Jämföra olika driftsperioder med hjälp av Wedge
En av de vanligaste användningarna av Wedge är att jämföra en utvald period med en annan tidsperiod och ta reda på vad som har gjorts annorlunda. Denna typ av studie är nödvändig när en tekniker vill fastställa eller optimera bästa praxis för drift av en anläggning. En sådan jämförelse avslöjar vanligtvis om förändringar av processförhållanden har en betydande inverkan på processprestanda, vilket ofta leder till fler utvecklingsaktiviteter.
FALL 1: En tidsperiod jämförd med en känd referensperiod
Första veckan i november förra året var framgångsrik: produktionsvolymerna var stora, kvaliteten bra och den nominella energiförbrukningen var relativt låg.
Sedan dess har ditt team försökt uppnå samma produktionsnivå. De senaste två veckorna har återigen varit utmanande. Du vill förstå vad skillnaden är mellan det du gör nu och det du gjorde i november.
Hur kan du göra det?
Du kan spara referensperioder i Wedge. En sparad period kan vara en framgångsrik testperiod, och en annan kan vara en benchmark-period för produktion av din slutprodukt. En tredje period kan vara en period när kemikalieförbrukningen i din produktionslinje var anmärkningsvärt låg. De sparade perioderna är praktiska när du vill jämföra dina aktuella processförhållanden och driftpraxis med dem i referensperioden.
För det första kan du studera hur de intressanta mätvärdena uppför sig i målperioden (svart i figuren ovan), och hur de uppför sig under referensperioden (grönt). Detta är en snabb grafisk översikt och ett bra första steg för en bättre förståelse.
I nästa steg kan du tillämpa matematik. Vilka är medelvärden, minimum, maximum eller standardavvikelser för de valda signalerna under den valda perioden, och i andra hand under referensperioden.
Detta hjälper dig att förstå var de viktiga skillnaderna finns.
Till sist kan du be Wedge att lista alla signaler med en betydande avvikelse mellan den valda perioden och referensperioden. Systemet ger dig en omfattande lista med mätvärden i den detekterade förändringens storleksordning. Eftersom denna metod beaktar alla signaler upptäcks alla förändringar mellan målperioden och referensperioden.
FALL 2: En period med låg produktivitet jämförd med en period med hög produktivitet
Ditt viktigaste nyckeltal för produktion är ton per timme. Enligt din erfarenhet är 17,5 ton/timme ett bra resultat, men under 15 ton/timme är oacceptabelt i det långa loppet. Du kanske vill analysera vad som görs annorlunda när det magiska resultatet 17,5 ton/timme uppnås, och vilka faktorer som förklarar ett dåligt resultat.
Wedge kan omvandla signalen för producerade ton och gränsvärden till en stegvis signal som visar om produktionen har legat på en hög nivå (17,5 ton/timme eller mer), en medelhög nivå (15–17,5 ton/timme) eller en låg nivå (15 ton/timme eller mindre). I figuren nedan betyder värdet 3 en hög nivå, 2 en medelhög produktion och 1 en låg produktivitet. Dessa data kan enkelt användas som grund för analys.
Med hjälp av Wedges standardfiltreringsfunktioner kan du börja med att kontrollera medelvärden och standardavvikelser för processvärden per produktionsnivå.
Sedan är det möjligt att fortsätta analysera med hjälp av Wedges uppsättning av analysverktyg. I detta fall visar histogrammen över råvarutemperatur och råvarukonsistens (låg produktion till vänster, hög till höger) tydliga skillnader i processförhållanden mellan perioder med hög och låg produktivitet.
FALL 3: En aavikande period jämförd med processens normaltillstånd
Du upptäcker en tidsperiod där något har varit annorlunda. Hur tar du reda på vilka förändringar i processförhållandena eller arbetsmetoderna som skulle kunna förklara den negativa eller positiva avvikelsen från den normala produktionen?
I det här fallet ser du till exempel att varmvattentemperaturen har varit instabil. Du kan i Wedge markera den intressanta perioden med gul färg. Den omgivande vita ytan markerar processens normaltillstånd.
I Wedge kan du jämföra den markerade ytan med normaltillståndet. Ett bra sätt att börja är statistiska metoder. I tabellen nedan har vi beräknat medelvärdet för varje börvärde i processen. Detta visar snabbt vilka driftparametrar som har förändrats. Den statistiska metoden kan självklart tillämpas på alla processer eller kvalitetsmått, och resultaten begränsas inte bara till medelvärden utan kan även vara min- eller maxvärden, standardavvikelser osv.
En annan metod för att spåra skillnader i börvärden eller driftförhållanden är Wedges verktyg för bästa korrelationer. Verktyget ger dig en lista över signaler med den största avvikelsen mellan en normal och en riktigt bra period. Detta kan anses vara en lista över orsaker som kan förklara den riktigt bra perioden. Utöver grundorsaken listas även konsekvenserna av avvikelsen.
Jämförelser mellan olika tidsperioder och processtillstånd är startpunkten när man försöker hitta bästa driftspraxis och när man försöker uppnå bättre prestanda. Det är avgörande att det tillämpade systemet har stöd för ett effektivt arbetsflöde och gör att du kan hitta tendenser i en stor datamängd.
Vill du ha mer insikter?
Vårt säljteam är fullt av experter på dataanalys som är redo att hjälpa dig. Läs mer om Wedge industriellt dataanalysverktyg.