Use of data analytics in delamination : a study on a folding boxboard machine
Karppanen, Miia (2023)
Diplomityö
2023
School of Engineering Science, Tuotantotalous
Kaikki oikeudet pidätetään.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe20231129149831
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe20231129149831
Tiivistelmä
This work aimed to discover what causes delamination of folding boxboard and whether data analytics can be used to find the root causes of quality variation in the paperboard manufacturing process. The variation of the board's manufacturing process in the machine and cross-direction causes variation in the quality of the final product. The feedback from the customer is that quality variations can pose challenges in the converting processes.
This study mainly used quantitative methods by analyzing the data collected from the mill's quality and production systems. Qualitative methods collected the data parameters behind the delamination through an interview study and with a design based on a literature review. Data was also collected from customer complaints. The process parameters were used to search for variables correlated with the strength measurements describing delamination and separately with the complaint rolls.
As a result, the correlation matrix was used to determine that the delamination measurements of the paperboard correlate with moisture, raw materials, and physical properties. It is impossible to use data analysis to its full extent because process data on cross-directional variation is unavailable, and Wedge cannot analyze it. As a result, when comparing customer rolls, obtaining sufficiently accurate process measurements at the roll level is impossible. The quality of the data and the number of cross-directional measurements should be improved by scanners so that data analytics can be used to study individual rolls better.
However, the correlation matrix can be used to compare process parameters that affect laboratory measurements over long periods, to determine which factors impact strength measurements for a paperboard machine, and to find optimal running parameters for different grades. Tässä työssä pyrittiin selvittämään, mikä aiheuttaa taivekartongin delaminoitumista ja voidaanko data-analytiikkaa käyttää kartongin valmistusprosessin laatuvaihteluiden perimmäisten syiden löytämiseen. Kartongin valmistusprosessin vaihtelu kone- ja poikkisuunnassa aiheuttaa vaihtelua lopputuotteen laatuun. Asiakkaalta saadun palautteen mukaan laatuvaihtelut voivat aiheuttaa haasteita jalostusprosesseissa.
Tässä tutkimuksessa käytettiin pääasiassa kvantitatiivisia menetelmiä analysoimalla tehtaan laatu- ja tuotantojärjestelmistä kerättyä dataa. Lisäksi laadullisilla menetelmillä kerättiin delaminaation taustalla olevia parametreja haastattelututkimuksen avulla ja kirjallisuuskatsaukseen perustuvalla suunnittelulla. Tietoja kerättiin myös asiakaspalautteista. Prosessiparametrien avulla etsittiin muuttujia, jotka korreloivat delaminaatiota kuvaavien lujuusmittausten kanssa ja erikseen asiakaspalauterullien kanssa.
Tuloksena saatiin korrelaatiomatriisin avulla selville, että kartongin delaminaatiota kuvaavat lujuusmittaukset korreloivat kosteuden, raaka-aineiden ja fysikaalisten ominaisuuksien kanssa. Data-analyysia ei voida käyttää täysimääräisesti, koska poikittaissuuntaista vaihtelua koskevia prosessitietoja ei ole saatavilla, eikä Wedge pysty analysoimaan niitä. Näin ollen asiakasrullien vertailussa on mahdotonta saada riittävän tarkkoja prosessimittauksia rullatasolla. Tietojen laatua ja poikittaissuuntaisten mittausten määrää pitäisi parantaa skannereiden avulla, jotta data-analytiikkaa voitaisiin käyttää yksittäisten rullien parempaan tutkimiseen.
Korrelaatiomatriisia voidaan kuitenkin käyttää vertailtaessa prosessiparametreja, jotka vaikuttavat laboratoriomittauksiin pitkien ajanjaksojen aikana. Näin ollen voidaan määrittää mitkä tekijät vaikuttavat kartonkikoneen lujuusmittauksiin, sekä löytämään optimaalisia ajoparametreja eri laaduille.
This study mainly used quantitative methods by analyzing the data collected from the mill's quality and production systems. Qualitative methods collected the data parameters behind the delamination through an interview study and with a design based on a literature review. Data was also collected from customer complaints. The process parameters were used to search for variables correlated with the strength measurements describing delamination and separately with the complaint rolls.
As a result, the correlation matrix was used to determine that the delamination measurements of the paperboard correlate with moisture, raw materials, and physical properties. It is impossible to use data analysis to its full extent because process data on cross-directional variation is unavailable, and Wedge cannot analyze it. As a result, when comparing customer rolls, obtaining sufficiently accurate process measurements at the roll level is impossible. The quality of the data and the number of cross-directional measurements should be improved by scanners so that data analytics can be used to study individual rolls better.
However, the correlation matrix can be used to compare process parameters that affect laboratory measurements over long periods, to determine which factors impact strength measurements for a paperboard machine, and to find optimal running parameters for different grades.
Tässä tutkimuksessa käytettiin pääasiassa kvantitatiivisia menetelmiä analysoimalla tehtaan laatu- ja tuotantojärjestelmistä kerättyä dataa. Lisäksi laadullisilla menetelmillä kerättiin delaminaation taustalla olevia parametreja haastattelututkimuksen avulla ja kirjallisuuskatsaukseen perustuvalla suunnittelulla. Tietoja kerättiin myös asiakaspalautteista. Prosessiparametrien avulla etsittiin muuttujia, jotka korreloivat delaminaatiota kuvaavien lujuusmittausten kanssa ja erikseen asiakaspalauterullien kanssa.
Tuloksena saatiin korrelaatiomatriisin avulla selville, että kartongin delaminaatiota kuvaavat lujuusmittaukset korreloivat kosteuden, raaka-aineiden ja fysikaalisten ominaisuuksien kanssa. Data-analyysia ei voida käyttää täysimääräisesti, koska poikittaissuuntaista vaihtelua koskevia prosessitietoja ei ole saatavilla, eikä Wedge pysty analysoimaan niitä. Näin ollen asiakasrullien vertailussa on mahdotonta saada riittävän tarkkoja prosessimittauksia rullatasolla. Tietojen laatua ja poikittaissuuntaisten mittausten määrää pitäisi parantaa skannereiden avulla, jotta data-analytiikkaa voitaisiin käyttää yksittäisten rullien parempaan tutkimiseen.
Korrelaatiomatriisia voidaan kuitenkin käyttää vertailtaessa prosessiparametreja, jotka vaikuttavat laboratoriomittauksiin pitkien ajanjaksojen aikana. Näin ollen voidaan määrittää mitkä tekijät vaikuttavat kartonkikoneen lujuusmittauksiin, sekä löytämään optimaalisia ajoparametreja eri laaduille.