Über Valmet
Valmet ist weltweit führend in der Entwicklung und Bereitstellung von Prozesstechnologien, Automatisierung und Dienstleistungen für die Zellstoff-, Papier- und Energieindustrie. Das Unternehmen blickt auf eine mehr als 200-jährige Unternehmensgeschichte zurück. Valmet Industrial Internet umfasst eine Reihe an datengestützten Diensten, die fortschrittliche Anwendungen zur Überwachung und Vorhersage, gehobene Methoden der Prozessführung (Advanced Process Control, APC), dynamische Prozesssimulatoren und Ferndienste aus dem Valmet Performance Center zu umfassenden Lösungen kombinieren.
Antti Sirkka, Chief Data Architect bei Valmet, stellte vor Kurzem die Erfolgsgeschichte des Unternehmens beim Data Innovation Summit Sweden vor. Sirkka erläuterte, wie Valmet Industrial Internet seiner Kundschaft einen Mehrwert bietet, indem es Daten aus verschiedenen Anlagen- und Prozessautomatisierungssystemen miteinander verbindet. Dies ermöglicht den Übergang zu autonomen Fabriken und Anlagen. Die Kunden werden dadurch ressourceneffizient, flexibel im Betrieb, weniger abhängig vom Betriebsstandort und können umweltfreundlicher und sicher arbeiten.
Die wichtigsten Elemente von Valmet Industrial Internet sind die Industrial Internet-Anwendungen, das Valmet Performance Center und das Valmet Customer Portal. Darüber hinaus bringt ein Lösungs-Ökosystem branchenführende Akteure und Start-ups zusammen, um gemeinsam neue, datengestützte Lösungen zu entwickeln.
Datenqualität im Fokus
Bei der Umstellung des Unternehmens auf eine Cloud Data Platform bestand der erste Schritt von Chief Data Architect Antti Sirkka darin, die Grundsätze der Datenarchitektur festzulegen. Die Datenarchitektur von Valmet musste mandantenfähig, datenagnostisch und mehrschichtig sein sowie virtuelle private Clouds unterstützen.
Die modernen Papiermaschinen von Valmet erzeugen eine große Menge an Daten – 20.000 bis 50.000 verschiedene Prozess-Tags und 5–10 TB Rohdaten pro Jahr. Skalare Daten von einer einzigen Fertigungslinie in einer Fabrik generieren 1 Milliarde Zeilen und 75 GB an Daten pro Jahr. Die Profildaten von einer einzigen Fertigungslinie in einer Fabrik generieren 100 Millionen Zeilen und 15 GB an Daten pro Jahr.
Die meisten Daten stammen von IoT-Sensoren, wobei mehrere Quellen fortlaufend Daten übermitteln. Die Daten von 200 Fertigungslinien einer Papierfabrik erzeugen somit 20 TB komprimierte Daten pro Jahr. Die Datenplattform musste also Hunderte gleichzeitige Abfragen von Tausenden Endnutzer:innen bewältigen können.
Sirkka legte eine Reihe von Messwerten fest, anhand derer sein Team die Datenqualität messen würde: Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität, Integrität, Genauigkeit und Standardisierung.
Endbenutzeranwendungen – powered by Snowflake Data Cloud
Nach einer gründlichen Evaluierung mehrerer Datenplattformlösungen auf dem Markt entschied sich Valmet für die Snowflake Data Cloud. Sirrka erklärt: „Snowflake war die beste Lösung für uns. Es ist sicher und ermöglicht einen geregelten Zugriff auf alle Daten. Außerdem erlaubt es sicheres und geregeltes Data Sharing. Ein weiterer wichtiger Faktor war die Parallelität und die Skalierbarkeit. Wir sind in der Lage, zu Spitzenlastzeiten automatisch zu skalieren.”
Daten aus verschiedenen Automatisierungssystemen werden in Amazon S3 geladen und dann von S3 in Snowflake übertragen. Die Daten werden von einem Staging-Bereich in einen Rohdaten-Bereich bewegt. Mithilfe von maschinellem Lernen werden Geschäftsregeln angewendet, um die Daten zu transformieren. Diese werden dann in einen geordneten Datenbereich verschoben, der Anwendungsdaten an Endbenutzeranwendungen weiterleitet.
Datengestützte Kosteneinsparungen im Druckprozess
Snowflake dient als Grundlage für eine Valmet-Anwendung namens Anomaly Detector. Diese Anwendung erkennt Maschinenausfälle, Bahnbrüche und deren Ursachen. „Bahnbrüche“ sind Papierbrüche, die während der Produktion auf einer Druckmaschine auftreten.
Anhand von Daten weist Anomaly Detector auf die wichtigsten Herausforderungen für die Optimierung der Papierherstellung hin. Die Anwendung hilft Kunden, Abweichungen in ihrem Prozess zu vermeiden. Dank ihr konnten nachweislich 15 bis 20 % potenzieller Bahnbrüche erkannt werden. Die verbesserte Effizienz durch den Einsatz von Anomaly Detector verhilft Valmet zu jährlichen Einsparungen von 300.000 Euro.
Mithilfe von Daten Papierfaserkosten einsparen
Die Anwendung „Online Quality Predictor“ nutzt Daten aus Automatisierungs- und anderen Prozesssystemen, um die Papierstärke in Echtzeit vorherzusagen und die Bedienenden zu alarmieren, damit diese die notwendigen Maßnahmen ergreifen können. Dadurch können je nach produzierter Papiersorte 1 bis 7 % an Papierfasern eingespart werden.
Die von der Anwendung bereitgestellten Dashboards zeigen nahezu in Echtzeit mehrere Eigenschaften und deren prognostizierte Festigkeitswerte und -trends an. Die „Operator Advisor“-Ansicht in einem Dashboard hilft den Bedienenden zu verstehen, wie Variablen kontrolliert und Fertigungsprozesse optimiert werden können.
Das Fazit
Da es sich bei Valmet Industrial Internet um eine Reihe von datengestützten Diensten handelt, schätzt das Unternehmen die Vorteile einer Cloud Data Platform, da sie es ermöglicht, Daten über verschiedene Anlagen- und Prozessautomatisierungssysteme hinweg miteinander zu verbinden. Durch die Verknüpfung dieser Daten können Kunden den Wandel hin zu autonomen Fabriken und Anlagen vollziehen, die ressourceneffizient und flexibel arbeiten sowie weniger abhängig vom Betriebsstandort sind.
Snowflake war die beste Lösung für Valmet, da es sicher ist und einen geregelten Zugriff auf alle Daten ermöglicht. Die Parallelität und Skalierbarkeit von Snowflake erlaubt es Valmet, zu Spitzenlastzeiten automatisch zu skalieren. Valmet baute mehrere Anwendungen auf Grundlage von Snowflake auf, darunter den Anomaly Detector und den Online Quality Predictor. Diese Anwendungen reduzierten die Kosten für das Unternehmen und verbesserten den Fertigungsprozess.