测量成就品质 探索自动化纸张检测技术的关键性能、优势及应用

探索自动化纸张检测技术的关键性能、优势及应用 自动化纸张检测系统功能强大，能够为大、中、小规模的纸厂提供有效途径，助力其提质增效、加速决策进程，并最终增收创利。正因如此，该设备往往能够在短期内收回初期投资成本。 了解自动化纸张检测系统如何实现以下效益： •加快传统人工纸张检测进程 •提供更具统计显著性的检测数据并加快响应速度以便及时纠偏 •在备浆和纸机区域提供更精准的根源分析与工艺优化，有针对性地支持工艺工程师创造经济效益 增强盈利能力 提高生产效率 加速决策进程 改善产品质量 目录 04第一章背景与历史08第二章人工纸张检测的局限性16第三章使自动化纸张检测技术脱颖而出的驱动因素与切实效益20第四章自动化纸张检测如何运作24第五章精选纸厂案例：降低纤维成本、减少废品与化学品用量 背景与历史 但与此同时，质量规范要求最终纸品保持一致性与标准化。因此，纸厂必须设法补偿原料的不稳定性，克服差异以确保产出均匀的成品。 造纸企业任务纷繁复杂 造纸企业的目标是维持机器高速运转以保质保量地生产，持续满足后续加工工艺与终端用户提出的各项性能与质量要求，与此同时，还需要尽量减少木材纤维、能源、化学品及水的消耗，并使机器以尽可能快的速度运行。要兼顾这些要求往往极具挑战性。 另一项挑战是纸机的工艺流程本身具有不稳定性。为确保纸质达标，必须对质量进行持续监测，并可能需要频繁调校纸机。实施质量监测的方式包括采用自动化纸张检测技术，以及ABB质量控制系统(QCS)等解决方案。 其中一项关键目标是确保产品质量符合销售标准，只有纸质完全满足客户的规格要求，造纸企业才能以合理价格出售并获利。然而，若出于安全考虑而过度提升质量控制标准，则可能因原材料浪费及其他不必要成本造成较大经济损失。 另一个难点在于，亲水的纤维素纤维在通过纸机时会干燥收缩。这种收缩现象在横向(CD)上比纵向(MD)更为显著，使得保持质量稳定更加困难。 造纸面临的一大挑战在于其主要原料——木材纤维（包括原生纤维与再生纤维）的物理特性存在显著波动性。 图1 -纸机涉及多个复杂工艺环节，需要持续优化以维持或提升品质。自动化纸张检测系统能够为大多数不同的纸张与纸板等级提供详尽、可靠的信息，从而实现这一目标。 压光厚度、光泽度、粗糙度 涂布厚度、光泽度、粗糙度、白度 多年来，人工检测在纸质控制过程中发挥着重要的作用。然而，人工检测结果能否真正代表整卷纸质的疑虑始终存在。在现代纸机上，纸卷重量可能高达10吨、20吨甚至60吨，若每卷纸仅选取某个或少数几个点位进行人工检测，其结果的有效性有待商榷。 依据国际检测标准实施质量检测 纸张质量主要通过数十项性能指标的测量进行量化，采用国际公认的标准检测方法，以获取可复现的结果以及有效的对比数据。这些检测方法由ISO（国际标准化组织）与TAPPI（美国制浆造纸工业技术协会）等全球性机构历经数十年开发并逐步完善，明确规定了必须遵循的确切操作规程以确保标准测试的有效性。纸张检测的性能指标包括抗张强度、撕裂度、透气度、亮度、白度、表面粗糙度、匀度等等。 人工检测无法达到统计显著性的标准 “统计显著性”是概率与统计学术语，用于评估某种形式的测试数据结果是否真正代表总体的实际情况。尽管概率与统计学理论超出本文范畴，但争议始终存在：偶然随机抽检的结果究竟能否有效反映特定纸卷的整体质量？传统的人工采样与人工检测在对于检测结果的有效性及其对最终产品完整规格的代表性方面，仍然存在较大不确定性。 人工检测伴随现代造纸工业发展，但存在显著的数据缺口 为执行纸张测试，各种仪器设备在行业的长期发展中不断经历开发与完善。回溯历史，早在19世纪初人类就开启了机器造纸时代，从那时起，纸张物理属性的人工检测便成为评估纸张质量的主要手段。 图3 -下图表明增加检测次数通常能改善重复性，从而能提供更可靠的质量信息，发掘优化潜力。 大型纸厂已广泛引进自动化技术 自动化纸张检测技术起源于20世纪70年代的斯堪的纳维亚地区 如今，全球许多大型纸厂普遍采用自动化检测技术，但在中小型纸厂对该技术的推广依然相对缓慢。在北美和欧洲，大多数纸厂已将自动化系统作为主要的纸张检测方式。多年来，得益于其所带来的优势及效益，该技术的采用率在稳步增长。 20世纪70年代，出于对人工检测结果的疑虑，加之检测方法、数据处理与自动化技术的进步，自动化纸张检测技术开始在斯堪的纳维亚地区得到应用。当时（距今约五十年前），纸机幅宽与运行速度突飞猛进，使得单台纸机的产量亦迅速攀升。为优化纸张检测数据的生成、处理及应用方法，斯堪的纳维亚地区的纸厂便着手研发新型自动化纸张检测系统。 而在北美和欧洲以外的地区，使用自动化纸张检测系统的纸厂比例极低，预估占比仅为5%左右。过往的设备体积（占地面积）和价格可能是主要障碍，但随着现代检测设备的小型化及成本优化，为所有市场选择自动化检测方案提供了友好的条件。 最初，新型半自动系统仅用于自动提取、收集、存储及分析人工检测数据。相较于传统的纸质表单和日志簿的记录方式，其优势明显。将数据存储在更易获取（尽管仍较为简陋）的数据库中，使得将历史数据与纸质问题及工艺变更相关联的工作变得更加轻松。 本指南旨在向尚未采用自动化检测技术的纸厂阐明其优势，同时也希望所有读者都能从中了解到如何通过新颖且有价值的方式，将自动化技术更广泛地应用于确保产品质量与生产效益的造纸实践中。事实上，许多纸厂在自动化纸张检测技术应用领域创新不断，这对于其他纸厂具有重要参考价值，或可帮助后者应对成本优化或设备故障根源分析等更深层次的挑战。 至20世纪70年代末，首批具备自动进样、检测及数据处理功能的全自动纸张检测线上市。率先引入此技术的纸厂很快意识到：自动化纸张检测线能够为每个纸卷提供更多数据点并大幅缩短检测结果反馈周期，从而建立起更迅捷的质量控制反馈闭环。 彼时，能够以更优的统计显著性概率快速获得准确结果逐渐成为现实。一旦出现质量问题，可立即查询可靠的数据，并依此排查根因，而无需进行“大海捞针”般的查找工作。 图4 - ABB制造的首批自动化纸张检测设备之一。 人工纸张检测的局限性 检测的高波动性是主要短板 你或许会问：“纸厂为何不继续采用人工检测呢？两百多年来，大多纸厂不是都或多或少依赖人工检测的方式吗？该检测方式面临哪些挑战？”下文将深入探讨这些话题。 测点数量多达十倍。因此，在追求生产质量时，人工检测并非上策。自动检测的统计学置信度更高，其横向质量信息尤为可靠。 统计数据存在根本性不足 正如前一章所述，仅对每卷纸进行少量检测，其统计显著性在多数情况下不足以支撑质量优化与生产改进。相较于人工检测，自动化纸张检测可在每卷纸上提供的检 图5 -纸张检测具有复杂性，纸品质量存在诸多波动。本数据展示了不同检测方法的变异系数示例。克服这种大幅波动的最佳方法是增加每吨产品的检测次数。 工艺工程师或质量经理倾向于对尽可能多的纸张区域进行检测，覆盖每卷纸的所有重要性能指标。检测范围越广，纸张质量的未知区域越少，从而在一定情况下避免错误的工艺调整或不必要的质量客诉。 你知道吗？ 举例而言，假设某纸厂一台幅宽为10米的以1000米/分钟的车速运行的纸机，换卷周期为60分钟。这意味着每小时可生产一个包含60万平米纸张的母卷。实际检测面积取决于检测项目。多数纸张检测仅覆盖极小区域，部分检测仅涉及几平方毫米，另一些则为几平方分米。对于未配备自动化检测设备的实验室，通常仅选取纸张横向上的三个位置进行检测。若检测面积为1平方分米，所测区域则仅覆盖产出纸张的极小部分。这意味着大部分纸张的质量未经检测且未知，因此工艺调整仅基于极有限的信息进行，这增加了生产低质量产品的风险。 从 执 行 检 测 到 获 取 结果，人工检测耗时可达自动化检测的10倍。 在许多情况下，横向质量被视为重点监测的指标，因此进行横向检测对比可能更具参考价值。在上例中，三个人工检测点位（每个点位覆盖1平方分米）仅覆盖整机宽度的3%。采用自动化纸张检测系统后，纸张横向的检测量可增加20倍，整卷横幅质量可视性比例高达60%，从而确保生产出更多合格纸张。 工艺工程师大多更重视反馈的时效性，这解释了在正常生产过程中检测点位较少的原因。在现实情况中，由于存在时间限制，每卷纸通常仅检测20至40个点位。在此情形下，相较于对时间与人力需求较高的人工检测，自动化纸张检测可在相同的时间内获取多达10倍的质量信息。 质检数据不可靠且耗时 由此可得出结论：自动化纸张检测可提供更密集的检测，意味着纸质不可控的区域更少。因此，其统计学置信度通常更高，尤其是横幅质量信息更可靠，从而确保纸厂的产品达到质量目标。 等待时间缩短90% 通常情况下，自动化检测比人工检测快10倍。诚然，对于仅配置单台小型纸机且主要在极少数点位进行非破坏性检测的工厂而言，其效率差异可能较小。但对于拥有多台纸机、每卷纸需对30个点位进行检测，且需进行大量耗时的破坏性检测的纸厂而言，自动化检测可帮助其节省多达10倍的时间。而由此获得的数据在统计显著性方面，其价值远高于耗时更长且样本更少的人工检测。 调整更快，节省成本 次换卷，则单台L&W Autoline设备每小时可执行5400次测试，覆盖全部6台纸机，其中若干检测结果可基于相同测量进行计算推导。相比之下，若采用人工检测且多数检测为耗时的破坏性测试，则至少需要五名测试人员才能获得具有统计意义的结果。 时间即成本，时间滞后的代价高昂 即便以最快速度响应，人工检测过程仍然存在较高的时间成本。生产团队在等待数据期间，仍未获悉质量情况，这意味着产线将可能产出大量次品。生产部门必然将在发现问题后会立即进行纠正，但其滞后性仍可能导致大量废品被迫低价出售，甚至被当作损纸切碎处理。此外，若客户因纸张性能未达标而提出索赔，往往会造成惨痛的损失。 人工检测的附加价值有限，而拥有自动化检测能力，则意味着操作人员可将时间重新分配到需要更高专注度的任务，例如工艺优化与故障排查。纸厂更明智的投资方向是采用自动化检测，继而将人力与检测结果用于支持其他无法自动化的工作及流程改进任务。 人力成本同样重要。以拥有6台纸机的纸厂为例，若使用L&W Autoline系统对30个点位的30项纸张指标进行检测，整套过程大约耗时10分钟。若纸厂每小时进行一 图6 -通过采用更先进的检测系统，人力资源可转向更专业的任务，如质量分析与故障排除。 有限的检测点位无法提供高分辨率的横向分布曲线 由于传统检测方法仅沿纸卷宽度方向选取少数几个点位，纸机操作人员所获得的整卷信息极为有限。此外，这些检测点位所提供的数据通常仅反映纸卷操作侧、中部和传动侧区域的局部写照。这意味着实验室技术人员 将遗漏样本点位之间大片区域的数据。这是一个重大缺陷，因为所有纸厂都清楚，横幅纸卷上不同部位的纸张指标可能存在显著波动。 图7 -未配备自动化纸张检测系统的实验室因资源限制，通常无法提供充足的横向检测数据。缺乏横幅数据，故障排查与纸机精调将变成具有挑战的难题。 横向与纵向的波动性 某些纸张性能指标在纸机横向宽度上的波动可达10%以上，某些情况下甚至高达20%。 对于大多数纸张性能指标而言，保持横向(CD)质量稳定远比纵向(MD)困难得多。自动化纸张检测系统专为快速分析横向数据而设计，以便发现常见的质量偏差。 图8 -保持横向质量稳定虽具有 挑 战 性 ， 却 是 后 续 顺 利加 工 与 稳 定 运 行 的 必 要 条件。自动化纸张检测系统作为重要工具，可提供覆盖全部表面与强度性能的详尽横向数据。右图列举了部分需重点监测与优化的常见纸机问题。 的加工难题，因此可能向纸厂提出高额质量索赔。总体而言，人工检测无法覆盖所有纸卷的质量检测，而自动化检测却能轻松胜任。 如此显著的质量波动将延伸至后续生产环节直至复卷工序，并最终影响销售给客户的小纸卷。当加工商收到的纸卷存在10-20%的纸张性能差异时，通常会面临严峻 图9 -通过