通过对工艺数据与产品特性测量结果的综合分析，降低产品变异性

工艺波动是获得均匀产品质量的重要障碍。在当今的造纸和纸板生产线上，可获取的海量数据中，工艺参数来自分布式控制系统（DCS），而产品特性数据则通过质量控制系统（QCS）及自动化特性测量设备获取。

通过对不同数据源进行数据筛选与统计计算，可持续确定定制化关键绩效指标（KPI）。这些指标能有效识别导致横向条纹过度明显的临界工艺条件。同时，工艺数据与自动化产品特性测量数据衍生的KPI可进行整合分析，从而更深入理解工艺条件与产品特性之间的关联性，进而降低产品变异性。

本文展示了此类工艺优化的多个实例：其一基于QCS数据实现在线条纹分析；其二运用Tappi TIS 1101-01特性变异分析法，持续量化并分离纵向（MD）、横向（CD）及残差变异；第三个实例揭示了涂布克重横向分布与最终表面粗糙度横向分布之间的关联性。