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Presented by

Aumento de

Eficiência em uma

Planta de

Evaporação

Caso: Criar Valor Com

Análise de Dados da Infra

Estrutura do PI System

Sérgio Felipe

Thiago Raddatz

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• Ganhos financeiros reais.

• As ferramentas

apresentam as melhores

maneiras de trabalhar.

• Disseminação do

conhecimento através dos

resultados apresentados

pelas ferramentas de

monitoramento do

processo.

Solution Results and Benefits

Análise de Dados a partir da

Infra Estrutura do PI System

Business Challenge

• Grande volume de dados

são difíceis de analisar.

• Processos complexos são

difíceis de manter

otimizados.

Utilização de ferramentas

complementares ao PI System

para análise de grande volume

de dados.

Utilização de ferramentas

aumenta envolvimento de todos

para o mesmo objetivo de

resultados.

A infra estrutura de dados do PI System

pode ser valorizada com ferramenta de

análise de dados “big data” como a

ferramenta Braincube da IP Leanware.

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Klabin:

• 115 anos de tradição.

• Capital 100% brasileiro.

• 14.603 mil empregos (entre diretos e indiretos).

• Nível 1 de governança corporativa da Bovespa.

• Produção, 2 milhões de toneladas/ano de papéis para embalagem.

• Papéis e cartões para embalagens, embalagens de papelão ondulado, sacos industriais e madeira em toras.

• 16 unidades industriais, sendo 15 no Brasil e 1 na Argentina .

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Localização das unidades industriais

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Produtos OsiSoft Presentes na Klabin:

• PI Batch

• PI Batch View

• PI DataLink

• PI Interface for OPC

• PI Notifications

• PI ODBC

• PI ProcessBook

• PI Profile

• PI SDK

• PI SMT

• PI ACE

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Infra Estrutura de dados com o PI System

Data Mining

Decisão

Ação

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Complementaridade das ferramentas

PI System e Braincube

OPINIÕES

Pressentimento baseado em experiências

DADOS

Informaçõesestruturadas, mas brutas

INDICADORES

ratio, contagem, tendências; diminuem a confusão

ANÁLISE

Pode mostrar

correlações, relações

INSIGHT

influência a tomada de decisões

AÇÃO

Mudanças do processo

ou das práticas

Data Infrastructure Decision and Action Infrastructure

Fact-based decision value chain

Syste

ms’ valu

e

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Arquitetura do PI System Klabin SC

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Estrutura de interação Braincube

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Relação entre os sistemas

• 2 sites: Otacílio Costa

e Correia Pinto em SC

• Áreas: Celulose, MP,

GRU

• Numero de tags: 24549

• Histórico cinco anos

• Tempo real

• 2 sites: Otacílio Costa

e Correia Pinto

• Áreas: Celulose, MP,

GRU

• 12500 tags process

• Histórico desde 2009

• Contextualização

Frequência de

envio: 2 min

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Exemplo de análise - Planta de Evaporação

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Exemplo de análise

Desafio: Melhorar a Eficiência de Evaporação

• Como medir a eficiência de evaporação?

• Quantidade de vapor necessário para evaporar

1 tonelada de água:

t água evaporada / t vapor

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Situação Anterior à Análise

• Media no período: 4.9 Tagua/Tvapor

• Variabilidade de 4.30 até 5.40

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Situação Anterior à Análise

• Variabilidade dentro de cada mês

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Modelo de Análise da Eficiência

• Definição do limite: 4.9 Tagua/Tvapor

• Definição do período de análise: 22 meses

• Definição do perímetro de analise: 237 variáveis do processo selecionadas

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Data Mining – Mineração de dados

• Ranking dos parâmetros impactantes

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Análise de Variáveis

Analise padrão de

correlação

Hyperlift Braincube

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Ressaltado de Variáveis impactantes

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Resultado da Análise e Criação da Regra

Regra Eficiência da evaporação M4.9 J4.9 R5.1

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Monitoramento da regra PI Processbook

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Monitoramento da regra Braintouch

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Resultados Obtidos

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Resultados Obtidos

• Avaliação dos ganhosEficiência média atual : 5.18 Tágua/Tvapor (+5.7%)

Economia de 52 tonelada de vapor / dia 18 600 Toneladas de vapor / ano

• Estabilização do processoHoje: Nenhum mês inferior a 5.04 Tagua/Tvapor

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Fatores chaves

• Infra Estrutura de dados– Várias fontes e tipo de dados

– Atualização em tempo real

• Data Mining– Contextualização dos dados

– Ferramentas de análise de desempenho de simples utilização para tomar decisão

– Ferramentas de monitoramento

• Pessoas– Gestão: Visão e objetivos

– Pessoas: Desenvolvimento no projeto

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Outras análises realizadas

• Otacílio Costa - GRU– Eficiência da Caldeira de Recuperação

– Eficiência da Evaporação

– Estabilização Caustificação

– Produção Forno de Cal

– Produção TG’s

– Eficiência Caldeira de Força

– Especificações

– Ash Leaching

• Correia Pinto - GRU– Eficiência da Caldeira de Recuperação

– Eficiência da Evaporação

– Produção TG’s

– Especificações

• Meio ambiente - SC– GNCC Degasagem

• Etc.

• Otacílio Costa – Celulose e MP’s– Velocidade - Produção (por produto)

– Umidade media

– Variação Umidade (por produto)

– Mullen

– SCT

– Consumo de Vapor (por produto)

– Teor de Sólidos Lavagem

– Variação Perda alcalina Lavagem

– Cons. Energia Refinação (por produto)

– Receitas

– Insumos

• Correia Pinto – Celulose e MP’s– Produção de celulose

– Velocidade - Produção (por produto)

– Fibra Soltas

– Rasgo Celulose

– Perda de Rasgo MP (por produto)

– Receitas

– Insumos

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Sérgio Felipe

[email protected]

Assistente Técnico GRU

Klabin, Otacílio Costa - SC

Thiago Raddatz

[email protected]

Assistente Técnico GRU

Klabin, Correia Pinto - SC

www.ipleanware.com

[email protected]

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