Die statistische Datenanalyse Ein Werkzeug zur Prozessoptimierung auch in der Papierindustrie.

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1 Vortrag vom 27. Mai 2014 zur Jahrestagung der Vereinigung der Gernsbacher Papiermacher e.v. Die statistische Datenanalyse Ein Werkzeug zur Prozessoptimierung auch in der Papierindustrie. Konrad Höglauer SPO-Consulting Tel.: +49 (0) 173/ Homepage: 1

2 Herausforderungen in der Papierindustrie Hoher Kosten- / Qualitätsdruck Personalreduzierung Produktivitätssteigerung Steigendes Reklamationsrisiko... Kapital für den Erfolg Erfahrung und Wissen der Mitarbeiter und Daten! Ziel: Prozessoptimierung! 2

3 Das heutige Schicksal der Daten in der Papierindustrie Nur ein geringer Teil der Daten wird überhaupt verwendet! 3

4 4

5 Die Herausforderung - Dies sind unsere Prozessdaten! Der kontinuierliche Verbesserungsprozess durch die Nutzung von vorhandenen Messdaten. Haupteinflussfaktoren für unsere Prozesse? 5

6 Ermittlung der wichtigsten Prozesseingabevariablen Optimieren und kontrollieren des Prozesses durch die Nutzung dieser Kenntnisse. kontinuierlicher Verbesserungsprozess 6

7 Der kontinuierliche Verbesserungsprozess durch die Nutzung der Datenanalyse Ermittlung der Hauptprozesseingabevariablen für eine definierte Ergebnisvariable 7

8 Verwendung von Daten Trendanalyse: Beobachtung von Trends, Peaks, Sprüngen oder Variationen im zeitlichen Verlauf ist möglich. Aber was sind die Ursachen für diese Veränderungen unter Berücksichtigung normaler Prozessschwankungen? Wie würde man nun vorgehen, um mögliche Enflussfaktoren zu finden? 8

9 Verwendung von Daten Risiken im zweidimensionalem Betrachtungsraum (Graphen): Andere noch größere Einflussgrößen werden nicht erfasst? Interaktionen von Einflussgrößen bleiben unbemerkt. Beispiel anhand eines Versuchs basierend auf einer statistisch designten Versuchsplanung (Design of experiment = DOE): Untersuchung des Einflusses der Lippenöffnung der Siebspannung des Innensiebs und des Vakuums des Flachsaugkasten in der 1. Zone auf die optische Formation. 9

10 Die statistische Versuchsplanung (Design of experiment) Ziele der statistischen Versuchsplanung und der statistischen Auswertung: Herausarbeiten von Zusammenhängen zwischen Einflussfaktoren eines Prozesses und resultierenden Produkt- und Prozesseigenschaften. Vorteile: Minimale Anzahl von Versuchen Hohe Zuverlässigkeit (statistisch begleitet) Das Ergebnis ist quantifizierbar Wechselwirkungen zwischen Faktoren können ermittelt werden Anwendung Optimierung von Maschineneinstellungen Verbesserung der Papierqualität 10

11 Innensiebspannung Statistische Versuchsplanung 2-Faktorstufen (Level) Min. Level Max. Level Lippenöffnung 2-Level Statistische Versuchsplanung 2-Level Statistische Versuchsplanung mit Zentralpunkt (=Standardbedingungen) ½ Fraktion Statistische Versuchsplanung mit Zentralpunkt Vollfaktoriel 8 Versuchsläufe ohne Zentralpunkt (Anzahl der Versuche= 2 k = Anzahl der Faktoren ) 11

12 Statistischer Versuchsplan 2-Level vollfaktoriel Ziel: Optimierung der Formation Eine Messung pro Tambour Bedingungen: Pope Geschwindigkeit > 1550m/min Papiergewicht 56g/m² Strahl Sieb Differenz = -52m/min Vakuum Formierwalze max. = 18kPa Voraussetzung: Einheitliche Prozesskonditionen / keine anderen Versuche / gleiche Gewichte...V... 12

13 Die Balkenlänge entspricht dem Einfluss des Faktors auf die Formation. BC = Wechselwirkung Faktor B mit Faktor C Signifikante Variablen für die optische Formation 13

14 Verwendung von Daten Design of experiment (DOE) Ergebnis: Die Innensiebspannung hat unter den untersuchten Faktoren den höchsten Einfluss auf die optische Formation. Die Wechselwirkung zwischen der Innensiebspannung und dem Flachsaugervakuum Zone 1 ist außerdem signifikant für das Ergebnis. Die Lippenöffnung ist statistisch nicht relevant für das Formationsergebnis. Cirka 80% der Formationsänderungen lassen sich auf die Einstellung der verwendeten Versuchsfaktoren zurückführen. Doch welche Einstellungen ergeben die beste Formation? 14

15 Nur lineare Einflüsse. Nicht signifikant aber... Einstellungen mit denen das beste Ergebnis erreicht wird.... In Wechselwirkung mit der Spannung des Innensiebs schon. 15

16 Verwendung von Daten Ergebnis: Die höchste Formation wird erreicht bei der niedrigsten Siebspannung von 9 kn und einem Vakuum des Flachsaugers von 0,1 bar. Der Einfluss der Wechselwirkung beträgt cirka 15%. Anmerkung: Selbstverständlich gibt es auch noch weitere Einflussfaktoren, welche die optische Formation beeinflussen. Jedoch konnte der Versuch wichtige Einflussfaktoren ermitteln, die gegebenfalls zur Formationsoptimierung angepasst werden können. 16

17 Die Varianzanalyse (ANOVA) Es wurden die Risiken einer zweidimensionalen Betrachtungsweis aufgezeigt. Mit Hilfe der ANOVA ist es möglich sowohl den Einfluß numerischer als auch kategorischer Faktoren (z.b. Maschineneinstellungen, Sorten, Bespannungsstyles...) auf ein ausgewähltes Ergebnis ermitteln. eine mehrdimensionale Betrachtung ist durchführbar, der Einfluß vieler Faktoren zeitgleich kann in einer Analyse untersucht werden. Die Stärke des Einflusses als auch die Wirkrichtung wird dargestellt. Bestperformer bei den Bespannungen werden dargestellt indem der Einfluss der ermittelten anderen Faktoren herausgerechnet wird. Vereinfacht werden die Ergebnisse der gefundenen Haupteinflussfaktoren mit Hilfe eines Tortendiagramms dargestellt. 17

18 Zug 3. Presse - Zentralwalze Ermittlung der Haupteinflussfaktoren der Züge zwischen der 3. Presse und der Zentralwalze in dem Zeitraum vom 27. July 2011 und dem 21. August 2012 Trendkurve des Zuges zwischen der 3. Presse und der Zentralwalze 18

19 Haupteinflussfaktoren für den Zug 3. Presse zur Zentralwalze. Kategorie PU- 1. Presse Filzstyles Sonstige Einflussfaktoren Siebgeschwindigkeit LC Refiner Stator-Rotor Ober-Untersieb Styles 3. Press UB Vakuum 1. Presse unten UB Vak. RTS Refiner Stator-Rotor DIP / TMP Verhältnis % Laufzeit 3. Pressfilz Zug Siebpartie-Presse 3. Pressfilzstyle Spez. Leistung LC Refiner Laufzeit Reject Ref. Rotor Einfluß der Papiermaschinenbespannungen > 30%. 19

20 Bewertung der kategorischen Haupteinflussfaktoren (Bespannungen) selbstverständlich ist dies auch für die Refinerplattendesigns möglich. 20

21 Resultate der Datenanalyse zur Ermittlung der Haupteinflussfaktoren für den Zug zwischen der 3. Presse und der Zentralwalze Hohes Optimierungspotential durch die Bespannungen (ca. 30%) Refinerplattendesigns (ca. 15%) Die Resulate konnten bestätigt werden Prozessoptimierungen wurden eingeleitet und erfolgreich durchgeführt. 21

22 Wichtig: Die Qualität der Eingabedaten bestimmt maßgeblich die Qualität des Ergebnisses! 22

23 Zusammenfassung der Vorteile bei der Anwendung der Datenanalyse in der Papierindustrie Identifikation von Hauptprozesseingabevariablen und deren: Stärke Wirkrichtung Wechselwirkungen Verbesserungsmaßnahmen können eingeleitet werden. Gefundene Hauptprozesseingabevariablen können kontrolliert und Trends verfolgt werden, um Prozessänderungen zeitnah zu erkennen. Dies führt zu: einer höheren Produktivität und besseren Maschinenlaufeigenschaften, einer besseren Papierqualität, geringeren Risiken und einer verbesserten Prozesskontrolle, steilerer Anstieg der Erfahrungskurve Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit. 23

24 Der kontinuierliche Verbesserungsprozess durch die Nutzung der Datenanalyse Heutige Anwendung der Datenanalyse basierend auf der 6 Sigma Methodik Problemlösung und Prozessoptimierung durch: Prozessbetrachtungen (Peaks, Trends, Änderungen ). Ermittlung von Problemursachen (troubleshooting). Optimieren von Maschineneinstellungen (operation window). Prozesskontrolle durch eine geringe Anzahl- aber maßgeblichen Haupteinflussfaktoren. Statistische Versuchsbegleitung durch das Erstellen von statistischen Versuchsplänen. Statistische Versuchsplanung Objektivität (Messbarkeit) vs. Subjektivität (Bauchgefühl)!!! 24

25 Die Methode. Der Schlüssel zum Erfolg! 25

26 Einige Referenzen 26

27 Danke für ihre Aufmerksamkeit! Fragen? 27

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