Valmet optimiza su proceso de fabricación gracias a Snowflake Data Cloud

Con más de 200 años de historia, Valmet es el desarrollador y proveedor líder a nivel mundial de tecnologías de proceso, automatización y servicios para las industrias de la celulosa, el papel y la energía. Valmet Industrial Internet es un conjunto de servicios basados en datos que combina modernas aplicaciones de monitoreo y predicción, controles de procesos avanzados (Advanced Process Controls, APC), simuladores de procesos dinámicos y servicios remotos del Centro de desempeño de Valmet para ofrecer soluciones completas.

Antti Sirkka, Chief Data Architect en Valmet, explicó la exitosa trayectoria de la empresa en el evento Data Innovation Summit celebrado en Suecia y demostró que Valmet Industrial Internet es una valiosa solución para los clientes, ya que conecta datos de diferentes plantas y sistemas de automatización de procesos. Como resultado, los clientes pueden implantar fábricas y plantas autónomas para racionalizar los recursos, flexibilizar las operaciones, aumentar la limpieza y la seguridad y depender menos del emplazamiento.

Los elementos clave de Valmet Industrial Internet son las aplicaciones, el Centro de desempeño y el portal para clientes. Además, un ecosistema de soluciones reúne a los referentes del sector y a las empresas emergentes para colaborar en la creación de nuevas soluciones basadas en datos.

Cuando Antti Sirkka, Chief Data Architect en Valmet, planificó la migración a una plataforma de datos en la nube, empezó por definir los principios de la arquitectura de datos, que debía ser multiinquilino, independiente de los datos, multicapa y compatible con nubes privadas virtuales.

Las modernas máquinas de fabricación de papel de Valmet generan una gran cantidad de datos: entre 20 000 y 50 000 etiquetas de proceso diferentes, y entre 5 y 10 terabytes de datos sin procesar al año. Los datos escalares de una línea de una fábrica ascienden a 1000 millones de filas y 75 gigabytes al año, mientras que los datos de perfil de una línea de una fábrica ascienden a 100 millones de filas y 15 gigabytes al año.

La mayoría de los datos procede de los sensores del Internet de las cosas (IdC), con varias fuentes que transmiten datos constantemente. Los datos de 200 millones de líneas de producción generan 20 terabytes de datos comprimidos al año. La plataforma de datos tendría que admitir cientos de consultas simultáneas de miles de usuarios finales.

Sirkka estableció una serie de métricas que su equipo debía analizar para asegurar la calidad de los datos: completitud, coherencia, puntualidad, integridad, precisión y estandarización.

Tras analizar diferentes soluciones de plataformas de datos disponibles en el mercado, Valmet se decantó por Snowflake Data Cloud. Según Sirkka: “Snowflake era la mejor opción. Es segura y ofrece acceso gobernado a todos los datos. Además, permite compartir datos de forma segura y gobernada. La simultaneidad y la escalabilidad son una gran ventaja. Así podemos escalar automáticamente durante las horas en que se registran los picos de carga”.

Los datos de varios sistemas de automatización se cargan en Amazon S3 y, a continuación, se introducen desde S3 en Snowflake. Los datos pasan del área provisional a la de los datos sin procesar. Se aplican reglas empresariales para transformar los datos con la ayuda del aprendizaje automático. Los datos transformados se trasladan a un área de datos curados, que envía los datos de aplicación a las aplicaciones de usuario final.

Snowflake sirve de base para una aplicación de Valmet denominada Anomaly Detector. La aplicación detecta fallos en las máquinas y roturas de banda, así como sus causas principales. Las “roturas de banda” son roturas de papel que se producen en una imprenta durante la producción.

Anomaly Detector utiliza datos para destacar los principales retos de optimización del proceso de fabricación de papel. Esta aplicación ayuda a los clientes a evitar desviaciones en sus procesos y se ha demostrado que detecta entre un 15 y un 20 % de posibles roturas de banda. La mejora de la eficiencia derivada de Anomaly Detection permite ahorrar 300 000 euros al año.

La aplicación Online Quality Predictor usa los datos de los sistemas de automatización y otros procesos para predecir la resistencia del papel en tiempo real y avisar a los operadores para que tomen las medidas oportunas. De este modo, se puede ahorrar de un 1 a un 7 % en fibra de papel en función del tipo producido.

Los paneles de la aplicación muestran diferentes propiedades, así como las tendencias y los valores de resistencia estimados prácticamente en tiempo real. La vista de avisos para operadores de uno de los paneles ayuda a comprender cómo controlar las variables y cómo optimizar el proceso de fabricación.

Como parte de los servicios basados en datos, Valmet Industrial Internet valora especialmente la plataforma de datos en la nube para interconectar los datos de diferentes sistemas de automatización de plantas y procesos. De este modo, los clientes pueden implantar fábricas y plantas autónomas para racionalizar los recursos, flexibilizar las operaciones y depender menos del emplazamiento.

Snowflake era la mejor opción para Valmet por su seguridad y su acceso gobernado a todos los datos. La simultaneidad y la escalabilidad de Snowflake permitió a Valmet escalar automáticamente durante las horas en que se registran los picos de carga. Valmet creó aplicaciones basadas en Snowflake, como Anomaly Detector y Online Quality Predictor, que contribuyeron a ahorrar costes y a mejorar el proceso de fabricación.