FI121690B - Menetelmä ja järjestelmä paperin- tai sellunvalmistusprosessin suorituskyvyn tarkkailemiseksi - Google Patents

Description

Menetelmä ja järjestelmä paperin-tai sellunvalmistusprosessin suorituskyvyn tarkkailemiseksi

Keksinnön ala 5

Keksinnön kohteena on oheisen patenttivaatimuksen 1 johdanto-osan mukainen menetelmä paperin- tai sellunvalmistusprosessin suorituskyvyn tarkkailemiseksi. Keksinnön kohteena on myös patenttivaatimuksen 17 johdanto-osan mukainen järjestelmä.

10

Keksinnön tausta

Paperin- ja sellunvalmistuksessa prosessien suorituskyvyn arviointi, valvonta ja vianmääritys on monitahoinen ongelma johtuen prosessien 15 monimuuttujaisesta ja erittäin interaktiivisesta luonteesta. Prosessi-analyysin merkitys tehtaan kannattavuuteen on lisännyt aktiivisuutta prossianalyysityössä sekä saanut aikaan tutkimuksen lisääntymistä prosessianalyysituotteiden tehokkuuden lisäämiseksi.

20 Paperin- ja sellunvalmistuksessa prosessin toimintaa on tunnettua seurata jatkuvasti (on-line) mittaamalla joko valmistettavasta tuotteesta tai itse valmistusprosessista säädettäviä suureita, joiden perusteella muodostetaan trendisuoria tai karttoja. Tämä menetelmä perustuu mitattavista suureista saatavien yksittäisten signaalien visuaaliseen tarkaste-25 luun. On myös tunnettua laskea mitattujen suureiden hajonta-arvoja tietyillä aikajaksoilta.

o w Yleisesti ottaen prosessin suorituskyvyn arvioimista varten tulee määri- ™ teliä osoittimet. Osoittimen tulee olla riittävän yksinkertainen, jotta se g 30 on helppo ymmärtää, mutta kuitenkin riittävän monipuolinen prosessin x suorituskyvyn esittämiseksi oikealla tavalla. Yksinkertaisia osoittimia on vaikea määritellä prosessien monimuotoisuuden, erityisesti niiden ^ dynamiikan ja keskinäisten suhteiden mutkikkaan verkoston vuoksi.

S Aikahorisontti ja -resoluutio ovat kriittisiä tekijöitä suorituskyvyn arviointi 35 nin kannalta, mutta niitä voidaan myös hyödyntää lisäinformaation saa miseksi.

2

Jos sopiva osoitin löytyy, prosessin suorituskyky voidaan määritellä osoittimen parametrien avulla. On kuitenkin huomattava, että osoitti-men monipuolisuudesta ja määritellyistä parametreista huolimatta osoitin kuvaa suorituskykyä vain yhdellä tavalla. Juuri tästä syystä on vai-5 keaa ilmaista prosessin ja/tai ohjauksen suorituskykyä yksinkertaisella osoittimella. Eräs toinen tärkeä tavoite prosessin suorituskyvyn määrittämisessä on vertailuanalyysi. Monissa tehtaissa halutaan vertailla koneiden suorituskykyä saman tehtaan eri koneiden tai toisten tehtaiden samaa paperilaatua valmistavien koneiden kanssa. Tämä ei ole helppo 10 tehtävä, koska eri koneiden prosessit, kuten myös niitä ohjaavat ja optimoivat mittaus- ja ohjausjärjestelmät eroavat toisistaan monella tavalla. Mittaus- ja ohjausjärjestelmät ovat erityisen ongelmallisia, koska mittausjärjestelmien ja signaalinkäsittelyn ominaisuudet voivat erota toisistaan huomattavasti.

15

Ratkaisuksi näihin ongelmiin on esitetty prosessin itsensä käyttämistä ko. prosessin suorituskyvyn vertailuarvona. Tämä mahdollistaa myös prosessin on-line suorituskyvyn vertailun ja tarkkailun. Prosesseihin tai prosessinohjausjärjestelmiin kehittyvien ongelmien havaitsemiseksi tai 20 parannusten määrittelemiseksi tarvitaan prosessin vertailukäyttäytymis-tä. Olosuhteet ja itse prosessin aikaisempi suorituskyky tarjoavat parhaimmat vertailuarvot sen nykyiselle ja tulevalle suorituskyvylle.

Eräs tällainen menetelmä, jossa prosessia itseään käytetään vertailu-25 arvona, on esitetty viitteessä Nuyan, S., Nissinen, A., ja Hietanen, V., 2004, New methods to improve effectiveness in process Analysis, ° Control Systems 2004, June 14-17,2004, Quebec City, PQ, jossa ° käytetään hyväksi kumulatiivista COV hajontamenetelmää (cCOVd = ^ cumulative Coefficient of Variation distribution) prosessin suorituskyvyn g 30 off-line tarkkailussa.

CC

Kumulatiivinen COV-menetelmä (COV, Coefficient of Variation, ^ variaatiokerroin) hyödyntää liukuvaa laskentamenetelmää hajonnan <2 laskemiseksi. Liukuva laskentamenetelmä jakautuu kahteen vaiheeni 35 seen. Ensin prosessista halutun ajanjakson T, esimerkiksi yksi päivä aikana mitatusta prosessidatasta poistetaan sellaiset jaksot, jotka eivät edusta normaalia prosessin toimintaa, vaan ovat joko käyttäjän tietoi- 3 sesti aiheuttamia häiriöitä tai ns. normaaleja transienttitiloja, jotka eivät liity prosessin steady-state suorituskykyyn. Tämän jälkeen lasketaan hajonta käsitellystä prosessidatasta liukuvalla laskentaikkunalla. Se tapahtuu niin, että käsitellystä prosessidatasta otetaan halutun ajan-5 jakson, esimerkiksi yksi tunti, pituinen ikkuna, joka sisältää ko. ajanjakson ajalta saadun prosessidatan ja siitä lasketaan keskihajonta ja keskiarvo. Näistä arvoista lasketaan variaatiokerroin, joka on keskihajonta jaettuna keskiarvolla. Ikkunan alueeseen kuuluvasta datasta saadaan siten yksi arvo. Näin saatu variaatiokerroin sijoitetaan ajalli-10 sesti laskentaikkunan oikean reunan kohdalle. Tämän jälkeen ikkunaa siirretään eteenpäin yhden näytteen verran ja toistetaan laskenta. Näin jatketaan, kunnes ikkunaa on liu'utettu koko laskentaperiodin T ylitse. Näin saaduista variaatiokertoimistä muodostetaan liukuva COV-trendi ajan funktiona sekä ajanjakson T kumulatiivinen COV kertymä, josta 15 voidaan piirtää kumulatiivinen COV kertymäkäyrä (cCOVd-käyrä). Kumulatiivinen COV kertymäkäyrä muodostetaan järjestämällä liukuvan COV käyrän pisteet suuruusjärjestykseen ja laskemalla eri lukuarvojen alapuolelle jäävien variaatiokertoimien suhteelliset määrät sekä skaalaamalla x-akseli 0-100% välille.

20

Prosessin off-line seurantaa varten kumulatiivisia COV kertymäkäyriä muodostetaan useille peräkkäisille ajanjaksoille T, jolloin niitä voidaan verrata keskenään ja niistä voidaan havaita prosessissa aikaisemmin tapahtuneet poikkeamat.

25 Tämän menetelmän ongelmana on se, että tällaisenaan se soveltuu ° vain prosessin suorituskyvyn off-line tarkkailuun ja historiassa tapailtuni neiden suorituskykymuutosten havainnointiin. Sitä ei voida käyttää pro- sessin on-line seurantaan, eikä sen perusteella voida suorittaa korjaa-g 30 via toimenpiteitä, joilla olisi välitön vaikutus prosessin suorituskykyyn.

CC

Keksinnön Ivhvt selostus o h-.

CO

S Nyt esitettävän keksinnön tarkoituksena on saada aikaan kumulatiivista ^ 35 COV-kertymää hyödyntävä menetelmä, jonka avulla on mahdollista 4 tarkkailla paperin- tai sellunvalmistusprosessin suorituskykyä reaaliaikaisesti on-line.

Tämän tarkoituksen toteuttamiseksi keksinnön mukaiselle menetelmäl-5 le on pääasiassa tunnusomaista se, mikä on esitetty itsenäisen patenttivaatimuksen 1 tunnusmerkkiosassa.

Keksinnön mukaiselle järjestelmälle on puolestaan pääasiassa tunnusomaista se, mikä on esitetty itsenäisen patenttivaatimuksen 17 tunnus-10 merkkiosassa.

Muissa, epäitsenäisissä patenttivaatimuksissa on esitetty eräitä keksinnön edullisia suoritusmuotoja.

15 Keksintö perustuu siihen ajatukseen, että säädettävän suureen liukuvaa hajontaa ja sen kumulatiivista kertymäfunktiota lasketaan jatkuvasti. Kumulatiivisen kertymäfunktion ominaisuuksia kuvataan approksi-maatiojanan avulla, josta määritetään kaksi parametria: janan jyrkkyyttä kuvaava parametri ja janan ja ennalta valitun kertymäluvun leikkaus-20 pisteen y-koordinaatti. Näiden parametrien avulla suorituskyky esitetään yhtenä pisteenä tasolla.

Keksinnön mukainen menetelmä hyödyntää sinänsä tunnettua kumulatiivista COV-laskentamenetelmää, jossa lasketaan säädettävän suu-25 reen hajonta liukuvalla ikkunalla, muodostetaan hajontaluvuista kumulatiivinen kertymä ja esitetään kumulatiivien kertymäfunktio kuvaajan ° avulla. Keksinnön mukaisessa menetelmässä kumulatiiviselle kertymäni funktiolle määritettyjen raja-arvojen välille määritetään jana, jonka jyrk- kyyttä kuvaava parametri ja janan ja ennalta valitun kertymäluvun g 30 leikkauspisteen y-koordinaatti määritetään ja esitetään signaalina ope- x raattorille.

CC

CL

^ Prosessin omasta historiasta laskettu suorituskyky toimii referenssinä S nykyistä suorituskykyä arvioitaessa. Suorituskykyä voidaan verrata ° 35 esim. viimeisen vuorokauden, viimeisen viikon, viimeisen kuukauden tai miltä tahansa muulta prosessin optimitoiminnan ajalta saatavaan 5 suorituskykyyn. Näin saadaan selkeä käsitys siitä, mikä on nykyinen suorituskyky historiaan verrattuna.

Keksinnön etuna on, että se tarjoaa systemaattisen lähestymistavan 5 reaaliaikaisen prosessianalyysin suorittamiseen paperin- tai sellun-valmistusprosesseissa. Sen avulla saadaan selville uutta tietoa prosessin suorituskyvyn pullonkauloista, rajoituksista ja vertailuarvoista. Tätä puolestaan hyödynnetään asetettaessa prosessin suorituskyvyn rajoja ja haettaessa prosessista seurantakohteita. Eri käyttökohteisiin käytet-10 tävien, eli eri paperilaatuja valmistavien koneiden heikkouksien tunteminen on korvaamaton etu prosessityöntekijöille heidän jokapäiväisessä työssään.

Keksinnön mukaisella menetelmällä voidaan esittää yksinkertaisella 15 tavalla tietoja haluttujen prosessisuureiden hajontojen tasosta, hajonnan kehittymisestä ja siitä, miten hajonnat suhtautuvat aikaisemmin havainnoituun suorituskykyyn. Tasokuvaajia voidaan helposti esittää suuriakin määriä samalla näytöllä ja järjestelmä voidaan rakentaa hier-arkiseksi. Tällöin kokoomakuvasta on mahdollista päästä nopeasti 20 alemman tason kuvaajiin, joista nähdään hajontojen kehittyminen sekä myös varsinainen prosessidata. Keksintö myös helpottaa prosessin pitkän aikavälin visualisointia, valvontaa ja arviointia.

Kuvioiden Ivhvt selostus 25

Seuraavassa keksintöä selostetaan tarkemmin viittaamalla oheisiin ° kuvioihin, joissa 0

(M

kuvio 1 esittää kaavamaisesti erästä paperinvalmistusprosessia, g 30 johon keksintöä voidaan soveltaa,

CC

kuviot 2a ja 2b ^ esittävät eräät laskentahorisonttikohtaiset kuvaajat, tn o S 35 kuviot 3a ja 3b esittävät eräät toiset laskentahorisonttikohtaiset kuvaajat, 6 joissa laskentahorisontin pituus on erisuuri kuin kuvaajissa 2a ja 2b, kuvio 4 esittää kumulatiivisen COV-kertymäkuvvajan, 5 kuvio 5 esittää erästä prosessin suorituskyvyn tarkkailemisessa käytettävää tasokuvaajaa, kuvio 6 esittää prosessin suorituskyvyn tarkkailemisessa käytettä-10 vän erään kvalitatiivisen ristikkokuvaajan, ja kuvio 7 esittää kaavamaisesti erään ohjausyksikön.

Keksinnön yksityiskohtainen selostus 15 Tässä selostuksessa ja vaatimuksissa termi säädettävä suure tarkoittaa teollisessa prosessissa, kuten paperin- tai sellunvalmistusproses-sissa suoraan tai välillisesti säädettävää suuretta. Säädettävä suure voi olla suoraan prosessista mitattavissa oleva suure, jonka perusteella 20 prosessia on mahdollista säätää. Säädettävä suure voi siten olla lopputuotteen, esimerkiksi paperin ominaisuus, kuten esimerkiksi neliöpaino, kosteus tai paksuus, tai paperi- tai sellumassan ominaisuus, kuten esimerkiksi sakeus. Se voi myös olla mikä tahansa paperikoneen mitattavissa oleva suure, kuten koneen ajonopeus, viirojen tai huopien 25 pyörimisnopeus tai perälaatikon säädettävät suureet. Se voi myös olla jokin erosuure, kuten esimerkiksi massaosastossa esiintyvä retentio-° aineen virtaus, jolloin seurataan yksittäisen retentioaineen virtaus- w säädön erosuureen hajontaa. Välillisesti säädettävä suure on suure, joka ei ole suoraan mitattavissa tai säädettävissä, vaan jota seurataan g 30 tai säädetään muiden, kyseiseen suureeseen vaikuttavien mitattavien x suureiden avulla. Tällainen on esimerkiksi retentio, jota säädetään esi merkiksi viiraveden sakeusmittauksen perusteella.

o h-.

CO

S Kuviossa 1 on kaavamaisesti esitetty eräs paperikone 1. Selvyyden ° 35 vuoksi kuviossa 1 ei ole esitetty varsinaista paperikoneen 1 massa- osastoa, missä paperikoneelle 1 syötettävä paperimassa valmistetaan yhdestä tai useammasta kuitu-raaka-aineesta ja erilaisista täyte- ja 7 lisäaineista. Paperikoneeseen 1 kuuluu perälaatikko 2, mistä paperimassa syötetään viiraosalle 3, jonka viiralle 4 massasta muodostuu paperiraina W. Paperiraina W johdetaan puristinosalle 5 ja siitä edelleen kuivatusosalle 6. Kuivatusosalta 6 raina W johdetaan rullaimelle 7.

5 Rainan W kulkusuunnassa ennen rullainta 7 on sijoitettu mittaraami 8, jossa mittaraamissa 8 edestakaisin liikkuvassa tai paikallaan pysyvässä mittakelkassa olevilla mittausvälineillä mitataan valmiin paperirainan laatusuureita. Paperikoneeseen voi kuulua myös muita osia, kuten esimerkiksi liimapuristin, kalanteri ja päällystysyksikkö, joita ei selvyyden 10 vuoksi ole esitetty kuviossa 1. Mittaraameja 8 voi myös olla useita sijoitettuna sopiviin kohtiin paperikonetta mittaamaan valmistuvan paperirainan laatusuureita. Myös paperikoneen osien yhteyteen voi olla sijoitettuna mittausantureita, joita mittausantureita selvyyden vuoksi ei ole esitetty kuviossa, mutta jotka mittaavat kyseisen osan toimintaan ja/tai 15 lopputuotteen laatuun liittyviä suureita. Paperinvalmistusprosessia säädetään mitattujen suureiden perusteella.

Mittaraamin 8 mittaamat mittaustulokset sekä muilta mittausantureilta saadut mittaustulokset, johdetaan ohjausyksikköön 9 johtimia 8’ pitkin. 20 Ohjausyksikkö 9 ohjaa laskentaprosessia ja siinä on tarvittavat välineet paperin- tai sellunvalmistusprosessin suorituskyvyn tarkkailua varten esitettävien parametrien muodostamiseksi. Mittaustulokset voidaan johtaa ohjausyksikköön 9 myös langattomasti, jolloin mittaraamiin 8 sekä muiden mittausantureiden yhteyteen on järjestetty lähetin mittaus-25 tulosten lähettämiseksi ja ohjausyksikköön 9 on järjestetty vastaanotin mittaustulosten vastaanottamiseksi. Ohjausyksikköön 9 on yhdistetty ° käyttöliittymä 10, jonka avulla operaattori voi tarkkailla prosessia ja sen w suorituskykyä. Ohjausyksikkö 9 ja sen sisältämät välineet on selostettu ^ myöhemmin kuvion 7 yhteydessä.

S 30 x Käyttöliittymä 10 on päätelaite, esimerkiksi näyttö. Näyttö voi olla kiin teä näyttöruutu, litteä paneelinäyttö tai henkilökohtainen, kannettava ^ näyttölaite. Näyttönä voidaan myös käyttää alustalle heijastettavaa S kuvaa. Käyttöliittymä voi sisältää myös välineet äänisignaalien esittä- ^ 35 miseksi.

8

Kuvioissa 2 - 5 on esitetty keksinnön mukaisen menetelmän havainnollistamisen avuksi muodostettuja kuvaajia. Ne voidaan myös esittää paperin-ja sellunvalmistusprosessin käyttöliittymässä, kuten esimerkiksi tietokoneen näytöllä. Käyttöliittymä voidaan rakentaa hierarkiseksi 5 siten, että vain eri prosessialueilta laskettavat, suorituskykyä kuvaavat pistetasokuvaajat esitetään samassa näytössä. Kuvio 5 esittää tällaista pistetasokuvaajaa. Kuvion 5 mukaiselta näytöltä on mahdollista siirtyä tarkastelemaan alemman tason kuvaajia, joissa on esitetty varsinaiset laskentatulokset seuratusta signaalista.

10

Kuvioissa 2 - 5 esitettävä esimerkki kuvaa sovellusta, jossa paperikoneen suorituskykyä seurataan valmistettavasta paperista mitatun kuivapainon avulla kahdella eri aikajaksolla eli horisontilla: yksi ja viisi vuorokautta taaksepäin nykyhetkestä.

15

Kuvioissa 2a ja 2b on esitetty laskentakuvaajat viiden päivän aikajaksolle, eli aikahorisontille T. Kuvioissa 3a ja 3b on esitetty laskenta-kuvaajat yhden vuorokauden aikahorisontille. Kyseisiä aikahorisontteja käytetään kumulatiivisen hajontatiedon laskentaan. Kuvioiden 2a, 2b, 20 3a ja 3b kuvaajien x-akselina on aika-akseli, joka on tunteja taaksepäin nykyhetkestä. Y-akselina kuvioissa 2a ja 3a on kyseisen seurattavan suureen yksikkö. Kuvioihin on lisäksi pystyviivalla 35 merkitty käytetyn laskentaikkunan pituus. Ikkunan pituus on sama kuin ajallinen etäisyys viivan 35 ja nollahetken välillä. Kuvioiden 2a, 2b, 3a ja 3b tapauksessa 25 laskentaikkuna on yhden tunnin ajanjakso nykyhetkestä taaksepäin. Laskentaikkunan pituus voidaan valita sovelluksen mukaan. Kuviossa ° 2a esitetty kuvaaja esittää mittauslaitteistolla paperin kuivapainosta w saatavaa raaka- ja käsiteltyä dataa viiden vuorokauden ajalta. Kuvios- v sa 3a esitet'V kuvaaia kuvaa samalla mittauslaitteistossa saatavaa g 30 raaka- ja käsiteltyä dataa yhden vuorokauden ajalta.

CC

Kuvioissa 2a ja 3a on esitetty , kulloiseltakin laskentahorisontilta haettu

O

£5 prosessidata, joka kuvaajissa on esitetty katkoviivalla ja merkitty nume- <8 rolla 11. Prosessin suorituskyvyn tarkkailemisen yhteydessä tarvittava ^ 35 laskenta suoritetaan halutuin aikavälein, esimerkiksi kahden minuutin välein, jolloin kaikki laskentatulokset päivitetään. Kun edellisestä laskenta kierroksesta on kulunut haluttu aikaväli, haetaan laskenta- 9 modulille uudella laskentakierroksella tarvittava mittausdata. Laskenta-horisontti määritetään kahden parametrin avulla, joista toinen kertoo laskentahorisontin pituuden, esimerkiksi yksi vuorokausi ja toinen parametri antaa laskentaperiodin loppuhetken offsetin nykyhetkestä taakse-5 päin. Näin on mahdollista laskea esim. kahden perättäisen vuorokauden hajontatietoja ja verrata näitä toisiinsa. Laskentamodulille haettava data voidaan hakea ns. inkrementtimuodossa eli uutta dataa edelliseen kierrokseen nähden tarvitaan vain niin pitkältä ajalta kuin on laskentakierrosten välinen aikaero. Samalla laskentamodulin omasta 10 tietorakenteesta poistetaan tarpeettomaksi käynyt data.

Datan haun jälkeen suoritetaan datan käsittely, eli siivous haluttujen laskentaehtojen perusteella. Suorituskyvyn seurannan kannalta olennaista on havaita, jos prosessin tai säätöjen tilassa tapahtuu kriittisiä 15 muutoksia. Näiden selville saamiseksi on datasta ensin poistettava sellaiset häiriöajanjaksot, jotka eivät kuvaa prosessin normaalia toimintaa tai ovat käyttäjän itsensä aiheuttamia. Tällaisia aikajaksoja ovat esim. katkotilanteet, katkojen jälkeiset transientit sekä käyttäjän tekemät asetusarvomuutokset, joista seuraa aina transienttitiloja. Käsittelyn jäl-20 keen jäljelle jäävä data on esitetty kuvion 2a ja 3a kuvaajassa yhtenäisellä viivalla ja merkitty numerolla 12. Kuvioita 2a ja 3a tarkasteltaessa on huomattava, että kulloiseltakin laskentahorisontilta haettu prosessi-data, ns. raakadata, joka on esitetty katkoviivalla 11 ulottuu yli koko laskentahorisontin. Tämän esimerkin esitystavassa käsittelyn jälkeinen 25 hyväksytty data on merkitty yhtenäisellä viivalla 12. Kuvaajassa näkyvä raakadata 11 on laskennassa poistettua dataa.

o w Käsitellystä datasta lasketaan variaatiokertoimia COV (Coefficient of ^ Variation), mitkä kertoimet on esitetty ajan funktiona eli COV-trendinä g 30 kuvioissa 2b ja 3b esitetyissä kuvaajissa ja merkitty numerolla 13.

x Variaatiokertoimet lasketaan liukuvalla laskentamenetelmällä, halutun pituisella ikkunalla. Kuvioissa 2a, 2b, 3a, 3b esitetyissä esimerkeissä £5 laskentaikkuna on yksi tunti. Variaatiokertoimien laskeminen tapahtuu S siten, että laskentaikkunaa siirretään laskentahorisontissa olevan käsi- o ° 35 tellyn datan ylitse. Tätä voidaan havainnollistaa niin, että ajatellaan laskentaikkunaa liikutettavan kuvioiden 2a ja 3a kuvaajien käyrien 12 yli. Jokaisen laskentaikkunan siirron kohdalta määritellään yksi data- 10 piste, eli variaatiokerroin, joka on ikkunan sisällä olevan datan keskihajonta jaettuna ikkunan sisällä olevan datan keskiarvolla. Tämän suhteellisen variaatiokertoimen aikakoordinaatiksi annetaan laskenta-ikkunan oikean reunan, eli ajallisesti jälkimmäisen reunan aikaleima.

5 Jos laskentaikkunan sisällä on hylättyjä aikajaksoja, ei liukuvasta laskennasta anneta tulosta kyseiseltä laskentaikkunan ajalliselta sijainnilta. Variaatiokertoimet muodostavat ensimmäisen datapistejoukon, joka voidaan esittää COV-trendinä eli variaatiokerroinkäyränä 13. COV-trendin 13 ajallisesti uusin piste on laskettu viivan 35 ja nollahetken 10 rajaamasta datasta. COV-trendin esittäminen operaattorille käyttöliittymässä ei ole laskennan kannalta välttämätöntä, mutta suorituskyvyn tarkastelun kannalta ne ovat oleellisen osa muiden käyttöliittymässä esitettävien kuvaajien tulkintaa.

15 Edellä muodostetuista ensimmäisistä datapistejoukoista muodostetaan kumulatiiviset kertymäkuvaajat, jotka on esitetty kuviossa 4. Tämä tapahtuu siten, että kaikki laskentahorisontista saadut hyväksytyt variaatiokertoimet järjestetään lukuarvonsa mukaiseen suuruusjärjestykseen ja lasketaan eri lukuarvojen alapuolelle jäävien variaatio-20 kertoimien suhteelliset määrät. Variaatiokertoimien suhteellisista määristä COV-arvon funktiona muodostetaan toinen datapistejoukko. Graafisesti esitettynä tämä tarkoittaa sitä, että plotataan COV arvot nousevaan järjestykseen ja skaalataan x-akseli nollan ja sadan välille. Kuviossa 4 esitetty käyrä 14 esittää viiden ja käyrä 15 yhden päivän 25 laskentahorisontin COV käyrän kumulatiivista kertymää. X-akselin yksikkö on prosenttia kumulatiivisesta kertymästä. Y-akseli on COV:n o lukuarvo, mikä on laaduton luku.

δ

(M

^ Seuraavaksi kumulatiiviselle COV käyrälle määritetään ensimmäinen ja g 30 toinen raja-arvo. Raja-arvoiksi voidaan määritellä mitkä tahansa kaksi x lukua, jotka ovat erisuuret, ja jotka sijaitsevat välillä 0-100. Tässä esi- “ merkissä ensimmäiseksi raja-arvoksi on määritetty 20% ja toiseksi raja- ^ arvoksi 80%. Rajoista alempi tarkoittaa sitä, että kyseisen COV-luku- S arvon alapuolelle jää 20% kaikista laskentahorisontin COV. Toisaalta ^ 35 vain 20% COV laskennan tuloksista ylittää 80% ylärajan lukuarvon.

11

Haluttaessa nämä raja-arvot voidaan kuvata myös kuvioiden 2b ja 3b kuvaajissa, kuten käsillä olevassa esimerkissä on tehty. Kuvioiden 2b ja 3b kuvaajiin on piirretty suora 16, joka kuvaa 80% raja-arvoa COV trendin pisteille näkyvissä olevan laskentahorisontin sisällä. Käyrä 17 5 kuvaa COV trendin 80% rajan historia-arvoja aikaisemmilta ajan-hetkiltä. Laskentahetken 20% raja-arvo on merkitty suoralla 18 ja sen historiatrendi on merkitty käyrällä 19.

Kumulatiivisissa kertymäkuvaajissa 14 ja 15 on esitetty myös viimeisin 10 COV laskennan antama tulos symbolilla 20. Toisin sanoen, symbolin 20 sijainnin y-koordinaatti on viimeisen tunnin mittaisen laskenta-ikkunan datasta laskettu COV arvo. Symbolin värillä voidaan esittää informaatiota hajonnan suuruudesta esimerkiksi siten, että tiettyjen raja-arvojen ylittyessä symbolin väri muuttuu. Haluttaessa symbolia ei 15 näytetä laisinkaan, esimerkiksi silloin, kun COV laskennasta ei ole saatavilla hyväksyttävää arvoa.

Haluttaessa kuvaajassa voidaan esittää COV laskennan luotettavuus, esimerkiksi kumulatiivisen kertymäkuvaajan viivatyypin avulla. Jos esi-20 merkiksi COV laskenta on antanut pisteitä enemmän kuin 70 prosenttia maksimaalisesta määrästä, voidaan kumulatiivinen kertymäkuvaaja esittää yhtenäisellä viivalla. Alentunut laskennan luotettavuus voidaan osoittaa esimerkiksi erilaisia viivatyyppejä tai värejä käyttäen.

25 Kumulatiivisen kertymän muoto antaa paljon tietoa tutkittavan suureen hajonnan luonteesta. Kertymäkuvaajan jyrkkyys kertoo suorituskyvyn ° vaihteluista laskentahorisontin aikana. Jyrkästä kumulatiivisesta kerty- w mästä voi päätellä, että laskentahorisontti sisältää suorituskyvyn kan- ^ naita hyviä ja huonoja jaksoja. Loiva kertymäkuvaajan keskiosa on taas g 30 tyypillinen sellaiselle laskentahorisontin datalle, jossa suorituskyky on i ollut suurinpiirtein sama koko ajan. Kumulatiivisen kertymäkuvaajan y- suuntainen taso ilmaisee keskimääräisen hajontatason laskentahori-^ sontin sisällä. Selvä porraskuvio kertymäfunktiossa on merkki siitä, että S laskentahorisontin sisällä on joko useita aikajaksoja, jolloin hajontataso 35 on selvästi muuta aluetta suurempaa tai sitten hajontatasossa on tapahtunut vähän aikaa sitten selvä nousu. Jälkimmäinen näkyy siten, että portaan sijainti liikkuu kuvassa vasemmalle ajan myötä.

12

Keksinnössä hyödynnetään näitä kumulatiivisen kertymäkuvaajan muotoon liittyviä piirteitä siten, että kertymäkuvaajalle piirretään approksimaatiojana, joka kulkee kumulatiivisen kertymäkuvaajan en-5 simmäisen ja toisen raja-arvojen välillä. Tästä janasta voidaan määrittää sen jyrkkyyttä kuvaava parametri ja y-koordinaatti pisteelle, jossa jana ja jokin ensimmäisen ja toisen raja-arvojen välistä ennalta valittu kertymän arvo, eli kertymäluku leikkaavat toisensa. Kertymäluku on jokin x-akselilta, väliltä 0-100% valittu luku. Se valitaan edellä määritet-10 tyjen ensimmäisen ja toisen raja-arvojen väliltä. Janan jyrkkyyttä kuvaava parametri voi olla esimerkiksi janan kulmakerroin, tai jos laskennassa käytetään kiinteitä raja-arvoja, niin se voi olla esimerkiksi janan päätepisteiden y-koordinaattien erotus, Ay. Näin saadaan kaksi parametria, joista voidaan helposti päätellä suorituskyvyn yleinen taso sekä 15 mahdollinen suorituskyvyn ailahtelevuus. Nämä kaksi parametria voidaan helposti esittää myös pisteenä tasolla, kuten myöhemmin tullaan osoittamaan.

Tässä esimerkissä approksimaatiojanat 21 on piirretty käyrien 14 ja 15 20 kumulatiivisten kertymien 20% ja 80% rajojen välille. Y-pisteen koordinaateiksi on valittu 50%:n kertymäluku. Suorituskyvyn arvioinnissa käytetään janan 21 kulmakerrointa ja sen y-koordi naattia pisteessä, jossa jana 21 ja 50% kertymäluku leikkaavat toisensa.

25 Kuvion 4 kuvaajaan on lisäksi piirretty katkoviivalla 22 raja-arvo, joka kuvaa prosessin hyvää suorituskykyä, kun mitattava ja säädettävä 0 suure on valmistettavan paperin kuivapaino. Kuten kuviosta huomani taan, tässä esimerkissä yhden vuorokauden laskentahorisontin sisällä ™ tämän rajan alapuolella on pysytty vain 20% prosessin ajoajasta.

S 30 1 Edellä mainitut parametrit voidaan esittää operaattorille käyttöliittymäs- “ sä lukuisilla eri tavoilla. Operaattorille esitettävä signaali voi olla janan £5 parametrien perusteella generoitava käyrä, tolppakuvaaja, väriskaala, S puhuttu tai käyttöliittymässä esitetty teksti tai äänimerkki. Nyt käsiteltä- ^ 35 vässä esimerkissä signaali esitetään pisteenä tasokuvaajassa, mihin on piirretty kahdelta eri laskentahorisonteilta laskettujen COV trendien kumulatiivisten kertymäkuvaajien suora-approksimaatioiden parametrit 13 eli janan jyrkkyyttä kuvaava parametri ja sen pisteen y-koordinaatti, jossa jana ja ennalta valittu kertymäluku leikkaavat toisensa, tasossa. Tämä kuvaaja on esitetty kuviossa 5. Kuvaajan y-akselina on suora-approksimaation ja valitun kertymäluvun risteyspisteen y-koordi naatti ja 5 x-akselina on suora-approksimaation kulmakerroin. Yhden vuorokauden laskentahorisontin antaman suoran parametrit on merkitty ympyrällä 23 ja viiden vuorokauden vastaavat parametrit on merkitty neliöllä 24.

10 COV laskentaa suoritetaan ohjausyksikössä 9 jatkuvasti. Laskenta-näytteitä, eli raakadataa kerätään prosessista tietyin, ennalta määrätyin välein, esimerkiksi viiden sekunnin välein. Kukin raakadatanäyte käsitellään laskennallisesti edellä esitetyn menettelytavan mukaisesti. Ajan kuluessa pisteet 23 ja 24 liikkuvat tasolla laskentatulosten mukaisesti. 15 Jotta saadaan käsitys siitä, miten pisteet 23 ja 24 ovat liikkuneet tasolla laskennan edistyessä ajan mittaan, piirretään kuvaajaan niiden liikeradat, joiden ajallinen pituus on sama kuin käytetyn laskentahorisontin pituus. Liikeradat kuvaavat prosessisuureiden hajonnan kehittymistä valituissa laskentahorisonteissa. Kuviossa ympyrän 23 liikerata on ku-20 vattu käyrällä 25 ja neliön liikerata on kuvattu käyrällä 26.

Edellä kuvatussa esimerkissä oli laskettu prosessin suorituskykyä kuvaavat parametrit saman säädettävän suureen suhteen kahdella eri laskentahorisonteilla ja tästä laskennasta saadut pisteet oli sijoitettu 25 samaan tasokuvaajaan. Näin voidaan helposti verrata prosessin tilan kehittymistä reaaliaikaisesti prosessin ollessa käynnissä. Luonnollisesti ° voidaan laskea ja kuvata myös useamman säädettävän suureen sijoitti tumista ja liikerataa tasokuvaajalla. Luonnollisesti voidaan laskea ja kuvata myös yhden tai useamman säädettävän suureen sijoittumista ja g 30 liikerataa tasokuvaajalla vain yhdellä tai useammalla kuin kahdella i laskentahorisontilla.

CC

CL

£5 Pisteiden keskinäisestä sijainneista ja liikehdinnästä ajan funktiona on S nyt helppo tehdä päätelmiä siitä, miten suorituskyvyn keskimääräinen ^ 35 taso on kehittynyt erilaisilla laskentahorisonteilla ja mihin suuntaan ollaan menossa. Kuviossa 6 esitetty eräs prosessin suorituskyvyn 14 esitysmenetelmä, jota voidaan käyttää apuna prosessin suorituskyvyn arvioinnissa.

Kuviossa 6 edellä kuvattu xy-taso on jaettu neljänneksiin A, B, C ja D, 5 jotka kuvaavat prosessin suorituskykyä. Se voi muuttua huomattavasti laskentahorisontin aikana. Esimerkiksi, jos kulmakerroin kasvaa horisonttia siirrettäessä, niin piste liikkuu tasolla oikealle, jolloin laskenta-horisontin sisällä suorituskyvyn vaihtelut lisääntyvät ja prosessin voidaan kuvata olevan epävakaampi kuin aikaisemmin. Pisteen liikkumi-10 nen ylöspäin osoittaa keskimääräisen suorituskyvyn ajautuvan aikaisempaa huonommalle tasolle.

Tasolla voidaan myös esittää piste joltakin kiinteältä laskenta-horisontilta, joka ei liiku reaaliajan mukana. Tällainen aikaperiodi voi-15 daan valita esimerkiksi sellaiselta aikaväliltä, jossa säädön suorituskyvyn on todettu olleen erinomainen ja joka siten edustaa prosessin suorituskykyä parhaimmillaan.

Prosessin kokonaistilasta ja hajontojen kehittymisestä eri prosessi-20 alueilla voidaan muodostaa yhteenvetoesitys keräämällä samalle näytölle useita tasokuvaajia approksimaatiosuorien parametreista. Niiden avulla voidaan helposti ja nopeasti havaita, millä prosessialueilla hajonnat ovat lähteneet kasvamaan, jos ongelmia esiintyy. Näin voidaan nopeasti paikallistaa ne prosessialueet, joiden toimintaa on syytä tar-25 kastella tarkemmin, joko alatason kuvaajista tai normaalin prosessi-analyysin keinoin.

o ^ Laskennan luotettavuus on yksi laskettava parametri. Jos liukuvan

Kj laskentaikkunan sisään sijoittuu hylättyjä aikajaksoja, aiheuttaa tämä co 30 myös katkoksia COV trendin laskentaan. Laskennan luotettavuuden o x arvioimiseksi lasketaan COV-trendin pisteiden suhteellista osuutta * maksimaalisesta määrästä laskentajakson sisällä. Tätä luotettavuutta ^ kuvaavaa suureetta voidaan ilmaista käyttöliittymässä esitettävissä

CO

g graafisissa kuvaajissa mm. erilaisten viivatyyppien avulla, o 35

CM

Keksintöä voidaan soveltaa myös online-hälytyksien laskentaan koskien heikentyviä prosessitrendejä, kehittymässä olevia suorituskyky 15 ongelmia tai lopputuotteen laatuaja siihen haitallisesti vaikuttavia häiriöitä.

Ohjausyksikkö 9 sisältää välineet keksinnön mukaisen menetelmän toi-5 mintojen suorittamiseksi. Kuviossa 7 on tarkemmin esitetty eräs ohjausyksikkö 9, jossa on välineet 27 - 32 prosessin suorituskyvyn tarkkailemiseen tarvittavien parametrien laskemiseksi ja määrittämiseksi. Edellä esitetyn menetelmän vaiheet voidaan suorittaa ohjelmallisesti, esimerkiksi mikroprosessorin avulla. Välineet voivat koostua 10 yhdestä tai useammasta mikroprosessorista ja niiden sisältämistä sovellusohjelmista. Tässä esimerkissä välineitä on useita, mutta menetelmän eri vaiheet voidaan myös suorittaa yhdessä välineessä.

Ohjausyksikössä 9 on keräysvälineet 27 jotka keräävät mittaus-15 laitteiden 8 tai mittausantureiden mittaamaa prosessidataa. Keräys-välineet 27 voivat sisältää myös välineet kerätyn prosessidatan käsittelemiseksi. Ohjausyksikössä on myös ensimmäiset välineet 28 eli poistovälineet, jotka poistavat mittauslaitteiden 8 mittaamasta prosessi-datasta aikajaksot, jotka eivät edusta prosessin normaalia toimintatilaa 20 ja toiset välineet 29 eli ensimmäisten datapisteiden laskemisvälineet, jotka laskevat liukuvalla laskentamenetelmällä ensimmäisistä välineistä 28 saatavasta prosessidatasta joukon ensimmäisiä datapisteitä, eli variaatiokertoimia (COV). Edelleen ohjausyksikkö 9 sisältää kolmannet välineet 30 eli toisten datapisteiden muodostamisvälineet, jotka muo-25 dostavat toisissa välineissä 29 lasketuista ensimmäisitä datapisteistä joukon toisia datapisteitä, jotka kuvaavat variaatiokertoimen (COV) ° kumulatiivista kertymäkäyrää.

o

(M

Ohjausyksikössä 9 on lisäksi neljännet välineet 31 eli raja-arvojen g 30 määritysvälineet, jotka määrittävät variaatiokertoimen (COV) kumulatii- x viselle kertymäkäyrälle ensimmäisen ja toisen raja-arvon, jotka ensim mäinen ja toinen raja-arvo määrittävät niiden välisen janan sekä viiden-^ net välineet 32, jotka määrittävät janalle sen jyrkkyyttä kuvaavan para- S metrin ja jonkin janan ensimmäisen ja toisen raja-arvojen välistä valitun ^ 35 kertymäluvun ja janan leikkauspisteen y-koordinaatin.

16

Ohjausyksikön sisältämät välineet 27 - 32 suorittavat välineille 27 - 32 määritellyt toimenpiteet ennalta määrätyin aikavälein uudelleen, jolloin pisteen sijainti tasossa päivittyy. Käyttöliittymä 10 esittää sekä janan jyrkkyyttä kuvaavan parametrin ja jonkin janan ensimmäisen ja toisen 5 raja-arvojen välistä valitun kertymäluvun ja janan leikkauspisteen y-koordinaatin signaalina että päivitetyn pisteen erilaisena, päivitettynä signaalina, jolloin signaalin muuttuminen voidaan havaita. Signaalista ja sen muuttumisesta voidaan päätellä prosessin suorituskyky ja suorituskyvyn muutokset ajan kuluessa.

10

Keksintöä ei ole tarkoitus rajoittaa edellä esimerkinomaisesti esitettyihin suoritusmuotoihin, vaan keksintöä on tarkoitus laajasti soveltaa seuraavassa määriteltyjen patenttivaatimusten määrittelemän keksinnöllisen ajatuksen puitteissa.

15 o δ

(M

(M

co o

X

en

CL

O

h-·

CO

m

CD

o o

(M

Claims (32)

1. Menetelmä paperin- tai sellunvalmistusprosessin suorituskyvyn tarkkailemiseksi, jossa menetelmässä on seuraavat vaiheet: 5 a) kerätään prosessista ainakin yhteen prosessin säädettävään suureeseen liittyvää dataa, b) poistetaan vaiheessa a) kerätystä prosessidatasta ainakin yksi jakso, joka ei edusta prosessin normaalia toimintatilaa, c) lasketaan vaiheesta b) saatavasta prosessidatasta liukuvalla 10 laskentamenetelmällä joukko ensimmäisiä datapisteitä , d) muodostetaan vaiheesta c) lasketuista ensimmäisistä data-pisteistä joukko toisia datapisteitä, jotka kuvaavat variaatio-kertoimien (COV) kumulatiivista kertymää, tunnettu siitä, että 15 e) määritetään variaatiokertoimien (COV) kumulatiiviselle kertymä-käyrälle ensimmäinen ja toinen raja-arvo, jotka raja-arvot määrittävät niiden välisen janan, f) määritetään janalle sen jyrkkyyttä kuvaava parametri ja jonkin janalla raja-arvojen välissä olevan pisteen y-koordinaatti, jossa 20 pisteessä jana ja ennalta valittu kertymäluku leikkaavat toisensa ja g) esitetään vaiheessa f) määritetty janan jyrkkyyttä kuvaava parametri ja raja-arvojen välille määritetyn pisteen y-koordinaatti signaalina prosessin suorituskyvyn päättelemiseksi. 25

2. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että ° suoritetaan vaiheet a) - f) ennalta määrätyin aikavälein uudelleen, päi- w vitetään signaali ja esitetään signaalin muutos käyttöliittymässä. (M g 30

3. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että x ensimmäiset datapisteet ovat variaatiokertoimia, jotka kuvaavat liukuvalla laskentamenetelmällä muodostettua variaatiokerroinkäyrää. o h-. CO

4. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että O ^ 35 mitataan prosessista ainakin yhtä prosessin suoraan tai välillisesti sää dettävää suuretta jatkuvatoimisesti.

5. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että kerätään mitattua prosessidataa jatkuvasti.

6. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että 5 käytetään prosessista mitatun prosessidatan keräämisessä ja käsittelemisessä ennalta määrättyä aikahorisonttia, jolle aikahorisontille on ainakin määritetty pituus, joka on nykyhetkestä taaksepäin.

7. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että 10 variaatiokertoimien (COV) kumulatiivisen kertymäkäyrän ensimmäinen ja toinen raja-arvo määritetään välille 0 - 100% siten, että raja-arvot ovat erisuuret.

8. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että 15 käytetään janan jyrkkyyttä kuvaavana parametrina janan kulmakerrointa.

9. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että määritetään variaatiokertoimien (COV) kumulatiivisen kertymäkäyrän 20 ensimmäinen ja toinen raja-arvo kiinteäksi ja käytetään janan jyrkkyyttä kuvaavana parametrina janan päätepisteiden y-koordinaattien erotusta Ay.

10. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että 25 lasketaan ensimmäisiä datapisteitä liukuvalla laskentamenetelmällä siten, että ° - valitaan halutun pituinen laskentaikkuna, w - lasketaan ikkunan sisällä olevan datan keskihajonta jaettuna ^ ikkunan sisällä olevan datan keskiarvolla, 30. siirretään laskentaikkunaa laskentahorisontissa olevan käsitellyn x datan ylitse, suoritetaan laskenta uudelleen. o h-. CO

11. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että O ° 35 joukko toisia datapisteitä muodostetaan järjestämällä variaatiokertoimet (COV) suuruusjärjestykseen ja lasketaan eri lukuarvojen alapuolella olevat suhteelliset määrät.

12. Jonkin edellisen patenttivaatimuksen 1-11 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että määritetään samanaikaisesti ainakin kaksi variaatiokertoimien (COV) kumulatiivista kertymäkäyrää, joilla on eri 5 aikahorisontti.

13. Jonkin edellisen patenttivaatimuksen 1-12 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että esitetään eri aikahorisonteille määritetyt signaalit samassa käyttöliittymässä. 10

14. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että säädettävä suure on paperin- tai sellunvalmistusprosessissa mitattavissa tai laskettavissa oleva suure, jonka perusteella prosessia on mahdollista säätää. 15

15. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että vaiheessa f) esitettävä signaali on jokin seuraavista: janan parametrien perusteella generoitava käyrä, tolppakuvaaja, väriskaala, puhuttu tai käyttöliittymässä esitetty teksti tai äänimerkki. 20

16. Patenttivaatimuksen 1 mukainen menetelmä, tunnettu siitä, että esitetään vaiheessa f) määritetty janan jyrkkyyttä kuvaava parametri ja raja-arvojen välille määritetyn pisteen y-koordinaatti tasossa pisteenä. 25

17. Järjestelmä paperin- tai sellunvalmistusprosessin suorituskyvyn tarkkailemiseksi, jossa järjestelmässä on ° - mittauslaitteet (8) ainakin yhteen prosessin säädettävään suu- w reeseen liittyvän prosessidatan mittaamiseksi, £! - keräysvälineet (27) prosessin säädettävään suureeseen liittyvän g 30 prosessidatan keräämiseksi, x - käyttöliittymä (10) prosessin suorituskyvyn tarkkailuun liittyvien signaalien esittämiseksi, ja £5 - ohjausyksikkö (9) jossa ohjausyksikössä (9) on S a) ensimmäiset välineet (28), jotka on sovitettu poistamaan £3 35 kerätystä prosessidatasta ainakin yksi jakso, joka ei edusta prosessin normaalia toimintatilaa, b) toiset välineet (29), jotka on sovitettu laskemaan liukuvalla laskentamenetelmällä ensimmäisistä välineistä (28) saatavasta prosessidatasta joukko ensimmäisiä datapisteitä, c) kolmannet välineet (30), jotka on sovitettu muodostamaan 5 toisissa välineissä (29) lasketuista ensimmäisistä data- pisteistä joukko toisia datapisteitä, jotka kuvaavat variaatio-kertoimien (COV) kumulatiivista kertymäkäyrää, tunnettu siitä, että ohjausyksikössä (9) on lisäksi 10. neljännet välineet (31), jotka on sovitettu määrittämään variaatio- kertoimien (COV) kumulatiiviselle kertymäkäyrälle ensimmäinen ja toinen raja-arvo, jotka määrittävät niiden välisen janan, - viidennet välineet (32), jotka on sovitettu määrittämään janalle sen jyrkkyyttä kuvaava parametri ja jonkin janalla raja-arvojen 15 välissä olevan pisteen y-koordinaatti, jossa pisteessä jana ja ennalta valittu kertymäluku leikkaavat toisensa, ja että käyttöliittymä (10) on sovitettu esittämään janan jyrkkyyttä kuvaava parametri ja janalle raja-arvojen väliin määritetyn pisteen y-koordinaatti signaalina prosessin suorituskyvyn päättelemiseksi.

18. Patenttivaatimuksen 17 mukainen järjestelmä, tunnettu siitä, että ohjausyksikön (9) sisältämät välineet (28, 29, 30, 31, 32) on sovitettu suorittamaan välineille (28, 29, 30, 31, 32) määritellyt toimenpiteet ennalta määrätyin aikavälein uudelleen, päivittämään signaali ja esittä-25 mään signaalin muutos käyttöliittymässä.

° 19. Patenttivaatimuksen 17 mukainen järjestelmä, tunnettu siitä, että w ensimmäiset datapisteet ovat variaatiokertoimia, jotka kuvaavat liuku- valla laskentamenetelmällä muodostettua variaatiokerroinkäyrää. S 30

20. Patenttivaatimuksen 17 mukainen järjestelmä, tunnettu siitä, että mittauslaitteet (8) on sovitettu mittaamaan suoraan tai välillisesti pro-£5 sessista ainakin yhtä prosessin säädettävää suuretta jatkuvatoimisesti. LO CD O ^ 35

21. Patenttivaatimuksen 17 mukainen järjestelmä, tunnettu siitä, että keräysvälineet (27) on sovitettu keräämään mitattua prosessidataa jatkuvasti.

22. Patenttivaatimuksen 17 mukainen järjestelmä, tunnettu siitä, että prosessista mitatun prosessidatan keräämisessä ja käsittelemisessä on sovitettu käytettäväksi ennalta määrättyä aikahorisonttia, jolle aika- 5 horisontille on ainakin määritetty pituus, joka on nykyhetkestä taaksepäin.

23. Patenttivaatimuksen 17 mukainen järjestelmä, tunnettu siitä, että neljännet välineet (31) on sovitettu määrittämään variaatiokertoimien 10 (COV) kumulatiivisen kertymäkäyrän ensimmäinen ja toinen raja-arvo asetetaan välille 0 - 100% siten, että raja-arvot ovat erisuuret.

24. Patenttivaatimuksen 17 mukainen järjestelmä, tunnettu siitä, että janan jyrkkyyttä kuvaava parametri on janan kulmakerroin. 15

25. Patenttivaatimuksen 17 mukainen järjestelmä, tunnettu siitä, että variaatiokertoimien (COV) kumulatiivisen kertymäkäyrän ensimmäinen ja toinen raja-arvo on määritetty kiinteäksi ja janan jyrkkyyttä kuvaavana parametrina käytetään janan päätepisteiden y-koordinaattien ero- 20 tusta Ay.

26. Patenttivaatimuksen 17 mukainen järjestelmä, tunnettu siitä, että toiset välineet (29) on sovitettu laskemaan ensimmäisiä datapisteitä liukuvalla laskentamenetelmällä siten, että 25. valitaan halutun pituinen laskentaikkuna, - lasketaan ikkunan sisällä olevan datan keskihajonta jaettuna ° ikkunan sisällä olevan datan keskiarvolla, w - siirretään laskentaikkunaa laskentahorisontissa olevan käsitellyn datan ylitse, 30. suoritetaan laskenta uudelleen. CC

27. Patenttivaatimuksen 17 mukainen järjestelmä, tunnettu siitä, että £5 kolmannet välineet (30) on sovitettu muodostamaan joukko toisia data- S pisteitä järjestämällä variaatiokertoimet (COV) suuruusjärjestykseen ja ^ 35 laskemalla eri lukuarvojen alapuolella olevat suhteelliset määrät.

28. Jonkin edellisen patenttivaatimuksen 17-27 mukainen järjestelmä, tunnettu siitä, että järjestelmä on sovitettu määrittämään samanaikaisesti ainakin kaksi variaatiokertoimien (COV) kumulatiivista kertymäkäyrää, joilla on eri aikahorisontti. 5

29. Jonkin edellisen patenttivaatimuksen 17-28 mukainen järjestelmä, tunnettu siitä, että sama käyttöliittymä (10) on sovitettu esittämään eri aikahorisonteille määritetyt signaalit.

30. Patenttivaatimuksen 17 mukainen järjestelmä, tunnettu siitä, että säädettävä suure on paperin- tai sellunvalmistusprosessissa mitattavissa tai laskettavissa oleva suure, jonka perusteella prosessia on mahdollista säätää.

31. Patenttivaatimuksen 17 mukainen järjestelmä, tunnettu siitä, että vaiheessa f) esitettävä signaali on jokin seuraavista: janan parametrien perusteella generoitava käyrä, tolppakuvaaja, väriskaala, puhuttu tai käyttöliittymässä esitetty teksti tai äänimerkki.

32. Patenttivaatimuksen 17 mukainen järjestelmä, tunnettu siitä, että käyttöliittymä (10) on sovitettu esittämään janan jyrkkyyttä kuvaava parametri ja raja-arvojen välille määritetyn pisteen y-koordinaatti tasossa pisteenä. o δ CM CM CO O X cc CL O CO LO CD O O CM