데이터 분석 소프트웨어로 생산 비용 절감
높은 펄프 및 종이 생산 속도를 달성하는 동시에 일관성과 품질을 유지하는 것은 어려운 일입니다. 더 높은 생산성을 추구하면 장비에 많은 스트레스가 가해집니다. 중단은 많은 비용을 초래할 수 있으며 높은 변동성은 품질에 좋지 않습니다. 따라서 하드웨어를 탈진시키거나 손상시키지 않고 생산을 일관되게 유지하거나 개선할 수 있는 모든 조치는 큰 비용 절감을 의미합니다.
데이터 분석 소프트웨어는 펄프 및 제지 공장에서 고가의 새 장비를 구입하지 않고도 비용을 절감하고 품질을 개선할 수 있는 대안을 제시합니다. 소프트웨어를 사용하여 프로세스를 최적화하고 제어하면 낭비 감소, 효율성 향상, 장비 수명 연장 등 큰 수익을 얻을 수 있습니다.
SIMCA®(다변량 데이터 분석) 소프트웨어는 원자재를 보다 효율적으로 사용하고, 생산량을 늘리고, 장비의 마모를 줄이기 위해 생산 공정을 조정할 수 있는 방법을 제공합니다. SIMCA®는 수율, 생산량 및 품질 매개변수와 같은 과거 공정 데이터를 사용하여 최적의 성능으로 생산 공정 모델을 생성합니다. 또한 회수 보일러를 포함한 증기 및 전력 생산을 최적화하여 연료를 추가로 절약하고 배기가스 배출을 제어할 수 있습니다.
펄프 및 제지 공장의 생산 성공은 공정이 복잡하고 제지 기계 및 보조 장치를 포함한 많은 장비가 사용되기 때문에 여러 가지 요인에 의해 결정됩니다. 싸토리우스의 다변량 데이터 분석 소프트웨어 SIMCA®은 과거 생산 데이터를 분석하여 최종 품질, 수율, 지속 가능성 및 기타 여러 중요한 최적화 목표에 가장 영향을 미치는 요인을 파악하는 포괄적이면서도 사용하기 쉬운 툴셋을 제공합니다. 이러한 최적화 프로세스의 궁극적인 목표는 원자재부터 최종 제품까지 완벽한 가시성과 품질 예측입니다.
다변량 변수에 대한 계수 플롯, 점수 플롯의 점으로, NOx 생산에 대한 보일러/증기 터빈 전력 및 증기 발생 장치의 작동 상태를 설명합니다. 이 플롯은 가장 강한 양수(빨간색)에서 가장 강한 음수(파란색)까지 점수에 대한 원래 변수의 영향력을 보여줍니다. 이를 통해 NOx 생산을 최적화하기 위해 강화해야 할 요소와 줄여야 할 요소를 한눈에 파악할 수 있습니다.
다변량 데이터 분석의 가장 두드러진 장점 중 하나는 정보 깊이를 줄일 수 있다는 점입니다. 수백 개의 변수가 포함된 수년간의 과거 프로세스 데이터를 하나의 그래프에 표시할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 전체 프로세스는 손실되지 않으며 위의 계수 그래프와 같은 도구를 사용하면 언제든지 드릴다운할 수 있습니다. 이는 각 지점에서 어떤 변수가 가장 큰 영향을 미치고 프로세스를 주도하는지 보여줍니다. 또한 숨겨진 상관관계와 인과 관계를 밝혀내어 프로세스에 대한 추가적인 인사이트를 제공합니다.
따라서 다변량 데이터 분석은 교육에 매우 유용한 도구입니다. 새로운 작업자는 여러 부품이 어떻게 상호 작용하고 어떤 변수가 상호 작용을 주도하는지 확인함으로써 공장의 기능을 훨씬 더 잘 이해할 수 있습니다. 또한 숙련된 직원의 지식을 검증하여 이러한 작업자가 퇴직하더라도 그 지식을 잃지 않는 추가적인 이점도 제공합니다.
데이터 분석을 통해 생산 최적화와 관련된 일반적인 질문에 대한 답을 얻을 수 있습니다:
프로세스를 이상적인 매개변수 범위 내에서 유지하는 가장 효과적인 방법 중 하나는 실시간 프로세스 모니터링 및 제어입니다. 즉시 시정 조치를 취할 수 있으면 낭비를 줄이고 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다. SIMCA®-online을 사용하면 생산 공정에 대한 자신감을 얻고 보다 일관된 제품 품질을 달성할 수 있습니다.
다른 공정과 마찬가지로 펄프 및 제지 공정에서 작업을 모니터링하고 제어하려면 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 제어가 가능합니다.
데이터 분석을 통한 모델링은 단일 변수에 대한 여러 제어 차트를 하나의 다변수 제어 차트로 결합하는 데 사용할 수 있습니다. 이렇게 정보 깊이를 줄이면 손실이 없으므로 제어 차트의 어느 지점에서든 드릴다운 기능을 사용하여 편차의 근본 원인을 감지하고 수정 조치를 취할 수 있습니다.
다변량 프로세스 제어를 설정하는 것은 매우 복잡하지 않습니다. 다음은 일반적인 시나리오이며, 세부적으로는 조건과 고객 우선 순위에 따라 조정할 수 있습니다:
IT 설비에 대한 액세스가 가능하다면 컨설팅 및 교육을 포함한 모든 단계를 공장 현장에 외부 인력 없이 원격으로 수행할 수 있습니다.
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실시간 모니터링의 또 다른 장점은 예측 제어입니다. SIMCA®-online은 프로세스가 어떻게 발전하고 있는지 예측하고 최적의 모델에서 벗어나고 있는지 확인할 수 있습니다. 이를 통해 조기에 변수를 변경하는 처방적 조치를 취할 수 있으며, 이는 폐쇄 루프 형태로 자동으로 수행하거나 운영자가 수동으로 수행할 수 있습니다.
SIMCA®-online을 사용한 공정 제어 도식. 이 프로그램은 데이터 네트워크에 연결되는 여러 데이터베이스를 통해 DCS 또는 MES를 연결합니다. 제지 기계와 하나 이상의 모든 종류의 보조 장치가 동일한 네트워크에 연결됩니다. SIMCA®-온라인 서버는 이러한 데이터베이스에서 데이터를 읽고 히스토리언 또는 배치 데이터베이스(사용 가능한 경우)에 다시 쓸 수 있으며 원하는 경우 DCS/MES에 쓸 수도 있습니다.
회로도와 같이 간단한 모니터링부터 폐쇄 루프 제어에 이르기까지 공정 제어에 사용할 수 있는 설정이 있습니다. 모니터링의 경우 SIMCA®-online은 들어오는 프로세스 데이터를 이상적인 프로세스의 모델과 비교하여 2 & 시그마 및 3 & 시그마 편차 제한에 따라 단일 다변량 제어 차트에 표시합니다. 운영자는 프로세스가 이상에서 너무 멀어지는 시점을 쉽게 확인할 수 있습니다.
예측 제어는 정교함의 다음 단계입니다. 이 경우 소프트웨어는 과거 데이터 분석을 통해 얻은 지식을 바탕으로 현재 공정의 진행 상황을 예측합니다. 따라서 특정 프로세스 실행 시간이 지나면 프로세스 결과(수율, 품질 매개변수)를 예측하거나 향후 통제 범위를 벗어날 가능성이 있는지 예측할 수 있습니다. 후자의 경우 육안으로 편차가 발생하기 훨씬 전에 작업자에게 경고하는 데 사용할 수 있습니다.
가장 고급은 규범적 제어입니다. 규범적 제어에 중요한 설정 변경에 대해 조언하는 옵션이 추가됩니다. 즉, 운영자는 프로세스의 편차를 막기 위해 새 값으로 재설정할 매개변수를 알고 있습니다. 이를 향후 권장 사항이라고 합니다. 원하는 경우 변경 사항을 DCS/MES에 자동으로 다시 기록하여 폐쇄 루프 제어로 전환할 수도 있습니다.
데이터 분석 소프트웨어는 자본 장비에 투자하는 것보다 훨씬 저렴하고, 일반적으로 허가가 필요하지 않으며, 새로운 장비를 설치하는 것에 비해 빠르게 구현할 수 있습니다.
배출량 감소: 데이터 분석을 사용하여 열 및 전력 장치 최적화하기 보일러 벤치마크 설문조사 >
프로세스 최적화 및 제어를 위해 SIMCA® 및 SIMCA®-online을 도입한 펄프 및 제지 공장의 투자 수익률(ROI)은 연간 6배에서 9배 이상에 달합니다. 즉, 기업은 이 소프트웨어를 통해 단 몇 달 만에 수백만 달러를 절약할 수 있습니다.
한 펄프 및 제지 회사의 목표는 회수 보일러 효율을 개선하고 연료 비용을 절감하는 것이었습니다.
두 개의 제지 전문 회사가 제품 품질을 실시간으로 평가하기 위해 SIMCA® 및 SIMCA®-online을 구현했습니다.
SIMCA®-online을 사용하여 소다 낭비를 줄이고 재료비를 절감한 고객사
데이터 분석을 통한 열 및 전력 장치 최적화 보일러 벤치마크 설문조사 >
소프트웨어를 사용하여 전력 생산 및 배출 제어를 최적화하는 것은 새 장비를 구입하는 것보다 훨씬 비용이 적게 들고 허가의 번거로움을 피할 수 있습니다.자세히 보기
데이터 분석 소프트웨어는 제조 과정에서 프로세스를 최적화하고 제어할 수 있도록 도와줍니다.
계측기에서 수집된 데이터를 다변량 방식으로 분석하여 생산 장비의 장기적인 운영 상태를 관리하고 예기치 않은 가동 중단 시간을 줄이며 고장을 예방할 수 있습니다. 마모를 유발하는 모든 요인에 대한 통계 분석을 통해 장비의 수명을 연장하거나 프로세스 간 가동 중단 시간을 단축할 가능성이 가장 높은 운영 설정 또는 프로세스에 대한 인사이트를 얻고 예측 유지보수를 구현할 수도 있습니다.
OEE(설비종합효율)는 제조 생산성 측정을 위한 표준이자 모범 사례입니다. 이는 진정한 생산성을 발휘하는 제조 시간의 비율을 객관적으로 측정합니다. OEE를 측정하고 근본적인 손실과 병목 현상을 분석하면 제조 공정을 체계적으로 개선하는 방법에 대한 중요한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
올바른 데이터 분석 도구를 사용하면 화학물질, 광물 및 기타 원자재의 구성을 평가하여 생산 요건을 충족하는지 확인할 수 있습니다. 이를 통해 최종 제품의 품질에 영향을 미치거나 배치를 망칠 수 있는 열등한 원재료의 사용을 방지할 수 있습니다. 또한 공정을 최적화하고 낭비를 최소화하면서 최고 품질의 제품을 생산하기 위해 적절한 양, 온도, 성분 또는 기타 관련 원재료의 특성을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.
자세히 보기: 제조업체가 빅데이터 분석을 사용하여 프로세스를 개선하는 방법
일반적인 프로세스 모니터링 어플리케이션을 사용하면 작업자는 여러 가지 제어 차트를 보고 편차를 모니터링해야 합니다. 여러 차트를 하나의 제어 차트로 결합하여 모든 변수를 동시에 모니터링하고 프로세스가 최적의 경로에서 벗어나기 시작할 때 알람을 받으면 특히 적은 인원으로 운영할 때 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 드릴다운 기능을 사용하면 편차의 근본 원인을 즉시 파악할 수 있습니다.
통계적 프로세스 모니터링 기능을 사용하면 제품, 재료, 장비 또는 프로세스의 결함을 보다 신속하게 파악할 수 있습니다. 이는 궁극적으로 전반적인 생산 품질이 향상되고 공정 편차가 줄어들며 불량 배치가 줄어드는 것을 의미합니다.
다변량 분석 모델은 시간에 따른 품질 매개변수를 예측할 수 있는 기반을 제공합니다. 이를 통해 최종 중요 품질 속성을 높은 신뢰도로 예측할 수 있습니다. 제조업체는 고급 데이터 분석을 사용하여 다양한 생산 입력의 효과를 비교하고 측정할 수 있으며, 종종 생산량에 영향을 미치는 예상치 못한 종속성을 발견할 수 있습니다.
녹화된 웨비나를 시청하세요: 예측 유지보수 - 기계 및 장비의 상태와 성능 모니터링 및 예측
변수를 제한하고 에너지 또는 자원을 절약하는 최적의 제조 공정을 만들거나 새로운 공식을 개발하는 경우...
식스 시그마라는 용어가 린 제조, 카이젠 접근법 또는 지속적인 품질 개선과 함께 사용되는 것을 들어보셨을 것입니다. 아마도 당신은 ...
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