Dev48
ЯЗЫК
  • О нас
  • Услуги
  • Индустрии
  • Технологии
  • Статьи
  • Контакты
Забронировать звонок
    Главная/Статьи/Analitika dannyh i ekspertnye znaniya povyshayut proizvoditelnost bumazhnoy fabr
Dev48
info@dev48.org+375 29 320-40-96WhatsApp@isky_by

© 2026 · All rights reserved.

Аналитика данных и экспертные знания повышают производительность бумажной фабрики | ABB

Фото: Deng Xiang (Unsplash) — https://unsplash.com/photos/graphical-user-interface--WXQm_NTK0U?utm_source=dev48&utm_medium=referral

Источник: ABB Group•6 ноября 2026 г. в 09:51

Аналитика данных и экспертные знания повышают производительность бумажной фабрики | ABB

ABB Ability™ Collaborative Operations помогает ведущему производителю бумаги в Индонезии оптимизировать работу фабрики.

Обзор

Передовые цифровые услуги помогают повысить общую производительность фабрики за счет экспертных знаний и анализа производственных данных, которые улучшают процесс принятия бизнес-решений.

У ABB есть три центра Collaborative Operations, ориентированных на заказчиков из целлюлозно-бумажной промышленности в Финляндии, США и теперь в Сингапуре, а также множество других центров, обслуживающих другие отраслевые сегменты. Все три центра для целлюлозно-бумажной промышленности могут быть задействованы в предоставлении передовых услуг этой фабрике для эффективного использования различных навыков и компетенций в каждом регионе.

Крупнейший единый производитель писчей бумаги

Крупная бумажная фабрика в Восточной Яве, Индонезия, производит различные виды бумаги для печати и письма, другую бумажную продукцию, а также упаковочные материалы, включая картонные коробки. Имея годовую мощность 320 000 метрических тонн, фабрика является одним из крупнейших в мире производителей писчей бумаги на одной производственной площадке.

Опираясь на 15-летний опыт ABB по предоставлению традиционных и передовых услуг фабрике, мы недавно добавили ABB Ability™ Collaborative Operations в наш перечень услуг. Это расширяет возможности ABB по оказанию положительного влияния на повседневную работу предприятия, гарантируя, что достигнутые за годы результаты будут сохраняться и улучшаться.

Настоящее приложение для интернета вещей

ABB Ability Collaborative Operations — это настоящее приложение для интернета вещей, входящее в портфель цифровых решений компании ABB Ability. Collaborative Operations предоставляет технологии управления производительностью, удаленного мониторинга и превентивного анализа для повышения безопасности, эффективности и производительности в различных отраслях. Центры ABB Ability Collaborative Operations связывают специалистов на предприятиях и в штаб-квартирах по всему миру с технологиями и опытом ABB.

Эффективное использование данных бумажной фабрики

Автоматизация производства требует обработки больших объемов данных. По мере роста сложности увеличивается и объем данных. Collaborative Operations помогает производителям бумаги эффективно использовать эти данные для выявления и решения проблем с производством, качеством и затратами, которые могут препятствовать достижению пиковой производительности. Это повышает окупаемость капитала. Collaborative Operations помогает максимизировать ценность для бизнеса, превращая аналитические данные в прямые действия.

На фабрике Collaborative Operations сокращает время цикла при смене марок продукции, что приводит к росту производства. Она также стабилизирует уровень влажности и других добавок с помощью многопараметрического прогнозного управления. Конкретные улучшения включают рост производства за счет повышения готовности оборудования, сокращения числа обрывов полотна, снижения затрат на химикаты и уменьшения вариативности качества бумаги. Все эти улучшения ведут к повышению качества и стабильности продукции, уменьшению количества брака и росту продаж.

У ABB есть три центра Collaborative Operations, ориентированных на заказчиков из целлюлозно-бумажной промышленности в Финляндии, США и теперь в Сингапуре, а также множество других центров, обслуживающих другие отраслевые сегменты. Все три центра для целлюлозно-бумажной промышленности могут быть задействованы в предоставлении передовых услуг этой фабрике для эффективного использования различных навыков и компетенций в каждом регионе.

← Все статьи

О чём эта статья

Ещё в разделе «Энергетика и Cleantech»

Все →
Неудержимые | ABB
Abb Energy

Неудержимые | ABB

Более регулярное измерение влажности и проницаемости сукна открывает новые возможности оптимизации прессовой части | ABB
Abb Energy

Более регулярное измерение влажности и проницаемости сукна открывает новые возможности оптимизации прессовой части | ABB

Неудержимые | ABB
Abb Energy

Неудержимые | ABB

Тестирование бумаги: 8 причин для автоматизации | ABB
Abb Energy

Тестирование бумаги: 8 причин для автоматизации | ABB

Ликвидация разрыва: решение проблемы дефицита кадров в целлюлозно-бумажной промышленности | ABB
Abb Energy

Ликвидация разрыва: решение проблемы дефицита кадров в целлюлозно-бумажной промышленности | ABB

Онлайн-расчеты свойств бумаги становятся точнее благодаря виртуальным датчикам на базе машинного обучения | ABB
Abb Energy

Онлайн-расчеты свойств бумаги становятся точнее благодаря виртуальным датчикам на базе машинного обучения | ABB

Ещё от Abb Energy

Неудержимые | ABB
Abb Energy

Неудержимые | ABB

Более регулярное измерение влажности и проницаемости сукна открывает новые возможности оптимизации прессовой части | ABB
Abb Energy

Более регулярное измерение влажности и проницаемости сукна открывает новые возможности оптимизации прессовой части | ABB

Неудержимые | ABB
Abb Energy

Неудержимые | ABB

Тестирование бумаги: 8 причин для автоматизации | ABB
Abb Energy

Тестирование бумаги: 8 причин для автоматизации | ABB

Ликвидация разрыва: решение проблемы дефицита кадров в целлюлозно-бумажной промышленности | ABB
Abb Energy

Ликвидация разрыва: решение проблемы дефицита кадров в целлюлозно-бумажной промышленности | ABB

Онлайн-расчеты свойств бумаги становятся точнее благодаря виртуальным датчикам на базе машинного обучения | ABB
Abb Energy

Онлайн-расчеты свойств бумаги становятся точнее благодаря виртуальным датчикам на базе машинного обучения | ABB