Valmet: otimizando o processo industrial com tecnologia Snowflake AI Data Cloud

A Valmet é a principal desenvolvedora e fornecedora global de tecnologias de processos, automação e serviços para as indústrias de celulose, papel e energia. A empresa tem mais de 200 anos de história no setor industrial. A solução Valmet Industrial Internet é um conjunto de serviços baseados em dados que combina, em soluções abrangentes, aplicações avançadas de monitoramento e previsão, controles avançados de processos (advanced process controls, APC), simuladores dinâmicos de processos e serviços remotos do Valmet Performance Center.

Antti Sirkka, Chief Data Architect da Valmet, apresentou a história de sucesso da empresa no Data Innovation Summit, realizado na Suécia. Antti explicou como a Valmet Industrial Internet oferece valor aos clientes ao conectar dados de diferentes sistemas de automação de fábrica e processos. Como resultado, os clientes podem migrar para fábricas e instalações autônomas. Os clientes se tornam mais eficientes em termos de recursos, flexíveis em operações, limpos e seguros, e menos dependentes do local de operação.

Os principais elementos da Valmet Industrial Internet são aplicações de Internet Industrial, o Valmet Performance Center e o Valmet Customer Portal. Além disso, um ecossistema de soluções reúne participantes e startups líderes do setor para criar, juntos, novas soluções baseadas em dados.

Quando Antti Sirkka, Chief Data Architect da Valmet, buscou migrar a empresa para uma plataforma de dados na nuvem, seu primeiro passo foi estabelecer os princípios da arquitetura de dados. A arquitetura de dados da Valmet precisava ser multitarefa, independente de dados, multinível e com suporte a nuvens privadas virtuais. 

As modernas máquinas de papel da Valmet geravam uma grande quantidade de dados, com 20.000 a 50.000 tags de processos diferentes e 5 a 10 TB de dados brutos ao ano. A escala de dados de uma linha em um milhão gerava 1 bilhão de linhas e 75 GB de dados ao ano. Dados de perfis de uma linha em um milhão geravam 100 milhões de linhas e 15 GB de dados ao ano.

A maioria dos dados vinha de sensores de Internet das Coisas (IoT), com várias fontes transmitindo dados constantemente. Dados de 200 mil linhas de produção geravam 20 TB de dados compactados ao ano. A plataforma de dados precisava oferecer suporte a centenas de consultas simultâneas de milhares de usuários finais.

Sirkka estabeleceu um conjunto de métricas a serem avaliadas por sua equipe de modo a garantir a qualidade dos dados: integridade, consistência, atualidade, integridade, precisão e padronização.

Após uma avaliação detalhada de várias soluções de plataforma de dados no mercado, a Valmet escolheu o Snowflake AI Data Cloud. De acordo com Sirkka, "Snowflake foi a melhor opção. A plataforma é segura e oferece acesso governado a todos os dados. Ela oferece compartilhamento de dados seguro e governado. Outro grande fator foi a simultaneidade e a escalabilidade. Podemos dimensionar automaticamente durante as horas de carga máxima".

Dados de vários sistemas de automação são carregados no Amazon S3. Depois disso, os dados são ingeridos do S3 no Snowflake. Os dados são movidos de uma área de preparação para uma área de dados brutos. As regras de negócios são aplicadas para transformar os dados, com ajuda do aprendizado de máquina. Os dados transformados são movidos para uma área de dados selecionados, que envia os dados das aplicações para os apps de usuário final. 

O Snowflake serve como a base para uma aplicação da Valmet, chamada Anomaly Detector, que detecta falhas de máquina, interrupções na web e as causas raiz. "Web breaks" refere-se ao rompimento do papel que ocorre em uma impressora durante a produção.

O Anomaly Detector usa dados para destacar os principais desafios que otimizam o processo de fabricação de papel. A solução ajuda os clientes a evitarem desvios em seus processos e comprovadamente detecta entre 15% e 20% de possíveis “web breaks”. A melhora da eficiência gerada pela detecção de anomalias gera uma economia anual estimada de 300.000 euros.

A aplicação Online Quality Predictor usa dados de automação e outros sistemas de processos para prever níveis de estabilidade de papel em tempo real e alertar os operadores para que tomem as precauções necessárias. Essas ações resultaram em uma economia de 1% a 7% em fibras de papel, dependendo da qualidade produzida.

Os dashboards fornecidos pela aplicação exibem várias propriedades, além dos valores e as tendências previstas quase em tempo real. Em um dashboard, o recurso "operator advisor view" ajuda os operadores a entender como podem ser controladas as variáveis e como otimizar o processo de fabricação.

Como um conjunto de serviços data-driven, a Valmet Industrial Internet reconhece a importância de ter uma plataforma de dados na nuvem para conectar dados entre diferentes sistemas de automação de fábrica e processos. Ao conectar esses dados, os clientes podem migrar para fábricas e instalações autônomas, tornando-se eficientes em termos de recursos, flexíveis em suas operações e menos dependentes do local de operação.

O Snowflake foi a melhor solução para a Valmet, pois ele é seguro e oferece acesso governado a todos os dados. A simultaneidade e escalabilidade do Snowflake permitiram que a Valmet se dimensionasse em escala, automaticamente, durante as horas de carga máxima. A Valmet criou aplicações no Snowflake, incluindo o Anomaly Detector e o Online Quality Predictor. Essas aplicações reduziram custos e melhoraram o processo de fabricação.