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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
Assistente Técnico GRU
Klabin, Otacílio Costa - SC
Thiago Raddatz
Assistente Técnico GRU
Klabin, Correia Pinto - SC
www.ipleanware.com
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