Fallstudie

Palm Paper

Erfahren Sie, wie Palm Paper ein Flickwerk aus Tabellenkalkulationen und nicht miteinander vernetzten Trendanalyse-Tools durch dataPARC ersetzt hat und so die werksweite Einführung vorangetrieben hat – durch zentral gesteuerte Qualitätsanpassungen und die Echtzeitüberwachung von Wärmetauschern, wodurch Abfall reduziert und 4 Tonnen Dampf pro Stunde eingespart wurden.

Hintergrund

Palm Paper gehört zur Palm Group, einem der größten familiengeführten Papierunternehmen Europas. Das Werk in Kings Lynn im Vereinigten Königreich betreibt eine hochautomatisierte Maschine, die Zeitungsdruckpapier sowie eine Mischung aus Spezial- und Verpackungspapieren aus 100 Prozent Recyclingfasern herstellt. Angesichts der Erweiterung des Produktmixes und steigender Energiekosten benötigte das Werk eine bessere Möglichkeit, seine Daten zu nutzen, um Sortenwechsel zu unterstützen, die Laufbarkeit zu verbessern sowie den Energie- und Materialverbrauch zu senken.

„Vor der Einführung von dataPARC hatten wir hier einen Trendbericht, dort einen anderen, aber kein einheitliches Protokollsystem. Man musste Daten aus den unterschiedlichsten Quellen zusammenstellen und Tabellenkalkulationen erstellen. Das war jeden Tag ein ziemlicher Aufwand.“

Robin Linney, Geschäftsführer bei Palm Paper

Die Schwachstellen von Palm

Es gab kein einheitliches Datenarchiv und nur begrenzte Möglichkeiten zur kontinuierlichen Verbesserung. Im Gegensatz zu vielen größeren Konzernen verfügte Palm weder über eine globale IT/OT-Strategie noch über ein einheitliches Datenarchiv. Jedes Werk musste mit seiner eigenen Kombination aus DCS-Trends, Laborsystemen und externen Analysetools zurechtkommen.

Für das Werk in Kings Lynn ergaben sich daraus mehrere Herausforderungen:

  • Es gibt keine einzige, zuverlässige Quelle für die Prozesshistorie
  • Manueller Aufwand für die Zusammenstellung von Daten zur Fehlerbehebung oder für Verbesserungsprojekte
  • Schwierigkeiten bei der Verwaltung einer großen Anzahl von Noten und häufigen Notenänderungen
  • Eingeschränkte Transparenz hinsichtlich der Leistung von Regelkreisen und des Energieverbrauchs
  • Abhängigkeit von einigen wenigen Experten und externen Tools für fortgeschrittene Analysen

Das Team wusste aus Erfahrungen in anderen Werken, dass sich eine moderne Plattform für Datenerfassung und -analyse schnell amortisieren könnte. Zunächst gingen sie davon aus, dass sie sich für PI als Standard entscheiden würden, doch eine umfassendere Bewertung führte sie schließlich zu dataPARC.

„Wir wollten, dass alle das System nutzen. Die meisten Mitarbeiter nutzen dataPARC mittlerweile ständig. Wir verwenden DCS Trending so gut wie gar nicht mehr. Wir nutzen ausschließlich dataPARC.“

Robin Linney, Geschäftsführer bei Palm Paper

Fallstudie

dataPARC in der Praxis: Anwendungsbeispiele aus dem Alltag

Mittellinienausrichtung zur Unterstützung häufiger Höhenänderungen

Angesichts eines breiten Produktmixes und ständiger Anpassungen der Güteklassen benötigte Palm eine einfache Möglichkeit, die Maschineneinstellungen aufeinander abzustimmen. Mithilfe von dataPARC erstellte das Team eine zentrale Referenztabelle, die die Güteklassenziele und Grenzwerte im gesamten Werk steuert. Wenn sich eine Spezifikation ändert, aktualisieren die Ingenieure eine einzige Tabelle mit einer digitalen Freigabe und einer Begründung. Die Änderung wird automatisch auf Anzeigen, Trenddarstellungen und Qualitätsstandards übertragen.

Betreiber sehen:

  • Aktuelle Maschinenparameter
  • Zielwerte und Kontrollgrenzen für die Wirkstoffklasse
  • Werte aus früheren Durchläufen derselben Güteklasse zum schnellen Vergleich
  • Automatische visuelle Warnmeldungen, wenn Parameter außerhalb der Spezifikationen liegen
  • Diese „Centerline“-Darstellungen werden in den täglichen Morgenbesprechungen zur Überprüfung der Leistung herangezogen.

Ergebnisse:

  • Weniger Verwirrung bei Notenänderungen
  • Weniger Ausschuss und verbesserte Verarbeitbarkeit
  • Klare, einheitliche Vorgaben für das Betriebspersonal in allen Schichten

Wärmetauschereffizienz und Dampfeinsparungen

Das Werk betreibt mehrere Wärmetauscher, darunter Anlagen, die Wärme aus dem Abwasser zurückgewinnen, um das einströmende Prozesswasser zu erwärmen. Die Zuständigkeit für diese Wärmetauscher lag in der Vergangenheit zwischen verschiedenen Abteilungen, und es gab keine einfache Möglichkeit, festzustellen, ob sie effizient arbeiteten.

Mithilfe von dataPARC hat das Team:

  • Durchführung von Wirkungsgradberechnungen auf der Grundlage von Standardtabellen für Wärmetauscher
  • Es wurden Dashboards erstellt, die die Effizienz jedes Wärmetauschers in Echtzeit anzeigen
  • Erfasst, wann die Effizienz nachlässt, und kennzeichnet Geräte, die gereinigt werden müssen
  • In Kombination mit den Tools von dataPARC zur Bereinigung und Filterung von Trends ergab sich daraus ein klares Bild des Dampfbedarfs vor und nach der Bereinigung.

Ergebnisse:

  • Eine Einsparung von etwa vier Tonnen Dampf pro Stunde, wenn die Wärmetauscher mit hohem Wirkungsgrad betrieben werden
  • Klare Zuständigkeiten und Transparenz bei Geräten, die zuvor „durch das Raster gefallen“ sind

Auswirkungen

Zwar hat Palm nicht versucht, einen einheitlichen globalen ROI zu berechnen, doch zeigen einzelne Projekte eine hohe Rentabilität:

  • Eine Dampfreduktion von etwa vier Tonnen pro Stunde in Verbindung mit der Überwachung des Wärmetauschers
  • Etwa sechs Prozent Einsparung bei der Stärkemenge nach der Optimierung mit der Control Suite
  • Vermeidung von Ausfällen und Betriebsunterbrechungen durch proaktive Warnmeldungen zu kritischen Anlagen
  • Weniger Ausschuss bei Höhenänderungen und stabilere Qualität durch Zentrierung
  • Weitverbreitete Nutzung in den Bereichen Produktion, Technik und Support

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