O Wedge faz possível o uso de algoritmos avançados para reconhecer padrões em dados de processo e qualidade. Abaixo, apresentamos quatro aplicações práticas de reconhecimento de padrões que ajudam os usuários do Wedge a obter um melhor entendimento das relações de causa e efeito dentro do processo.

CASO 1: Rastreie a causa raiz de um problema de qualidade

Há um problema de qualidade em seu processo. O desvio ocorre na espessura do produto final, causando desperdícios e refugo. Sua primeira prioridade é entender quais são as causas subjacentes que afetam o desvio de espessura.

Wedge passa por todas as outras medidas e encontra aquelas que têm um padrão semelhante ou espelhado ao mesmo tempo ou antes do desvio de espessura. Como resultado, o sistema Wedge lista os candidatos à causa raiz para o problema de qualidade.

Como usuário do Wedge, você não precisa se preocupar com possíveis atrasos no processo, pois a ferramenta de reconhecimento de padrões os compensa automaticamente.

CASO 2: Entenda as consequências das mudanças na matéria-prima

Mudanças na matéria-prima também podem afetar o seu processo. Os algoritmos de reconhecimento de padrões do Wedge também podem ajudar a encontrá-los.

O Wedge compara a forma de onda na seleção do gráfico (a mudança da matéria-prima do tipo um para zero e de volta para um) com outros sinais e lista os candidatos de consequência de melhor correlação com relação à medição do alvo e atraso do processo.

Esta é uma ótima maneira de aprender coisas novas sobre o comportamento do processo de destino.

CASO 3: Descobrir o que causa flutuações periódicas

Um único pico em um sinal e / ou uma mudança em um nível são padrões fáceis de notar e rastrear. Mas e se as medições do seu alvo flutuarem fortemente, mas parecerem aleatórias? Ou o padrão não parece claro ou há vários padrões independentes tendo um impacto ao mesmo tempo? Parece complicado, mas com o Wedge não é.

Primeiro, o Wedge ajuda a isolar diferentes padrões do sinal. O sistema mostra quais tipos de padrões de flutuação podem ser encontrados e o poder relativo de cada padrão. Na prática, podemos saber se existem padrões de flutuação periódica nos dados, quais são as durações dos períodos dos padrões identificados e qual flutuação é mais forte.

A última etapa é diagnosticar o que causa cada padrão. Por exemplo, você pode fazer com que Wedge avalie o que causa as flutuações mais fortes no sinal (o vermelho com um período de duração de 22 min e 39 s). Neste exemplo, os dados apontam para a temperatura do vapor de entrada como o candidato de causa raiz mais forte.

CASO 4: Procure por períodos de tempo anteriores com semelhanças com o período de destino

Imagine encontrar um período interessante de comportamento do processo – digamos, a concentração de um aditivo químico é mais baixa do que o setpoint e a temperatura da matéria-prima está em declínio. Ainda assim, a qualidade do produto final permanece estável. Você pode começar a pensar se tal evento ou condição de processo e prática operacional já ocorreu antes ou se isso é apenas uma coincidência pontual.

O Wedge será capaz de rastrear diferentes períodos na história que possuem um padrão semelhante: os mesmos eventos, condições de processo e / ou práticas operacionais do seu período de destino. Então, como rastrear diferentes períodos na história que possuem padrões – eventos, condições de processo e / ou práticas operacionais – semelhantes ao seu período-alvo? O Wedge pode ajudá-lo na tarefa em questão.

Você pode selecionar o sinal de destino e o comportamento do padrão de destino. Na imagem abaixo, um sinal é selecionado e a área amarela mostra o período de interesse. Wedge estudou o histórico do sinal e encontrou outro período em que o sinal selecionado se comportou de maneira relativamente semelhante ao período-alvo. Agora você tem os principais suspeitos em suas mãos.

 

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Quando categorizamos os cenários de usuário mais comuns do Wedge, surgiram os seguintes casos. Diferentes cenários de usuários geralmente são vinculados; por exemplo, a visão de percepção da situação também inclui a possibilidade de se aprofundar em uma análise muito detalhada.

Conscientização da situação | Saiba exatamente o que está acontecendo em seus processos 

O Wedge oferece visualizações prontas para verificações de situação com apenas um clique. 

• Diagramas e painéis
• Center Lining
• Previsões e estimativas
• Visualizações padrão
• Reuniões matinais 
• Reuniões de mudança de turno
• Entrar na sala de controle para saber o que está acontecendo.

Necessidade pontual de dados de processo | Obtenha fatos rápidos para apoiar sua tomada de decisão

Recuperação, limpeza e análise de dados simples e rápidas – os fundamentos do uso do Wedge.

• No meio de uma reunião
• Em operações de processo quando algo está anormal
• Em operações de processo: como fazíamos antes
• Em operações de processo: quando eu altero este parâmetro, quais são as consequências

Otimização e desenvolvimento | Aprenda como melhorar processos e operações 

As comparações e análises de status de processos são fáceis de fazer com o Wedge.

• Qual é a diferença entre uma tela de operação boa e ruim?
• Encontrando as melhores práticas
• Quais são os efeitos das más práticas?

Análise profunda | Encontre as causas raízes, mesmo em casos difíceis

Projetos orientados por análise de dados se beneficiam do Wedge.

• Projetos de desenvolvimento
• Projeto de solução de problemas

 

Leia mais sobre como o Wedge é amplamente usado em diferentes locais da fábrica >>

 

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É uma crença ultrapassada de que a utilização de dados é tarefa de apenas um grupo de pessoas dedicadas, como engenheiros de desenvolvimento. Com uma ferramenta de diagnóstico bem projetada, a análise de dados do processo é (quase) para todos.

O Wedge é um conhecido sistema de análise e diagnóstico de dados de processo que está em uso há mais de 25 anos. Ele foi projetado para servir a uma ampla gama de diferentes grupos de usuários, desde operadores de processo a gerentes de fábrica, e para ajudar em vários casos de uso.

Então, ficamos surpresos quando um de nossos clientes uma vez nos disse que o site da fábrica deles tem apenas um punhado de usuários do Wedge porque eles não têm muitos especialistas em dados internos para fazer a análise de dados. Acreditamos muito nos fatos, então verificamos nossas estatísticas de usuário para ver se é realmente o caso.

Média de 50 usuários ativos do Wedge por Fábrica  

Com base em dados coletados de 25 fábricas diferentes, o número de usuários ativos semanais variou de 10 a mais de 100 usuários por site, com o número médio sendo 50 usuários ativos por site. Isso foi ainda maior do que esperávamos, e ficamos pensando que deve haver maneiras de utilizar o Wedge que nem mesmo nós temos conhecimento. Naturalmente, queríamos descobrir com mais detalhes quais são os cenários de usuário Wedge comuns, e até mesmo os mais não convencionais.

É incrível que as pessoas façam análises de dados sem nem perceber que o que estão fazendo é análise de dados.”

Ao estudar o problema, encontramos vários comentários enfatizando o fato de que o Wedge aumentou o uso de dados e democratizou as análises. Com a ajuda do Wedge, as pessoas selecionam os dados, refinam e executam comparações estatísticas sem hesitação. Quanto mais a cultura nas fábricas encoraja a tomada de decisão baseada em dados, mais rápido as pessoas adotam o sistema Wedge.

Leia mais sobre os cenários de usuário mais comuns para análise de dados com Wedge >>

 

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Os processos da indústria tradicionalmente geram muitos dados, mas do ponto de vista da eficiência energética, podem não ser dados relevantes ou o tipo certo de dados.

O uso de energia nem sempre impacta a produção, portanto, mesmo deficiências significativas na eficiência energética não interrompem necessariamente o processo central em uma fábrica. Gastadores de energia são facilmente despercebidos.

Como melhorar a eficiência energética em uma fábrica de Processo Continuo

Duas coisas são necessárias para melhorar a eficiência energética: os dados certos e a experiência em processamento e tratamento de dados.

A Elomatic tem experiência em ambas as áreas. A Elomatic combina as medições com os dados para ajudar a tornar o uso de energia mais eficiente.

O cliente pode ter coletado muitos dados, mas não tem certeza de como fazer o melhor uso deles. Normalmente, os dados precisam ser limpos e classificados para torná-los realmente úteis. O conhecimento do processo é a chave para uma análise de dados sensata e confiável. Sem o conhecimento do processo, os dados são inúteis”, disse Jukka Summanen, Especialista Líder e Gerente de Desenvolvimento da Elomatic, quando questionado sobre os desafios do uso de dados.

Lidar com dados de energia é um processo mais amplo do que lidar com dados de processo

Os dados do processo são frequentemente tratados do ponto de vista da produção, para melhorar a eficiência da produção ou investigando um problema individual e suas causas raízes. Quando os dados de energia são analisados, a massa de dados geralmente é maior e é monitorada por um período mais longo, por exemplo, um ano. Os dados podem ser analisados ​​em relação a outras variáveis, como mudanças climáticas. A análise de dados de energia também faz uso de análises estatísticas e de alcance. Uma medida importante é o balanço de energia, que revela quanta energia entra na planta, como é consumida e quanta energia deixa a planta sem ser utilizada.

Os benefícios da eficiência energética

Descobertas simples geralmente resultam em economias significativas. A análise de dados adequada pode ajudar a rastrear dispositivos que estão ligados sem motivo, controles de processo oscilantes ou dispositivos de transferência de calor com defeito, por exemplo. Refinar os dados de consumo de energia em informações sobre tipos específicos de consumo ajuda a rastrear e desenvolver a eficiência energética de um ponto de vista específico do tipo. Isso possibilita a obtenção de informações específicas do produto ou lote sobre os efeitos ambientais, o que cria uma premissa para o estabelecimento de metas de neutralidade de carbono.

No futuro, será mais fácil prever o status e a eficiência da produção, mas isso requer que os dados certos sejam coletados e analisados ​​com competência.

Usar a ferramenta certa aumenta a eficiência significativamente

Um sistema de análise de dados eficiente e fácil de usar torna a análise de processos mais fácil e produz análises de melhor qualidade. Ele permite que as empresas façam mudanças que melhorem a eficiência energética com base no conhecimento, não em suposições.

A ferramenta escolhida pela Elomatic é o Wedge, a ferramenta de diagnóstico de processos da Trimble.

Se pudéssemos seguir apenas as tendências, não precisaríamos do Wedge, mas em nossa linha de trabalho é essencial que possamos classificar os dados por uma qualidade ou período de tempo específico. Além disso, é rápido; você pode fazer isso com um clique. Outros produtos não podem fazer isso”, disse Jussi Jääskeläinen, Líder de Equipe de Soluções de Eficiência da Elomatic, quando questionado sobre as razões para selecionar Wedge.

As etapas de melhoria da eficiência energética

É assim que você pode melhorar a eficiência energética em sua própria empresa:

1. Certifique-se de estar medindo as coisas certas
2. Monitore as medições e o balanço de energia por um longo período de tempo, como um ano
3. Limpe e classifique os dados coletados e analise os resultados
4. Use o dados para estabelecer monitoramento para consumidores de energia significativos, com valores-alvo
5. Reagir a anomalias, fazer os planos necessários e executá-los

 

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A estabilização do processo é crítica para todos os processos industriais para garantir qualidade uniforme e baixos custos de produção. O “Center Lining” é um termo comumente usado para manter as variáveis-chave do processo nos níveis desejados e otimizá-las ainda mais.

O “Center Lining” não é uma metodologia estritamente definida, mas há certas etapas que devem ser seguidas em uma ordem específica. Depois de concluir todas as etapas, você pode repetir o processo.

Os cinco estágios da Linha de Referência são:

1. Identifique as principais variáveis
2. Crie limites de variáveis
3. Monitore as principais variáveis
4. Monitore as principais variáveis de longo prazo
5. Revise os limites

O conhecimento do processo é necessário para determinar as principais variáveis e limites

A primeira etapa é identificar as principais variáveis do processo que mais afetam a qualidade do produto. Você precisa analisar um longo período de tempo e encontrar os momentos em que a qualidade atendeu aos limites especificados e a taxa de produção foi alta o suficiente. Ao encontrar um período de tempo adequado, você deve analisar os dados do processo para encontrar as variáveis-chave. A maneira mais fácil de fazer isso é pesquisar as medições que melhor se correlacionam com os parâmetros de qualidade.

A próxima etapa é definir os níveis desejados para as variáveis-chave. Uma abordagem de método de Controle Estatístico de Processo (SPC) padrão é adequada para isso: 1). Selecionar os momentos em que o processo funcionou bem, 2). Limpar os dados e, em seguida, 3). Calcular os valores de média e desvio padrão com base nesses dados. Então, por exemplo, três limites sigma podem ser calculados. Os limites devem ser sempre dinâmicos, dependendo do estado do processo.

A visualização é a chave para utilizar os limites do SPC

É importante que os limites e violações do SPC sejam visualizados em um formato amigável. Isso ajuda o operador a identificar rapidamente todas as variáveis-chave que estão fora dos limites. A visualização pode consistir em medidores ou semáforos para mostrar a situação atual no processo e tendências para visualizar a estabilidade de longo prazo.

Para oferecer suporte ainda melhor aos operadores, é recomendado disponibilizar valores de KPI com uma perspectiva mais longa também. Uma solução simples é calcular a parte dos valores de KPI que estiveram dentro dos limites nas últimas 24 horas, uma semana ou algum outro período.

O sistema também deve ajudá-lo a descobrir por que as variáveis-chave estão fora dos limites. Os operadores precisam saber o que está causando a violação do limite e o que devem fazer a seguir para corrigir o problema.

Sempre vise o melhor

O desenvolvimento de processos é uma tarefa contínua. Depois que a produção estiver estabilizada, é possível dar o próximo passo para diminuir os limites para produzir produtos de qualidade ainda melhor de forma consistente. Simultaneamente, você pode ter como objetivo reduzir o consumo de energia e/ou reduzir os custos de matéria-prima.

Depois que essas etapas forem realizadas, você pode iniciar o ciclo de “Center Lining” novamente. Repetir o processo é importante porque otimizar as variáveis-chave anteriores permite que você encontre mais variáveis-chave para otimizar ainda mais o processo.

Outro aspecto a ser considerado são as ferramentas que suportam o processo. Os sistemas de informação atuais nas fábricas contêm muitos dados, e os dados que dizem respeito aos processos e à qualidade muitas vezes estão espalhados por várias fontes de dados. Sem métodos adequados de tratamento de dados, o “Center Lining” é muito trabalhoso para implementar e todo o potencial do equipamento de processo não é utilizado. A solução recomendada é usar um software de diagnóstico de dados de processo que o ajuda a processar dados de maneira eficaz e a executar as etapas de “Center Lining” com eficiência.

Este artigo é baseado em nosso white paper publicado na Papercon em 2019 sob o nome de Smart Paper Machine Analysis Reveals Center Lining Truths. Baixe o artigo original.

 

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