펄프 및 제지 산업을 위한 데이터 분석

펄프 및 제지 공장의 생산 성공은 프로세스가 복잡하고 종이 기계 및 보조 장치를 포함한 많은 장비가 사용되기 때문에 여러 요인에 의해 좌우됩니다. Sartorius의 다변량 데이터 분석 소프트웨어 SIMCA^®는 최종 품질, 수율, 지속 가능성 및 기타 중요한 최적화 목표에 영향을 미치는 가장 중요한 요인을 결정하기 위해 과거 생산 데이터를 분석할 수 있는 포괄적이면서도 사용하기 쉬운 도구 세트를 제공합니다. 이러한 최적화 프로세스의 궁극적인 목표는 원자재부터 최종 제품까지의 완전한 가시성과 품질 예측입니다.

NO_x 생산과 관련하여 보일러/스팀 터빈 전력 및 스팀 발생 장치의 운전 상태를 설명하는 다변량 변수의 계수 플롯입니다. 이 플롯은 가장 강한 양의 영향(빨간색)부터 가장 강한 음의 영향(파란색)까지 원래 변수의 영향을 보여줍니다. 이를 통해 NO_x 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 과거 공정 데이터를 단일 그래프로 표시할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 전체 프로세스는 무손실이며 위의 계수 그래프와 같은 도구를 통해 언제든지 드릴다운할 수 있습니다. 이를 통해 각 지점에서 가장 강한 영향을 미치는 변수와 프로세스를 구동하는 변수를 확인할 수 있으며, 숨겨진 상관관계와 인과 관계를 밝혀 프로세스에 대한 추가 통찰력을 제공합니다.

다변량 데이터 분석은 교육에 있어 매우 귀중한 도구입니다. 새로운 운영자들은 다양한 부품들이 어떻게 상호작용하고 어떤 변수가 상호작용을 주도하는지를 보면서 공장의 기능을 훨씬 더 잘 이해할 수 있을 것입니다. 또한, 이는 숙련된 직원들의 지식을 검증하여 해당 운영자들이 은퇴할 때 지식이 사라지지 않는다는 추가적인 이점도 제공합니다.

생산 최적화와 관련된 일반적인 질문들:

• 생산 최적화와 관련하여 공장 운영에 가장 강력한 영향을 미치는 요인/변수는 무엇입니까?
• 이러한 영향들은 공장이 운영되는 운영 모드 또는 부하 수준에 따라 어떻게 달라집니까?
• 환경 친화적으로 최대한 운영하기 위해 이러한 요소들을 어떻게 활용할 수 있을까요?
• 내가 보지 못하는 운영에 영향을 미치는 인과관계가 있을까요?

펄프 및 종이 산업의 작업을 모니터링하고 제어하려면 – 다른 모든 공정과 마찬가지로 – 제어 프로그램을 공장 레이아웃에 따라 분산 제어 시스템(DCS) 또는 제조 실행 시스템(MES)에 연결해야 합니다. Sartorius의 제어 소프트웨어인 SIMCA^®-online은 DCS 또는 MES와 통신하며 이를 대체하지 않으므로 감독 제어입니다.

데이터 분석을 통한 모델링은 단일 변수에 대한 여러 관리도표를 하나의 다변량 관리도표로 결합하는 데 사용될 수 있습니다. 이 정보 깊이의 감소는 무손실이므로 드릴다운 기능을 통해 관리도표의 어느 지점에서든 편차의 근본 원인을 감지하고 시정 조치를 취할 수 있습니다.

다변량 공정 관리를 설정하는 것은 매우 간단합니다. 다음은 일반적인 시나리오이며, 세부 사항은 조건과 고객 우선순위에 따라 달라질 수 있습니다:

1. 범위, 리소스 및 요구사항 정의
2. 다변량 소프트웨어 설정
3. 데이터 과학자 컨설팅 서비스를 사용하고 / 또는 다음 작업을 수행하도록 직원을 교육하기
4. 목적에 적합한 데이터 세트 결정 - 대부분 데이터 히스토리안에서 가져옴
5. 조사 중인 프로세스에 영향을 미치는 가장 중요한 변수를 찾고 이를 기반으로 다변량 모델 구축
6. 모니터링 소프트웨어에 모델 업로드 - 즉시 사용 가능

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

펄프 및 종이 산업의 운영을 모니터링하고 제어하는 능력은 – 다른 모든 공정과 마찬가지로 – 제어 프로그램이 공장 레이아웃에 따라 분산 제어 시스템(DCS) 또는 제조 실행 시스템(MES)에 연결되어 있어야 합니다. Sartorius의 제어 소프트웨어인 SIMCA^®-온라인은 DCS 또는 MES와 통신하며 이를 대체하지 않으므로 감독 제어입니다.

SIMCA^®-온라인을 사용한 공정 제어의 개략도. 이 프로그램은 여러 다른 데이터베이스를 통해 DCS 또는 MES에 연결되며, 이 데이터베이스는 데이터 네트워크에 연결됩니다. 제지기와 다양한 종류의 하나 이상의 보조 장치가 동일한 네트워크에 연결됩니다. SIMCA^®-온라인 서버는 이러한 데이터베이스에서 데이터를 읽을 수 있으며, 필요한 경우 히스토리언 또는 배치 데이터베이스(사용 가능한 경우)에 다시 쓸 수 있습니다.

개략도에 표시된 설정은 간단한 모니터링부터 폐루프 제어까지 공정 제어에 사용될 수 있습니다. 모니터링의 경우 SIMCA^®-온라인은 들어오는 공정 데이터를 이상적인 공정 모델과 비교하여 2σ 및 3σ 편차 한계가 있는 단일 다변량 제어 차트에 표시합니다. 운전자는 이를 통해 공정이 이상적인 상태에서 너무 멀어졌는지 쉽게 확인할 수 있습니다.

예측 제어는 정교함 척도의 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 설정 변경에 대한 조언을 추가하는 옵션을 제공합니다. 이는 운전자가 공정 편차를 멈추기 위해 새 값으로 재설정해야 할 매개변수를 알 수 있음을 의미합니다. 이를 '권장 미래'라고 합니다. 원하는 경우 이를 DCS/MES에 자동으로 변경사항을 다시 쓰는 폐루프 제어로 전환할 수도 있습니다.