紙パルプ産業向けデータ解析

パルプ・製紙工場では、プロセスが複雑であり、抄紙機や補助装置をはじめとする数多くの設備が使用されているため、生産成果はさまざまな要因に左右されます。

ザルトリウスの多変量データ解析ソフトウェアSIMCA^®は、過去の生産データを解析し、最終製品の品質、歩留まり、持続可能性をはじめとする重要な最適化目標に、最も大きな影響を与える要因を特定するための、包括的かつ使いやすいツールセットを提供します。

こうした最適化プロセスを通じて、原材料から最終製品までのプロセス全体を可視化し、品質を予測できるようにすることを目指します。

NOx生成に関連するボイラー、蒸気タービン、発電・蒸気発生ユニットの運転状態を示す、スコアプロット上の1点に対する係数プロットです。このプロットは、各変数がその点に与える影響を、正の影響が最も大きいもの（赤）から負の影響が最も大きいもの（青）まで順に示しています。これにより、NOx生成を最適化するために、どの要因を増加させ、どの要因を低減すべきかを一目で把握できます。

多変量プロセスデータ解析の大きな利点の一つは、膨大な情報を集約して可視化できることです。数百もの変数を含む長年にわたる過去のプロセスデータを、一つのグラフ上に表示できます。情報を集約してもデータが失われることはなく、前述の係数プロットなどのツールを使用して、任意の時点で詳細を確認できます。これにより、それぞれの時点でどの変数が最も大きな影響を与え、プロセスを左右しているかを把握できます。また、隠れた相関関係や因果関係を明らかにし、プロセスに対するさらなる見識を得ることができます。

このため、多変量データ解析は、オペレーターのトレーニングにも極めて有用なツールです。新任オペレーターは、工場内の各設備がどのように相互作用し、どの変数がその相互作用に影響を与えているかを確認することで、工場の仕組みをより深く理解できます。さらに、経験豊富な従業員が培ってきた知識をデータによって検証し、形式知として継承できるため、その従業員が退職した後も貴重な知見を維持できます。

データ解析によって解明できる、生産最適化に関する代表的な課題

• 生産を最適化するうえで、工場の操業に最も大きな影響を与える要因や変数は何ですか？
• これらの影響は、工場の運転モードや負荷レベルによってどのように変化しますか？
• これらの要因を活用して、環境負荷を可能な限り抑えながら操業するにはどうすればよいですか？

• 操業に影響を与える要因の間に、まだ把握できていない因果関係はありますか？

   

紙パルプ産業における操業を監視・制御するには、他のプロセスと同様に、工場の構成に応じて、制御プログラムを分散制御システム（DCS）または製造実行システム（MES）に接続する必要があります。ザルトリウスの制御ソフトウェアSIMCA^®-onlineは、DCSまたはMESに取って代わるものではなく、これらのシステムと連携して上位監視制御を実現します。

データ解析を活用したモデリングにより、個々の変数に対応する複数の管理図を、一つの多変量管理図に統合できます。この統合では情報が失われないため、管理図上の任意の時点でドリルダウン機能を使用し、逸脱の根本原因を特定して是正措置を講じることができます。

多変量プロセス制御は、簡単に導入できます。一般的な導入手順は以下のとおりです。詳細は、現場の状況やお客様の優先事項に応じて調整します。

1. 適用範囲、リソース、要件を定義する

2. 多変量解析ソフトウェアをセットアップする

3. データサイエンティストによるコンサルティングサービスを利用する、または以降の作業を担当するスタッフにトレーニングを実施する

4. データヒストリアンなどから、目的に適したデータセットを選定する

5. 対象プロセスに大きな影響を与える変数を特定し、それらを基に多変量モデルを構築する

6. モデルをオンライン監視ソフトウェアにアップロードし、運用を開始する

必要なIT環境にアクセスできれば、コンサルティングやトレーニングを含むすべての手順をリモートで実施できます。そのため、外部の担当者が工場を訪問する必要はありません。

紙パルプ産業における操業を監視・制御するには、他のプロセスと同様に、工場の構成に応じて、制御プログラムを分散制御システム（DCS）または製造実行システム（MES）に接続する必要があります。

ザルトリウスの制御ソフトウェアSIMCA^®-onlineは、DCSやMESに取って代わるものではなく、これらのシステムと連携して上位監視制御を実現します。

SIMCA^®-onlineを使用したプロセス制御の概略図を示します。SIMCA^®-onlineは、データネットワークに接続された複数のデータベースを介して、DCSまたはMESと接続します。抄紙機と1台以上の各種補助装置も、同じネットワークに接続されます。SIMCA^®-onlineサーバーは、これらのデータベースからデータを読み取るほか、ヒストリアンデータベースやバッチデータベースが利用可能な場合は、これらにデータを書き戻すことができます。必要に応じて、DCSまたはMESにデータを書き戻すことも可能です。

図に示すシステム構成は、シンプルな監視からクローズドループ制御まで、幅広いプロセス制御に利用できます。監視では、SIMCA^®-onlineが受信したプロセスデータを最適なプロセスモデルと比較し、2σおよび3σの偏差限界を設定した一つの多変量管理図に表示します。これにより、プロセスが最適な状態から大きく逸脱しつつあることを、オペレーターが容易に把握できます。

予測制御は、さらに高度な制御への次のステップです。この段階では、履歴データの解析から得られた知見に基づき、ソフトウェアが進行中のプロセスの推移を予測します。そのため、プロセスの開始から一定時間が経過した時点で、歩留まりや品質パラメータなどのプロセス結果を予測できるほか、将来的にプロセスが管理範囲を外れる可能性も予測できます。後者の場合、目視で逸脱を確認できるようになるよりもはるかに早い段階で、オペレーターに警告できます。

最も高度な段階が処方型制御です。処方型制御では、重要な設定値について、どのような変更を行うべきかを提示できます。これにより、オペレーターは、プロセスの逸脱を防ぐために、どのパラメータをどの値に変更すべきかを把握できます。ザルトリウスでは、この機能を「Advised Future」と呼んでいます。必要に応じて、推奨された変更をDCSまたはMESへ自動的に書き戻すことで、クローズドループ制御へと発展させることも可能です。