Detection, Diagnosis and Root Cause Analysis of Sheet-Break in a Pulp and Paper Mill with Economic Impact Analysis

Sheet-break is a long standing problem in the pulp and paper industry. This study is concerned with the analysis of process data to diagnose causes of sheet-breaks and therefore significant down times. PCA was used to model the process and a combined index based on the Hotelling's T2 and Squared Prediction Error (SPE) was developed as a sheet-break detection indicator. As the process is subject to external disturbances, changes and frequent interruptions, pre-processing of the data played an important role in getting consistent results. We used several novel techniques for data selection, scaling and modelling. The models were validated using a large validation data set with known fault conditions. The developed model, data visualization tool and engineering judgement was used for off-line diagnosis of root causes of sheet-breaks. Several operational changes were recommended and implemented on the process resulting in significantly reduced sheet-breaks. Key Performance Indicators calculated before and after the changes shows the significant economic gain as a result of this 'data-mining' project. La rupture de la feuille est un probleme qui existe depuis longtemps dans l'industrie du papier. Cette etude porte sur l'analyse des donnees de procedes dans le but de diagnostiquer les causes des ruptures des feuilles, et donc, des importants temps d'arret. La methode ACP a ete utilisee pour modeliser le procede, et un indice combine base sur l'erreur de prediction quadratique (EPQ) et le T2 de Hotelling a ete mis au point comme indicateur de detection de rupture des feuilles. Comme le procede est sensible aux perturbations exterieures, aux changements et aux frequentes interruptions, le pretraitement des donnees joue un role important dans l'obtention de resultats coherents. On a employe plusieurs techniques innovantes pour la selection des donnees, la mise a l'echelle et la modelisation. Les modeles sont valides a l'aide d'un vaste ensemble de donnees de validation avec des conditions d'erreurs connues. En plus du modele developpe, on a fait appel a la visualisation des donnees et au bon sens de l'ingenieur pour le diagnostic en differe des causes a la source des ruptures de feuilles. Plusieurs changements operationnels sont recommandes et mis en œuvre dans le procede, entrainant des ruptures de feuilles significativement reduites. Les indicateurs de performance cles calcules avant et apres ces changements montrent le gain economique important qui resulte de ce travail d'exploration en profondeur des donnees.