 작업 수행을 위한 직원 교육
목적에 적합한 데이터 세트 결정 - 대부분 데이터 이력 관리 시스템에서 추출
조사 대상 공정에 영향을 미치는 가장 중요한 변수 찾기 및 이를 기반으로 다변량 모델 구축
모델을 온라인 모니터링 소프트웨어에 업로드 - 즉시 사용 가능

IT 설치에 대한 접근이 가능하다는 전제 하에, 컨설팅 및 교육을 포함한 모든 단계를 외부 인원 없이 원격으로 수행할 수 있습니다.

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예측 또는 처방적 제어 달성

실시간 모니터링의 또 다른 장점은 예측 제어입니다. SIMCA-온라인은 공정이 어떻게 진행되는지 예측하고 최적 모델에서 벗어나는지 여부를 판단할 수 있습니다. 이는 처방적 조치의 기회를 제공하며, 폐회로 형태로 자동으로 또는 운영자가 수동으로 변수를 조기에 변경할 수 있습니다.

모니터링에서 폐회로까지의 감독 제어

SIMCA-online을 사용한 공정 제어의 개략도. 이 프로그램은 여러 다른 데이터베이스를 통해 DCS 또는 MES에 연결되며, 이는 다시 데이터 네트워크에 연결됩니다. 제지기와 다양한 종류의 하나 이상의 보조 장치가 동일한 네트워크에 연결됩니다. SIMCA-online 서버는 이러한 데이터베이스에서 데이터를 읽을 수 있으며, 원하는 경우 히스토리언 또는 배치 데이터베이스(사용 가능한 경우)와 DCS/MES에 다시 쓸 수 있습니다.

개략도와 같은 설정은 간단한 모니터링부터 폐루프 제어까지 공정 제어에 사용될 수 있습니다. 모니터링의 경우 SIMCA-online은 들어오는 공정 데이터를 이상적인 공정 모델과 비교하고, 해당 2σ 및 3σ 편차 한계가 있는 단일 다변량 제어 차트에 도시합니다. 운전자는 이를 통해 공정이 이상에서 너무 멀리 벗어나는 시점을 쉽게 확인할 수 있습니다.

예측 제어는 정교함 척도에서 다음 단계입니다. 이 경우 소프트웨어는 과거 데이터 분석에서 얻은 지식을 기반으로 현재 공정의 발전을 예측합니다. 일정 공정 실행 시간 후에는 공정 결과(수율, 품질 매개변수) 또는 향후 제어를 벗어날 가능성을 예측할 수 있습니다. 후자의 경우 인간의 눈이 편차를 보기 훨씬 전에 운전자에게 경고하는 데 사용될 수 있습니다.

가장 고급인 처방적 제어는 중요한 설정에 대한 변경 권고 옵션을 추가합니다. 이는 운전자가 공정 편차를 중단하기 위해 새 값으로 재설정할 매개변수를 알 수 있음을 의미합니다. 이를 '권고된 미래'라고 합니다. 원하는 경우 DCS/MES에 자동으로 변경 사항을 기록하여 폐루프 제어로 전환할 수도 있습니다.

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데이터 분석 소프트웨어는 자본 장비에 대한 투자보다 훨씬 비용이 적게 들며, 일반적으로 허가가 필요하지 않고 새 장비를 설치하는 것에 비해 빠르게 구현할 수 있습니다.

자본 투자 (소프트웨어와 비교)

광범위한 공식 예산 검토와 높은 비용이 수반됩니다
여러 공급업체와 함께 구현하는 데 광범위한 시간이 소요됨
허가 및 규제 요건이 적용될 수 있음
새로운 인력 및/또는 광범위한 교육 필요
구현 중 운영 지연 또는 중단

배출량 감소: 데이터 분석을 활용하여 열 및 전력 장치 최적화

투자수익률 및 절감 결과

공정 최적화 및 제어를 위해 SIMCA와 SIMCA-online을 도입한 펄프 및 종이 공장의 투자수익률(ROI)은 연간 6~9배 이상입니다. 요약하자면, 기업은 이 소프트웨어로 단 몇 개월 만에 수백만 달러를 절감할 수 있습니다.

개선된 회수보일러 효율성

한 펄프 및 제지 회사의 목표는 회수보일러 효율성을 개선하고 연료 비용을 절감하는 것이었다.

공장장은 더 나은 증발기 성능을 통해 흑액 고형분 함량을 1% 개선하면 연간 절감되는 연료 비용이 20만 달러 이상이 된다고 계산했다
SIMCA를 통해 공정을 개선함으로써 고형분 증가는 0.5%였다
다음 해의 예상 개선 효과는 1 - 2%로 추정되었다

제품 품질의 실시간 평가

두 개의 제지 전문 기업이 제품 품질의 실시간 평가를 위해 SIMCA와 SIMCA-온라인을 구현했다

실시간 품질 평가를 통해 실험실 테스트에 대한 의존도를 줄임으로써, 해당 기업은 등급 변경 시 시작 시간을 최대 50%까지 단축하고 한 대의 기계에서 최대 25톤까지 생산량을 증가시킬 수 있었다
이로 인해 한 대의 기계에서 약 300,000유로의 비용 절감을 달성했다
다른 사례에서는 신규 고객 또는 신제품에 대한 시험 실패 횟수를 50회 중 0회로 줄일 수 있어, 상당한 비용과 재작업 시간을 절약했을 뿐만 아니라 기업의 평판에도 긍정적이었다

화학 물질 소비 절감

고객이 SIMCA-온라인을 사용하여 탄산음료 폐기물을 줄이고 원자재 비용을 낮췄습니다

침전조의 pH를 제어하여 황산의 정확하고 시기적절한 투입으로 일정하고 이상적인 수준을 유지했습니다
황산과 탄산소다 손실 절감액은 연간 120,000 USD 이상으로 계산되었습니다

데이터 분석을 통해 열 및 전력 장치를 최적화하세요

자본 지출 없이 배출량 감축

소프트웨어를 사용하여 전력 생산 및 배출량 제어를 최적화하면 새 장비를 구매하는 것보다 훨씬 비용이 적게 들며, 인허가 관련 문제도 피할 수 있습니다.

공정 최적화 및 제어

데이터 분석 소프트웨어는 제조 과정에서 공정을 최적화하고 관리하는 데 도움을 줍니다.

계획되지 않은 가동 중단 감소
전체 설비 종합 효율성(OEE) 개선
원자재 활용도 개선
단일 관리도를 여러 화면 대신 모니터링
결함을 신속하게 식별
전략 모델링 및 결과 예측

계획되지 않은 가동 중단 감소

다변량 데이터 분석을 통해 계측기에서 얻은 데이터를 활용하여 생산 장비의 장기 운영 상태를 관리하고, 계획되지 않은 가동 중단을 줄이며, 고장을 예방할 수 있습니다. 마모와 손상을 야기하는 모든 요인에 대한 통계적 분석을 통해 장비 수명을 연장하거나 공정 간 가동 중단 시간을 단축할 수 있는 운영 설정이나 공정에 대한 통찰력을 얻을 수 있으며, 심지어 예측 유지보수를 구현할 수 있습니다.

전체 장비 효율성 개선

전체 장비 효율성(OEE)은 제조 생산성을 측정하는 최고의 기준이자 모범 사례입니다. 이는 실제로 생산적인 제조 시간의 비율에 대한 객관적인 측정을 제공합니다. OEE를 측정하고 기본 손실 및 병목 현상을 분석함으로써 제조 공정을 체계적으로 개선하는 방법에 대한 중요한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

원자재 활용도 개선

올바른 데이터 분석 도구는 화학물질, 광물 및 기타 원자재의 구성을 평가하여 생산 요구사항을 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 최소한의 폐기물로 최고 품질의 제품을 생산하기 위해 원자재의 적절한 부피, 온도, 구성 또는 기타 관련 특성을 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다.

자세히 보기:

통합 관리 차트 보기

일반적인 공정 모니터링 어플리케이션에서는 운영자들이 여러 가지 다른 관리도표를 주시하고 이상 징후를 모니터링해야 합니다. 여러 차트를 단일 관리도표로 결합하여 모든 변수를 동시에 모니터링하고 공정이 최적 경로에서 벗어날 때 알람을 받을 수 있다면, 특히 정상 인력보다 적은 상황에서 운영할 때 큰 이점이 될 수 있습니다. 드릴다운 기능을 통해 이상 징후의 근본 원인을 즉시 식별할 수 있습니다.

결함 신속 식별

통계적 공정 모니터링을 통해 제품, 원자재, 장비 또는 공정의 결함을 더 빠르게 식별할 수 있습니다. 궁극적으로 이는 전반적인 생산 품질 향상, 공정 이상 감소, 그리고 불량 배치 감소를 의미할 것입니다.

전략 모델링 및 결과 예측

다변량 분석 모델은 시간에 따른 품질 매개변수를 예측하는 기반을 제공합니다. 높은 신뢰도로 최종 중요 품질 특성을 예측할 수 있습니다. 제조업체는 고급 데이터 분석을 사용하여 다양한 생산 투입 요소의 효과를 비교하고 측정할 수 있으며, 종종 출력에 영향을 미치는 놀랍고 예상치 못한 종속성을 발견할 수 있습니다.