Resumen:
The analysis and integration of continuously generated industrial data represent a
major challenge in the paper industry, particularly in the assessment of product quality
and in the study of paper break events, which translate into losses of productive time
and operational efficiency. Therefore, this study considers paper reels produced by an
Ecuadorian company as the unit of analysis, incorporating a binary variable referred
to as break as a segmentation criterion, with the aim of characterizing process quality
around the occurrence of this event.
Initially, the database extracted from the Supervisory Control and Data Acquisition
(SCADA) system was restructured and processed. Subsequently, a descriptive statistical
analysis was conducted over 45 days of production, using frequency measures,
histograms, and boxplots to evaluate the behavior of process variables in relation to the
break event. In addition, a visualization tool incorporating Statistical Process Control
(SPC) charts was developed to assess the behavior of the variables filtered according to
specific operational parameters.
The results showed that certain variables associated with the vacuum and steam stages
exhibit significant variations around the break event, particularly under increases in
temperature and pressure, since these stages are directly involved in the moisture
removal process of the paper. To assess these differences, reels with and without break
events were compared using the nonparametric Mann-Whitney U test and Cliff’s delta
as a measure of effect size, allowing the identification of both statistically significant
differences and their practical magnitude. Furthermore, a logistic regression model was
fitted, achieving an AUC-ROC value of 77.64%. These findings highlight the potential
of statistical tools for analyzing paper quality in the presence of anomalous events, as
well as the relevance of their application in industrial environments through proactive
approaches supported by interactive dashboards developed in Power BI.
Keywords: Quality, Paper Industry, Paper, Continuous Processes, Industrial Processes,
Visualization Tool, Break.
Descripción:
El análisis y la integración de datos industriales generados de manera continua representan
un gran desafío en la industria papelera, particularmente en la evaluación de
la calidad del producto y en el estudio de eventos de rotura, los cuales se traducen
en pérdidas de tiempo productivo y eficiencia operativa. Por ello, en este estudio se
toman como unidad de investigación las bobinas de papel producidas por una empresa
ecuatoriana, incorporando una variable binaria denominada rotura como criterio de
segmentación, con el objetivo de caracterizar la calidad del proceso en torno a la
ocurrencia de dicho evento.
Inicialmente, se realizó la reestructuración de la base de datos extraída del Sistema
de Supervisión, Control y Adquisición de Datos (SCADA). Posteriormente, se llevó
a cabo un análisis estadístico descriptivo correspondiente a 45 días de producción,
empleando medidas de frecuencia, histogramas y diagramas de caja, con el fin de evaluar
el comportamiento de las variables del proceso en relación con el evento de rotura.
Además, se desarrolló un visualizador que incorpora gráficos de Control Estadístico
de Procesos (SPC) para evaluar el comportamiento de las variables, filtradas según
parámetros operativos específicos.
Los resultados evidenciaron que determinadas variables asociadas a las etapas de vacío
y vapor presentan variaciones significativas en torno al evento de rotura, especialmente
ante incrementos en temperatura y presión, dado que estas etapas intervienen
directamente en el proceso de extracción de humedad del papel. Para contrastar estas
diferencias, se compararon bobinas con y sin evento de rotura mediante la prueba no
paramétrica de Mann–Whitney U y el tamaño del efecto de Cliff, permitiendo identificar
tanto diferencias estadísticamente significativas como su magnitud práctica. Asimismo,
se ajustó un modelo de regresión logística que alcanzó un valor de AUC-ROC del
77.64 %. Estos hallazgos destacan el potencial de las herramientas estadísticas para el
análisis de la calidad del papel en presencia de eventos anómalos, así como la relevancia
de su aplicación en entornos industriales mediante enfoques proactivos apoyados en
visualizadores interactivos desarrollados en Power BI.