Technológia specifikus adattárház létrehozása az üzemeltetés és termékminőség nyomonkövetésére

Átírás

1 Technológia specifikus adattárház létrehozása az üzemeltetés és termékminőség nyomonkövetésére Abonyi János, Árva Péter, Németh Sándor, Vincze Csaba, Veszprémi Egyetem, Folyamatmérnöki Tanszék, Veszprém, Pf. 18., Bodolai Béla, Dobosné Horváth Zsuzsa, Fodor Krisztina, Nagy Gábor, Németh Miklós Tiszai Vegyi Kombinát Rt., Polimer Üzletág 1. Bevezetés A korszerű termelő technológiák automatizálásának következtében egyre több mérési adat áll rendelkezésre, mely felhasználása nemcsak a technológia minőségbiztosításában, hanem annak fejlesztésében is hasznos lehet. Ezért napjaink rendkívül fontos feladata az adatok alkalmazását elősegítő információs környezet kiépítése, azaz a technológiai adatok megfelelő rendszerbe történő rendezését követő archiválása. Ezen típusú adattároláson túl, a technológia sajátosságait szem előtt tartva, olyan eszközöket szükséges kidolgozni, amelyek a felhasználó számára lehetővé teszik az adatok különböző szempontok szerinti lekérdezését, elemzését és csoportosítását. A cikk ezen igények által motivált fejlesztési folyamatot és a kiépített információs rendszer lehetőségeit egy konkrét esettanulmányon keresztül mutatja be, ismertetve a kialakítandó adattárház prototípusának struktúráját, illetve azokat a modelleket és módszereket, amelyek lehetővé teszik a TVK Rt. HDPE-gyár termékeinek minőségét meghatározó üzemeltetési változók nyomonkövetését. 2. Hisztorikus üzemeltetési adatok adattárháza A korszerű ipari technológiáknál ma már alapkövetelménynek tekinthető a folyamatirányító rendszer (DCS) léte. E rendszer lokális szinten biztosítja a technológia zavartalan, biztonságos működését, míg a koordináló szinten számos lehetőség van a technológia különböző információ tartalmú modelljeinek felhasználásával a szabályozók hangolására, modellek identifikálására, az üzemeltetés optimálására, és hibadiagnosztikára. Mivel e megoldások jelentős mértékben az üzemeltetés során keletkező mérési adatokra támaszkodnak, a legtöbb DCS rendelkezik az adatok rögzítését biztosító funkciókkal. A folyamatirányító számítógépeken azonban ezek az adatok csak korlátozott ideig hozzáférhetők, kb. 1-2 hónapra visszamenően archiválják őket. Ha hosszabb időintervallumra vonatkozóan kell az adatokat megőrizni, akkor célszerű ezeket a DCS-ből valamilyen adatbázisba áttölteni, hogy azok a későbbiekben is könnyen visszakereshetőek legyenek. Manapság, már e funkcióra is kínálnak megoldásokat a folyamatirányító rendszerek szállítói, hangsúlyozva az adatok vállalatirányítási rendszerrel történő integrálásának lehetőségében rejlő előnyöket. Ilyen, e folyamatirányítási találkozón elmúlt években bemutatott megoldás például az Intellution IHistorian [1], a Siemens SIMATIC [2], vagy a Fisher-Rosemount PlantWeb [3] rendszere, illetve a Wonderware FactorySuite 2 MMI szoftvercsomag [4]. 1

2 Azokban az esetekben, amikor a technológia több egymástól fizikailag és akár szervezetileg is elkülönülő, de a termék gyártása szempontjából egymásra szorosan épülő egységekből áll, nemcsak az adatok hosszú távú tárolása szükséges, hanem az egymástól eltérő helyen és módon keletkező adatok integrálása is. A cikk alapgondolata az, hogy e termelő egységek adatainak integrálása csak a technológia sajátosságait figyelembe véve végezhető el, azaz a teljes termelő rendszer modellje alapján. Az ily módon létrehozott modell-alapú információs rendszer nem azonos a DCS relációs adatbázisaival, hanem adattárház jellegű, ugyanis e rendszer mely csak megbízható, feldolgozott, hisztorikus, elemzések céljából összegyűjtött adatokat tartalmaz, külön üzemel a technológia működéséhez kapcsolódó adatbázistól. E két rendszer közti fontosabb eltéréseket az 1. táblázatban mutatjuk be. Látható, hogy az adattárház egy döntéstámogató rendszer, melynek elsődleges célja, hogy lehetőséget biztosítson a termelő és üzleti folyamatokban keletkező adatokból a mérnöki és üzleti döntések számára releváns információk kinyerésére. DCS-alapú relációs adatbázis Hisztorikus üzemeltetési adatelemzést támogató adattárház Funkció Napról-napra történő adatrögzítés döntéstámogatás Adat aktuális, naprakész, részletes, történeti, összesített, relációkba foglalt, izolált integrált, konszolidált Használat Ismétlődő ad-hoc Munka egysége rövid, egyszerű tranzakciók komplex lekérdezés Felhasználó operátor, informatikus mérnök, üzemvezető Tervezés alkalmazás-orientált témakör-orientált Elérés írás/olvasás sok lekérdezés Elért rekordok száma tízes nagyságrend milliós nagyságrend Méret 1MB-GB 1GB-TB Mérték Tranzakciós idő Lekérdezési idő 1. táblázat DCS-alapú adatbázis és az adatelemzést támogató adattárház főbb eltérései Az adattárház alább felsorolt fontos tulajdonságai nagyban segítik, hogy az előbb vázolt funkciók minél hatékonyabban megvalósulhassanak. Témaorientáltság: Az adattárház témakörök köré szervezett, pl. üzemegységek, eljárások, termékek, eladások. Így egyszerű és tömör nézetet nyújt a fontosabb témakörökben, de nem tartalmazza azokat az adatokat, melyek nem fontosak a vizsgálatok, pl. a termékminőség szempontjából. Integrált: Több, különböző jellegű adatforrás, pl. DCS relációs adatbázisa, különálló fájlok, naplók, (pl. művezetői naplók, labormérések), esetleg on-line adatátviteli források integrálásával épül fel. Ezért, amikor az adat bekerül az adattárházba, adattisztítási és adatintegrációs eszközök segítségével konvertálódik. A konvertálás eredményeképpen kapott konzisztenciát a különböző források tulajdonságait leíró meta-adatok biztosítják. Idővariáns: Amint már említettük, az elemzés időhorizontja sokkal nagyobb, mint egy DCS adatbázisában, ahol csak az aktuális adatok (pl. az elmúlt hónap) adatai tárolódnak. Továbbá az adattárházban minden fontosabb (kulcs) struktúra tartalmaz időjellegű elemet. 2

3 Nem illékony: A fizikailag külön tárolt, a működési környezetből transzformált adatok felülírása nem fordul elő az adattárházban, ahol két fő adatkezelési mód, az adattárház feltöltése és az adatok lekérdezése a domináns. A következő fejezet az előzőekben vázolt tulajdonságokkal rendelkező információs rendszer implementálásának részleteit mutatja be. 3. Esettanulmány: Polietiléngyártás 3.1 A probléma ismertetése A TVK Rt. a közepes-, illetve nagysűrűségű polietilént (MDPE, HDPE) a Phillips Petroleum Co. folyamatos zagyfázisú polimerizációs technológiája alapján állítja elő. A reakció 4-42 bar nyomáson, zagyfázisban, 8-11 C-on játszódik le egy hurokreaktorban. A reaktorból távozó polietilénport szárítás után pneumatikus úton portároló silókba szállítják, majd extrudálják. A technológia információforrás szempontjából három egymástól szervezetileg is elkülönülő egységből áll: Polimerizációs üzem, Natúrgranuláló üzem, illetve a PE Minőségvizsgáló labor. A technológia specifikus probléma ebben a konkrét esetben az, hogy azért, hogy a végtermék minősítésénél kapott adatokból el lehessen dönteni azt, hogy a termék mikor, milyen állapotváltozók mellett keletkezett, nyomon kell követni a termék útját a polimer-por előállításától, annak tárolásán és feldolgozásán keresztül, a termék, azaz a polimer-granulátum tárolásáig (1. ábra). Labor Natúr GPE t/h Adagoló tartály +Adalék Visszakeverés Polimer Reaktor Flash,..., Kigázosító MFI, ρ Porsilók Csigás keverő Extrúder Szárítás Osztályozás Tárolás Keverő silók Adagminősítés MFI, ρ 1. ábra A technológia sémája, a három különböző adatforrás feltüntetésével. 3

4 A problémát nemcsak a rendkívül széles termékpaletta és a gyakori termékváltás bonyolítja, hanem az, hogy a három termelő egységben egyrészt más-más időhorizonton, másrészt más-más formában keletkeznek a mérési adatok: A Polimerizációs üzemben (PÜ) Honeywell folyamatirányító rendszer működik, amelyből az adatok egy PHD-modulon keresztül gyűjthetők, tárolhatók. Az adatok másodperces nagyságrendű mintavételi idővel keletkeznek. A fontosabb folyamatváltozók a betáplálás mért, és az Honeywell APC (Advanced Process Control) modulja [] által számított technológiai változók (pl. termelési sebesség, produktivitás, stb). A Natúrgranuláló üzem berendezéseit PLC-k irányítják, az adatok archiválása elektronikusan nem teljeskörű, nagyrészt műszaknaplókban (Művezetői, Tárolási, Extrúder naplók) áll rendelkezésre, melyek az egyes eseményekhez kapcsolódó, eseti gyakorisággal (órás nagyságrend) keletkeznek. A PE Minőségvizsgáló labor mérési eredményeit szintén naplókban rögzítik (Por és granulátum minősítő napló, Adagminősítő napló, LPEO minősítő, és Termékváltási napló). A polimer-por és a granulátum minőségét rendszeres, órás nagyságrendű gyakorisággal végzik, míg az adag minősítését a technológia indukálja. Ezen információforrásokat és azok időbeliségének viszonyát a 2. ábra, míg az egységek közti kapcsolatot a 3. ábra mutatja. Reaktor üzemviteli paraméterei (DCS) Labor Natúr Polimer Granulátum visszadolgozás Por feldolgozás Granulátum gyártás Termelt polimerpor minősége Portárolás Granulátum minőség idő Adag Adag minősítés Aktuális időpont 2. ábra Mérési adatok időhorizontjai 4

5 Termelés koordinálás Termelési program Információszolgáltatás PE Labor Granulátum-elemzés Por-elemzés Natúr Granuláló Polimer Üzem Termék, minőség Adagminősítés Tárolás, Kiszerelés HDPE-gyár 3. ábra A termelő egységek közötti információs kapcsolatok Az ábrákon jól látható, hogy a termékek gyártási körülményeinek nyomonkövetéséhez a technológia egyes elemeire jellemző időállandókat és holtidőket, és az egyes elemek közti információáramlás módját kell figyelembe venni az egyes mérési adatok egymáshoz rendezéséhez. Ezért, munkánk során a két üzemre (polimer és granuláló) olyan részletességű modelleket dolgoztunk ki, melyek alkalmasak az üzemeltetés során keletkező adatok alapján egyértelműen meghatározni azt, hogy egy adott időpontban kiszerelt végtermék (adag) milyen gyártási körülmények között keletkezett. A modellek és a rendszer felépítését a következő fejezetben egy négyhetes üzemeltetést magába foglaló teljes körű mintaadatbázis ismertetésén mutatjuk be. 3.2 A létrehozott infrastrukturális háttér A projekt jelenlegi megvalósíthatósági tanulmány fázisában az információs rendszer prototípusa üzemel. Mivel e tanulmány rendszer kialakítását minimális beruházási költség mellett kellett megvalósítani, az összetett információs rendszer alapjait shareware (MySQL) és általános irodai programcsomagok (MS-Office) szintézisével valósítottuk meg. A projekt első lépése a feladat elvégzéséhez szükséges információforrások feltárása és az adattárházba való rögzítésük megtervezése volt. Ezek az adatlapok a natúr granuláló művezetői naplójának kivételével szabványosított adatlapok, melyek redundáns információkat is tartalmaznak. Sajnos, az egyes egységekben vezetett naplók összevetésekor kiderült, hogy gyakran e különálló források jelentős részben a kézi vezetésnek köszönhetően egymásnak ellentmondó információkat is tartalmazhatnak. Ezért, olyan, modellalapú adatfeldolgozásra alkalmas, űrlapokat készítettünk, melyek segítségével a jelenleg papír alapú naplók (labor- és művezetői naplók, extrúder adatlap, stb.) releváns adatainak MS-EXCEL adattáblákban való rögzítése lehetséges. Az egyes adattáblák megtervezésekor a következő szempontokat követtük:

6 Egy adat csak egy adattáblába kerüljön! Mindenki hozzáférjen a számára szükséges információhoz! Beírás, lekérdezés, módosítási jogok tisztázottak legyenek! Könnyen azonosítható legyen, hogy ki felelős az adott adat pontosságáért! Adatbiztonság! Jelenleg a következő adattáblák készültek el: PE-labor o Porelemzési eredmények o Granulátum elemzési eredmények o Adagminősítő eredmények o egyéb elemzések Natúr granuláló o Siló adatok (por, granulátum, keverő) o Extrúder sorok adatai o Művezetői napló Ezen adattáblák laborméréseket, illetve a művezetők által rögzített eseményeket tartalmazó rekordjai vagy on-line módon ODBC kapcsolaton keresztül, vagy adott rendszerességgel történő feltöltéssel jutnak egy MySQL adatbázisba. Ebbe az adatbázisba rögzítettük a Honeywell folyamatirányító rendszer PHD-modulján keresztül a polimerizációs reaktorok technológiai változóit, közösen a Honeywell APC-modul által számított egyéb jellemzőkkel: Polimer üzem o PHD adatok (reaktor, tisztító rendszer) Betáplálás, mért állapotváltozók (p. T, p, koncentrációk, stb.) APC o Egyéb adatok (pl. katalizátoraktiválás) Az egyszerűbb lekérdezések, illetve az ezekből származtatott táblázatok, grafikonok és naplók, pl. labor-minősítés összesítő naplója, műszakokra vonatkozó összesítések MS-Excel és MS-Access programok segítségével valósíthatóak meg, mely programcsomagok front-end (felhasználói oldalú) alkalmazását nemcsak e szoftverek elérhetősége, hanem a laborban és az üzemegységekben dolgozó felhasználók számítógépes ismerete is indokolja. Az e módon kapott rendszer felépítését a 4. ábra mutatja, míg annak az alkalmazók felé megjelenő képét az. ábra illusztrálja. 6

7 Adatbázis szerver -Polimer adattáblák -Natúr adattáblák -Labor adattáblák Adattárház Kliens1 PE-üzem Kliens2 PE-labor Kliens3 Natúr Kliens4 XY 4. ábra Az információs rendszer felépítése Adattárház Excel táblázat, Access Query Ssz Datum MFI Ro : : : : : : : : : 1.89 MFI Ro Laboráns beírja a por adatait (űrlap Ms Access) Excel diagram : : : : : : : :48 Automatikus megjelenítés az üzemekben. ábra Az információs rendszer működésének illusztrálása.93 Mivel az egyszerű lekérdezéseken és naplózáson túl jóval összetettebb a termék nyomon követése, pl. annak meghatározása, hogy milyen tulajdonságokkal rendelkező, azaz a labor által mikor minősített polimer-por van a silókban, 6. ábra, e számításhoz szükséges modellek egy professzionális, kereskedelmi forgalomban kapható MATLAB mérnökimatematikai programcsomag segítségével alakítottuk ki. E programcsomag egy úgynevezett Database-Toolbox segítségével szintén ODBC-n keresztül kapcsolódik a MySQL adatbázishoz. A következő fejezet célja e programcsomagban kiépített modellek bemutatása. 7

8 DCS adatai Labor Natúr Polimer MFI, ρ adatok 1 Szintmérés Művezetői lap, Extruder adatlap 6. ábra A siló tartalma, kapcsolat az egyes egységek idő-koordinátáival 3.3 A modell-alapú megoldás sajátosságai Mivel a polimer- és a natúrgranuláló üzemek közti kapcsolatot a polimer-üzemből a silók tetejére való töltés, illetve a granulálóból a silók aljáról történő elvétel adja meg, az egyes termelő egységekről rendelkezésre álló információk összekapcsolása nem valósítható meg statikus SQL lekérdezések egymásba fűzésével, a kapcsolat feltárása a silók dinamikus modelljén kell, hogy alapuljon. M i T ( ) dt + M, i ( T) F () t F () t F () t = t be,i adag,i adalék,i Ezen egyszerű modell az alapja, hogy az i-dik silóban a DCS-által becsült termelési sebességből, és a szállítási napló adataiból számított silóba belépő tömegáram, t, és az extrúdálás folyamatának részleteit tartalmazó naplók alapján kalkulált, az adagoló tartályba, Fadag, i () t, illetve az adalékanyag elő-keveréséhez felhasznált, Fadalék, i ( t) tömegáramok, illetve a korábban mért siló szintekből számított tömegek alapján, M,i, a silóban aktuálisan lévő anyagmennyiséget, M i ( T ), számítani lehessen. Egy tetszőleges időpontban a silóban lévő anyagmennyiség meghatározásán túl technológiailag fontosabb kérdés az, hogy a siló aljáról távozó polimer-por mennyi idős, azaz mennyi idővel korábbi betáplálást minősítő labormérés jellemzi. Erre az előző egyenlet módosításával kapunk választ, úgy, hogy M i ( T ) = feltételezéssel élünk, és a betáplálás hatását csak T* ideig, azaz a nulla szint kialakulásáig tartozó korig vesszük figyelembe. = * T ( adag,i adalék,i ) dt M, i T Fbe,i() t + F () t F () t + t t F be, i () 8

9 A fenti egyenletek kombinálásával kapjuk a silóból éppen távozó polimer-por korát T* meghatározó egyenletet: M i T ( T ) = F ( t) T* be, i dt Ezen modellalapú lekérdezés eredményét, egy siló 2 napos üzemeltetésének összegzésén keresztül mutatja a 7. ábra. 7. ábra A siló tartalma, kapcsolat az egyes egységek idő-koordinátáival Az ábra felső része a silóban lévő anyagmennyiség változását mutatja. A folytonos vonal a számított, a kiemelt pontok pedig a nyolc órás gyakorisággal mért silószintekből számított anyagmennyiséget mutatják. Az ábra második részében a silóba a polimer-üzemből jutatott por mennyiségét (piros vonal), és a silóból távozó elvett mennyiségeket mutatja (kék vonal). A silóba jutó anyagmennyiséget a reaktor termelési sebessége alapján, míg a silókból távozó mennyiséget az extrúder naplójából vett összmennyiséget a művezetői naplókban feltüntetett arányokra leosztva becsültük, figyelembe véve a pneumatikus szállítás karakterisztikáját. A harmadik egysége a 7. ábrának az előzőekben bemutatott összefüggések segítségével számított távozó polimer-por korát mutatja. Jól látható, hogy hogyan növekszik a por kora azokban az esetekben, amikor nincs a silóból elvétel. 9

10 A negyedik és az ötödik ábrarész a polimer-por tulajdonságait, a folyásindexet (MFI) és a sűrűséget (ro) mutatja. A piros vonalak a belépő, míg a kékek a kilépő áram tulajdonságait jelentik. Az előbb vázolt példához hasonlóan, a MATLAB-ban létrehozott modellek alapján az adattárház a következő témakörök köré csoportosul: Silók tartalma: Egy tetszőleges időpontban, melyik silóban, milyen tulajdonságú porból mennyi van? E kérdés rendkívül hasznos a porfeldolgozás ütemezésében. Feldolgozás: Egy adott időpontban, mely silókból éppen milyen tulajdonságú porok kerülnek feldolgozásra. E kérdésre mutatja a választ a vizsgált négy hetes időszakra vonatkozóan a 8. ábra. 8. ábra A feldolgozás folyamata: Az összesen feldolgozott anyagmennyiség (felső ábrarész), az egyes silókból az adagoló tartályba és az adalékanyag keveréshez elvett anyagmennyiségek (középső és alsó ábrarészek). Ez a kérdés nagyon fontos az extrudálás előtti por tulajdonságának becslésére, ugyanis az extrúder üzemeltetését esetleg e becsült tulajdonság alapján, már a granulátum termék minősítését megelőzően, előrecsatolással lehetne szabályozni. Természetesen, e feladathoz a különböző tulajdonságokkal rendelkező polimer-porok keveredését leíró összefüggéseket, az extrúder üzemeltetési paramétereinek, pl. hőmérséklet, résméret, áramfelvétel termékminőségre gyakorolt hatását is fel kell tárni. E folyamatot illusztrálja a 9. ábra. 1

11 9. ábra A feldolgozás folyamata: A egyes silókból elvett polimer-porok folyásindexe, folytonos vonalak, e polimer-porok keverékének becsült folyásindexe (piros szaggatott vonal), és a granulátum óránként folyásindexe (kék szaggatott vonal). Jelenleg a keverék polimer-por sűrűségét a keverendő anyagok sűrűségeinek alapján a mennyiségekkel arányos módon számítottuk, míg a folyásindex számításakor azzal a feltételezéssel éltünk, hogy a polimer-porok átlagos molekulatömege keveredetik tömegarányosan F1 M1 + F2 M 2 = ( F1 + F2 )M míg az átlagos molekulatömeg és a folyásindex között a következő összefüggés írható fel [6]: M M 2 1 ζ 2 = ζ A fentiek alapján két polimer-por keverése során kialakuló MFI (ζ ) a következő módon számítható: log ζ 1 ζ log + =.294 F ζ + F F + F logζ 1 11

12 Adagminősítés: Fontos kérdés, hogy a keverősilókba szállított késztermék óránkénti laborminősítésével kapott jellemzők hogyan viszonyulnak a homogenizálást biztosító keverés után kapott adagminősítés eredményeihez. E kérdés megválaszolásának alapja annak az összevetése, hogy az extrúder adatlapokból számított, az adott adag termelési időszakára vonatkozó anyagmennyiségekből számított adagsúly hogyan viszonyul a keverő-silóban mért adagsúlyhoz (1. ábra). 1. ábra Az extrúder napló alapján számított (kék) és a mért adagsúlyok. E számítás jelentősége leginkább az extrúder- és a művezetői naplók adatainak verifikálásában rejlik, ugyanis az anyagmérleg eltérései tapasztalataink alapján leginkább a hibás eseményrögzítésre utal, csak másodsorban jelentkezik technológiai hiba az eltérések forrásaként. E validálás következő lépése az egyes tömegáramok óránkénti mintavétellel történő labormérések alapján az adag tulajdonságainak előzetes becslése, melyet csak a nyolc órás homogenizálást követően mérnek. A becslés pontosságát illusztrálja a 11. ábra. 12

13 11. ábra A labornaplók és a számított feldolgozott anyagmennyiségek alapján becsült (kék) és a mért folyásindexek. Adag visszakeresés: A termék minőségbiztosítása szempontjából elengedhetetlen feladat, hogy egy adott adagról meg lehessen határozni, hogy annak gyártása mikor, milyen körülmények között, milyen üzemeltetési állapotváltozók mellett történt. Mivel a reaktorból elvett polimer-por feldolgozása nem azonnal, hanem a portároló silókban történő tárolást, és a különböző időpontokban gyártott porok keverését követően történik, e kérdés megválaszolása szintén csak a technológia előzőekben vázolt modellje alapján történhet. 3.4 Adatelemzési módszerek Az előző módon adattárházba rendezett adatok hasznos információt tartalmaznak a termék gyártási körülményeiről. A polimer gyártása során rendkívül sok változó befolyásolja a végtermék minőségét. Ha ezeket az összefüggéseket feltárjuk, elemezzük és alkalmazzuk a technológia üzemeltetése és fejlesztése során, akkor jelentős gazdasági előnyhöz juthatunk, ugyanis az adatok elemzésével azonosíthatjuk, hogy melyek azok a változók, illetve hatások, amelyek a polimerizációs folyamatot nagymértékben befolyásolják. A vizsgálat eredményeinek felhasználásával a működési hibák előfordulásának lehetőségei, illetve forrásai is feltárhatóvá válhatnak. A fentiek alapján a célunk a műveleti változók közötti összefüggések keresése, ennek alapján a gyártásközi hibák és zavarok korai detektálása, valamint az előírt termékminőség tartása. Az adatok feldolgozására feltáró jellegű adatelemzési technikákat (pl. doboz-diagram, kvantilis-kvantilis ábra) és többváltozós statisztikai módszereket (pl. főkomponens-analízist, PCA) alkalmaztuk. A PCA egy széles körben alkalmazott adatfeldolgozó módszer, melyet 13

14 felhasználtak szakaszos reaktor vizsgálatára [7], termékminőség meghatározására [8], kémiai technológiák hibadiagnózisára [9, 1] és kémiai analitikai módszerek, mint például abszorpciós- emissziós-, és tömegspektroszkópiai adatok elemzésére [11]. A cikk formai korlátai miatt, e technikák részletes ismertetése helyett a következőkben csak egy rövid, a reaktor üzemeltetésének nyomon követésére vonatkozó alkalmazási példát mutatunk be. Az ismertetendő elemzés során egy termék tíz különböző gyártását vizsgáltuk, ahol hat változó mérési adatai között kerestünk összefüggéseket. Ezek a változók a következők: a zagysűrűség (g/cm3), polimer-termelés (t/h), reaktor-hőmérséklet ( C), etilén-koncentráció (tömeg%), H 2 -koncentráció (mol%), és a hexén-koncentráció (tömeg%). Egy tipikus gyártás normált adatai láthatóak a 12. ábrán. A főkomponensek megtartják az eredeti adatok minden lényeges információtartalmát, így ahogy a 13. ábrán látható, a főkomponensek munkaponttól való eltérését (Hotelling T2) ábrázolva könnyen észrevehetőek a nagy és hirtelen változások, melyek működési hibát jelenthetnek. Így e módszer kiválóan alkalmazható a technológia nyomon követésére, azaz az abnormális üzemelés jelzésére és okainak feltárására. ROzagy PE term T r C 2 konc H 2 konc C 6 konc ido ido ido ido ido ido 12. ábra Egy tipikus gyártás (4 óra) során megfigyelt változók viselkedése 14

15 3 2 2 T Q ábra A Hotelling T 2 és a modellhiba változása a 12.ábrán bemutatott gyártásnál. Jól láthatók a normálistól eltérő üzemeltetéshez tartozó kiugró értékek. 1

16 4. Összefoglalás A technológiák minőségbiztosításában és fejlesztésében rendkívül hasznosak azok a mérési adatok, melyek az irányítási rendszerből és az egyéb forrásokból (labor- és művezetői naplók) kinyerhetők. Ezért e cikk egy olyan információs rendszert mutat be, melynek segítségével a technológiai adatok megfelelő rendszerbe rendezését követően hosszú távon archiválhatók, és a technológia sajátosságait szem előtt tartva lehetővé teszi az adatok különböző szempontok szerinti lekérdezését, csoportosítását és elemzését. Azokban az esetekben, amikor a technológia több egymástól fizikailag és akár szervezetileg is elkülönülő, de a termék gyártása szempontjából egymásra szorosan épülő egységekből áll, nemcsak az adatok hosszú távú tárolása szükséges, hanem az egymástól eltérő helyen és módon keletkező adatok integrálása is. A cikk alapgondolata az, hogy e termelő egységek adatainak adattárházba történő integrálása csak a technológia sajátosságait figyelembe véve végezhető el, azaz a teljes termelő rendszer modellje alapján. A cikk ezen igények által motivált fejlesztési folyamatot és a kiépített információs rendszer lehetőségeit egy konkrét esettanulmányon keresztül mutatja be, ismertetve a kialakítandó adattárház prototípusának struktúráját, illetve azokat a modelleket és módszereket, amelyek lehetővé teszik a TVK Rt. HDPE-gyár termékeinek minőségét meghatározó üzemeltetési változók nyomonkövetését. A projekt jelenlegi megvalósíthatósági tanulmány fázisában az információs rendszer prototípusa üzemel, melyet shareware (MySQL) és általános irodai programcsomag (MS-Office), illetve MATLAB mérnöki szoftverrel történő szintézisével valósítottuk meg. Mivel a technológia összetettségének és dinamikus viselkedésének köszöntetően az egyes termelő egységekről rendelkezésre álló információk összekapcsolása nem valósítható meg statikus SQL lekérdezések egymásba fűzésével, siló- és termékfeldolgozásra vonatkozó modelleket készítettünk. A négyhetes üzemeltetési adatokon alapuló elemezések jól mutatták e modellre támaszkodó, adattárház alapú megközelítésmód alkalmazhatóságát. Köszönetnyilvánítás A szerzők ezúton szeretnék kifejezni köszönetüket a Veszprémi Egyetem, Vegyészmérnöki Intézet Koordinációs Kutatási Központjának (KKK-II-1A project), az Oktatási Minisztériumnak (FKFP-73/21), és az OTKA-nak (No. T376) a támogatásért. Abonyi János munkáját a Magyar Tudományos Akadémia Bolyai János Kutatói Ösztöndíja is támogatta. 16

17 Felhasznált irodalom [1] Giulio Capocaccia, Intellution Production is the Heart of Manufacturing ebusiness, IHistorian, Folyamatirányító rendszerek VII. találkozó [2] Urlich Seidl, SIMATIC PCS 7: Efficient Integration for tomorrow's DCS Applications, Folyamatirányító rendszerek V. találkozó [3] Füle Sándor, Folyamat- és vállalatirányítási rendszerek integrációja, Folyamatirányító rendszerek V. találkozó [4] Ajtonyi István - Ballagi Áron, DCS-ek integrálása a komplex gyártásirányítási rendszerbe Wonderware FactorySuite 2 MMI szoftvercsomaggal, Folyamatirányító rendszerek VII. találkozó [] Bálint Lóránt, Kiss Péter. Advanced Process Control (APC) alkalmazása a TVK HDPE polimer üzemében, Folyamatirányító rendszerek V. találkozó [6] N.P Cheremisinoff (ed.), (1989) Encyclopedia of Engineering Materials, Part A: Polymer Science and Technology, Vol. 1 Synthesis and Properties, Marcel Dekker Inc., New York, US [7] E.B. Martin, A.J. Morris, M.C. Papazoglou, C. Kiparissides, (1996), Batch process monitoring for consistent production, Computers & Chemical Engineering, Vol. 2, pp. S9- S64 [8] J.F. Macgregor and T Kouri, (199), Statistical process control of multivariate processes, Control Eng. Practice, Vol. 3 No.3, pp [9] J.Zhang, E.B. Martin, (1997), Process monitoring using non-linear statistical techniques, Chemical Engineering Journal Vol. 67, Issue 3, [1] Wenfu Ku, Robert H. Storer, Christos Georgakis, (199), Disturbance detection and isolation by dinamic principal components analysis, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 3, [11] E.R. Malinowski, D.G. Howery, (198), Factor analysis in chemistry, John Wiley & Sons 17