TAMPERE / LONDON (IT BOLTWISE) – Valmet bringt mit dem IQ Web Monitoring System ein modulares Kamerasystem in die Produktion, das Bahnereignisse automatisiert erfasst und Bildsequenzen für die Fehleranalyse bereitstellt. Im Leitstand sollen Operatoren Risse und Störungen weniger über Alarme, sondern anhand deutlich sichtbarer Sequenzen nachvollziehen. Damit zielt Valmet vor allem auf kürzere Stillstände und wiederholbare Verbesserungsprojekte ab. Die Integration ins Valmet-IQ-Ökosystem sowie die Anbindung an Leitsysteme sollen dafür sorgen, dass Video, Alarme und Analysen als Gesamtbild zusammenlaufen.
In der Papierindustrie entscheidet häufig Sekundenbruchteil darüber, ob ein Problem in eine kleine Nachjustierung mündet oder in messbaren Ausschuss, Energieverluste und Produktionsstillstand kippt. Genau an dieser Stelle setzt Valmet mit dem Valmet IQ Web Monitoring System an: Das System „hängt“ sprichwörtlich wie ein Auge über der laufenden Papierbahn und friert per Hochgeschwindigkeitsaufnahmen Ereignisse wie Falten oder Risse ein. Während die Bahn mit bis zu 1.800 Metern pro Minute weiterläuft, sollen die Leitstandsmonitore ein ruhiges, klares Bild liefern – damit die Analyse nicht erst nach dem Stop beginnt, sondern direkt aus Bildsequenzen ableitbar wird.
Technisch handelt es sich um ein modulares Kamerasystem, das Bahnereignisse vollautomatisch erfasst und speichert. Valmet positioniert es als Teil des Valmet IQ Quality Management Systems und beschreibt den Kernansatz als Kombination aus Hochgeschwindigkeitskameras und LED-Beleuchtung. Diese Pairing-Strategie zielt auf kurze Belichtungszeiten: Bewegungsunschärfe soll bei hohen Bahngeschwindigkeiten deutlich reduziert werden, sodass selbst schnelle Übergänge sichtbar bleiben. Die Bilddaten werden dabei zentral abgelegt, wodurch Trigger-Logik und spätere Auswertungen möglich werden. Damit entsteht eine Basis, die von der unmittelbaren Fehlerreaktion bis zur datengetriebenen Ursachenanalyse reicht.
Im Alltag verschiebt das System den Entscheidungsmodus am Leitstand. Statt allein auf Alarmmeldungen zu reagieren, kann der Operator auf Sequenzen aus mehreren Kamerapositionen zugreifen und zeitlich rekonstruieren, wann ein Riss entstanden ist und wie er sich über die Breite ausgedehnt hat. Besonders relevant ist dabei die Vorwärts-/Rückwärts-Navigation durch die Aufnahmen: Zoomen und Zeitlupe ermöglichen eine „Replay“-ähnliche Diagnose direkt am Bildschirm. Branchenkenner betrachten das als praktischen Hebel gegen das klassische Problem „Symptom gesehen, Ursache unklar“. Laut einem Valmet-Beitrag von Juha Kivimaa soll die klare Visualisierung die Fehleranalyse spürbar verkürzen.
Der Markt um Web Monitoring ist nicht bei Null. Wenn Valmet ein solches System ausrollt, konkurriert es indirekt mit etablierten Automations- und Inspektionskonzepten großer Industrielieferanten sowie mit Alternativen aus dem Portfolio von Anlagenbauern. In der Praxis lautet die zentrale Vergleichsfrage meist nicht „Kamera ja oder nein“, sondern wie gut sich Video- und Alarmdaten in bestehende Prozess- und Qualitätsarchitekturen integrieren lassen. Hier verweist Valmet darauf, dass das Web Monitoring nicht als Insellösung laufen soll. Vielmehr sollen Alarme, Videos und Analyseergebnisse im Gesamtsystem sichtbar werden – ein Punkt, der insbesondere in Umgebungen mit mehreren Werkstandorten und unterschiedlichen Maschinenkonfigurationen Vertrauen schafft.
Für Betreiber geht es zudem um Wirtschaftlichkeit, auch wenn Preise typischerweise projektabhängig bleiben und als kundenspezifisches Angebot inkl. Engineering und Installation kalkuliert werden. Plausibel ist der Fokus auf die Vermeidung von teuren Riss-Stopps: In großen Karton- oder Tissue-Werken können Störungen Ausschuss, Energieverbrauch, Stillstandszeit sowie Opportunitätskosten kumuliert belasten. Betreiber berichten in diesem Zusammenhang häufig, dass aus wiederkehrenden Mustern in Bilddaten konkrete Positionen oder Randbereiche als Ursachencluster identifiziert wurden. Daraus ergeben sich dann gezielte Maßnahmen – etwa Anpassungen bei Bahnfracht, Schneideeinrichtungen oder bei Belastungen an der Presse. Genau diese Rückkopplung verbindet Überwachung mit kontinuierlicher Verbesserung.
Valmet stellt das System für neue und bestehende Papier-, Karton- und Tissue-Maschinen in Aussicht und nennt Installationsoptionen sowohl an der Trocken- als auch an der Nasspartie. Abgedeckt werden dabei kritische Zonen wie Pressen, Trockenpartien und Aufroller. Die Hardware-Einheiten sind gekapselt und für raue Umgebungen ausgelegt, in denen Feuchtigkeit, Staub und Vibrationen die Arbeit erschweren. Für die technische Implementierung ist das Zusammenspiel aus LED-Beleuchtung, Kameraauflösung und minimaler Belichtungszeit entscheidend. Während Web Monitoring oft als „Quality-Feature“ betrachtet wird, wird hier gleichzeitig ein Prozesscontrol-Nutzen adressiert: Trigger-Definitionen bei Ereignissen wie Bahnabriss oder Blattverlust erlauben eine strukturierte Datensammlung für Analysen mit Qualitätsdaten aus dem Valmet IQ Quality Management System.
Auch die Integration ins Leitsystem entscheidet über den Projekterfolg. Valmet verortet das IQ Web Monitoring System als Baustein im Automationsportfolio, das vom Quality Management über Profilregelungen bis hin zu Process Control reicht. Eine zentrale Zielsetzung ist die Anbindung an bestehende Systemlandschaften, etwa an Valmet DNA oder die Valmet Automation Platform. Laut Projektberichten sollen dadurch nicht nur Produktionsverantwortliche, sondern auch Wartungs- und Instandhaltungsteams besser eingebunden werden: Sie sehen direkt, was an der Maschine passiert ist, statt nur Tickets nachträglich zu priorisieren. Verglichen mit einem rein manuellen Inspektionsprozess sinkt so die „Mean Time to Understand“ – also die Zeit, bis man versteht, warum ein Fehler wiederkehrt.
Für die Zukunft zeichnet sich weniger ein „Feature-Upgrade“, sondern ein Ausbau der Datenwertschöpfung ab: Wo Videoereignisse sauber getriggert, versioniert und mit Prozess- sowie Qualitätsdaten verknüpft sind, werden langfristige Verbesserungsprojekte planbarer. Gleichzeitig gilt: Die Einführung erfordert Investitionen in Hardware, Netzwerke und Schulung; außerdem braucht es eine Infrastruktur, um Bilddaten in großem Umfang sicher zu speichern und längerfristig auszuwerten. Aus Datenschutz- und Sicherheitsgründen müssen Betreiber Zugriffsrechte, Netzwerksegmentierung und Audit-Logs beachten, insbesondere wenn Daten in übergreifende Analytik-Umgebungen fließen. In den nächsten Ausbaustufen dürfte daher vor allem die Skalierung des Betriebsprozesses – nicht nur die Sensorik – den Ausschlag geben, ob Web Monitoring zum echten Standard in der Fabrikautomatisierung wird.
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