Valmet ottimizza i processi di produzione con Snowflake Data Cloud

Con oltre due secoli di storia, Valmet è il leader mondiale nello sviluppo e nella fornitura di tecnologie di processo, automazione e servizi per i settori della pasta di legno, della carta e dell’energia. Valmet Industrial Internet è una serie di servizi data-driven che riuniscono applicazioni avanzate per la previsione e il monitoraggio, sistemi di controllo avanzato dei processi (APC), simulazione dinamica di processo e servizi remoti mediante il Valmet Performance Center per fornire soluzioni complete.

Recentemente Antti Sirkka, Chief Data Architect di Valmet, ha presentato la success story dell’azienda al Data Innovation Summit in Svezia. Antti ha spiegato come Valmet Industrial Internet offre valore ai clienti connettendo dati provenienti da diversi sistemi di automazione degli stabilimenti e dei processi. I dati connessi aiutano i clienti ad automatizzare le cartiere e gli stabilimenti, a utilizzare le risorse in modo più efficiente, a rendere più flessibili le loro operazioni e a ridurre la dipendenza dalla sede operativa.

Le componenti chiave di Valmet Industrial Internet sono le applicazioni Industrial Internet, il Valmet Performance Center e il Valmet Customer Portal. Inoltre, in un ecosistema di soluzioni operatori leader del settore e startup creano insieme nuove soluzioni data-driven.

Quando Antti Sirkka, Chief Data Architect di Valmet, ha deciso di migrare a una cloud data platform, il primo passo è stato definire i principi dell’architettura dati. La nuova architettura dati di Valmet doveva essere multi-tenant, indipendente dal tipo di dati, multilivello e in grado di supportare cloud privati virtuali. 

Le moderne macchine per carta di Valmet generavano grandi quantità di dati, con 20.000-50.000 tag di processo diversi e 5-10 TB di dati grezzi all’anno. I dati scalari di una sola linea di produzione in una cartiera generavano un miliardo di righe e 75 GB di dati all’anno. I dati dei profili di una sola linea in una cartiera generavano 100 milioni di righe e 15 GB di dati all’anno.

La maggior parte dei dati proviene da sensori IoT, con trasmissioni continue da più fonti. 200 linee di produzione negli stabilimenti generano 20 TB di dati compressi all’anno. La piattaforma dati doveva essere in grado di supportare centinaia di query simultanee di migliaia di utenti finali.

Sirkka ha stabilito le metriche che il suo team doveva misurare per garantire la qualità dei dati: completezza, uniformità, tempestività, integrità, accuratezza e standardizzazione.

Dopo un’accurata valutazione di varie piattaforme dati disponibili sul mercato, Valmet ha scelto il Data Cloud di Snowflake. Secondo Sirkka, “Snowflake è risultata la soluzione più adatta. È sicura, fornisce accesso controllato a tutti i dati e permette di condividere i dati in modo sicuro e governato. Altri fattori importanti per noi erano gestire gli utenti concorrenti e la scalabilità e oggi siamo in grado di scalare automaticamente durante le ore di picco.”

I dati provenienti da vari sistemi di automazione vengono caricati in Amazon S3 e da qui in Snowflake, dove sono trasferiti da un’area di staging a una riservata ai dati grezzi. I dati vengono quindi trasformati applicando regole aziendali con l’aiuto del machine learning e infine trasferiti in un’area dedicata, dove alimentano le applicazioni per gli utenti finali. 

Snowflake è alla base di un’applicazione di Valmet chiamata Anomaly Detector, che rileva gli errori delle macchine, le rotture del nastro e le loro cause. Per “rottura del nastro” si intende lo strappo della carta che si verifica su una macchina da stampa durante la produzione.

Anomaly Detector utilizza i dati per evidenziare i punti critici e ottimizzare il processo di fabbricazione della carta. L’applicazione aiuta i clienti a prevenire le deviazioni di processo ed è stato dimostrato che riesce a rilevare dal 15 al 20% delle potenziali rotture del nastro. L’efficienza generata da Anomaly Detector produce un risparmio annuo di 300.000 euro.

L’applicazione Online Quality Predictor utilizza i dati provenienti dai sistemi di automazione e da altri sistemi di processo per prevedere i livelli di resistenza della carta in tempo reale e avvisare gli operatori quando è necessario intervenire. Il risultato di questi interventi è un risparmio sul costo delle fibre per carta che va dall’1 al 7% a seconda del grado della carta prodotta.

Le dashboard fornite dall’applicazione visualizzano le varie proprietà, con i valori di resistenza e le tendenze associate, quasi in tempo reale. La “vista di assistenza all’operatore” di una dashboard aiuta a capire come controllare le variabili e ottimizzare il processo di produzione.

Valmet Industrial Internet offre servizi data-driven ed è sensibile all’importanza di una cloud data platform per connettere i dati provenienti da diversi sistemi di automazione degli stabilimenti e dei processi. I dati connessi aiutano i clienti ad automatizzare le cartiere e gli stabilimenti, a utilizzare le risorse in modo più efficiente, a rendere più flessibili le loro operazioni e a ridurre la dipendenza dalla sede operativa.

Snowflake è la soluzione più adatta per Valmet perché è sicura e fornisce accesso controllato a tutti i dati. La gestione di utenti concorrenti e la scalabilità di Snowflake consentono di scalare automaticamente durante le ore di picco. Valmet ha creato su Snowflake applicazioni come Anomaly Detector e Online Quality Predictor, che riducono i costi e migliorano i processi di produzione.