M4-kosteusluokan käyttöönotto ja viilunkuivausprosessin optimointi neljälle kosteusluokalle
Pesonen, Otto (2026)
Diplomityö
2026
School of Engineering Science, Tuotantotalous
Kaikki oikeudet pidätetään.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2026033024149
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2026033024149
Tiivistelmä
Tämän diplomityön tarkoitus oli luoda uusi kosteusluokka viilunkuivausprosessiin siten optimoiden kuivauksen toimintaa. Tutkimuksessa keskityttiin vuorokausituotannon kasvattamiseen sekä kosteusvaihtelun minimointiin, sillä kosteudenhallinta on kriittinen tekijä sekä laadun että tuotannon tehokkuuden kannalta.
Työn teoreettinen viitekehys liittyi koesuunnitteluun, tilastolliseen prosessianalyysiin sekä prosessin optimoinnin periaatteisiin. Työssä tarkasteltiin myös LEAN-filosofian ja jatkuvan parantamisen soveltamista osana prosessin kehitystyötä. Empiirisessä osuudessa analysoitiin kuivausprosessin toimintaa eri koeajosarjojen aikana, tunnistaen keskeiset säätöparametrit halliten kosteustasoja.
Työn tuloksena kosteuden keskihajonta pieneni merkittävästi. Neljännen kosteusluokan lisäämisen jälkeen kosteuden vaihtelu pieneni 27 %. Kosteusvaihtelun pienentyminen paransi prosessin ennustettavuutta ja tasalaatuisuutta. Ennen neljättä kosteusluokkaa kosteuden keskihajonta oli 7,3 % ja neljännen kosteusluokan lisäämisen jälkeen vastaava hajonta oli 4,51 %.
Tulokset osoittavat, että koesuunnittelun hyödyntäminen sekä prosessin tilastollinen analysointi mahdollistavat prosessin suorituskyvyn parantamisen. Prosessin optimointi perustui mitattavissa olevaan dataan, mikä tukee menetelmän soveltuvuutta myös muihin vastaaviin teollisiin ympäristöihin. The purpose of this Master’s thesis was to create and implement a new moisture class for a veneer drying process thus optimizing the performance of the process line. The study focused on increasing calendar day production and minimizing moisture deviation, as moisture control is among critical factors for ensuring a high-quality product and process efficiency.
The theoretical framework was based on Design of Experiments, statistics-based analysis and principles of process optimization. The application of LEAN philosophy and continuous improvement was also studied as part of the development work. In the empirical phase, the drying line was analyzed during different experimental runs, identifying key control parameters and managing moisture levels accordingly.
As result of the study, the standard deviation of moisture content decreased significantly. After the implementation of the fourth moisture class, moisture content deviation was reduced by 27 %. This improvement adds process predictability and consistency. Before the implementation of the fourth moisture class, the moisture deviation was 7,3 %. After the the addition the same meter decreased to 4,51 %.
The results indicate that using Design of Experiments and statistics-based process analysis enables continuous improvement in process performance. This optimization was based on measurable data, which also supports strongly that the method used can be used to optimize other similar industrial environments or process lines.
Työn teoreettinen viitekehys liittyi koesuunnitteluun, tilastolliseen prosessianalyysiin sekä prosessin optimoinnin periaatteisiin. Työssä tarkasteltiin myös LEAN-filosofian ja jatkuvan parantamisen soveltamista osana prosessin kehitystyötä. Empiirisessä osuudessa analysoitiin kuivausprosessin toimintaa eri koeajosarjojen aikana, tunnistaen keskeiset säätöparametrit halliten kosteustasoja.
Työn tuloksena kosteuden keskihajonta pieneni merkittävästi. Neljännen kosteusluokan lisäämisen jälkeen kosteuden vaihtelu pieneni 27 %. Kosteusvaihtelun pienentyminen paransi prosessin ennustettavuutta ja tasalaatuisuutta. Ennen neljättä kosteusluokkaa kosteuden keskihajonta oli 7,3 % ja neljännen kosteusluokan lisäämisen jälkeen vastaava hajonta oli 4,51 %.
Tulokset osoittavat, että koesuunnittelun hyödyntäminen sekä prosessin tilastollinen analysointi mahdollistavat prosessin suorituskyvyn parantamisen. Prosessin optimointi perustui mitattavissa olevaan dataan, mikä tukee menetelmän soveltuvuutta myös muihin vastaaviin teollisiin ympäristöihin.
The theoretical framework was based on Design of Experiments, statistics-based analysis and principles of process optimization. The application of LEAN philosophy and continuous improvement was also studied as part of the development work. In the empirical phase, the drying line was analyzed during different experimental runs, identifying key control parameters and managing moisture levels accordingly.
As result of the study, the standard deviation of moisture content decreased significantly. After the implementation of the fourth moisture class, moisture content deviation was reduced by 27 %. This improvement adds process predictability and consistency. Before the implementation of the fourth moisture class, the moisture deviation was 7,3 %. After the the addition the same meter decreased to 4,51 %.
The results indicate that using Design of Experiments and statistics-based process analysis enables continuous improvement in process performance. This optimization was based on measurable data, which also supports strongly that the method used can be used to optimize other similar industrial environments or process lines.