ในโรงกลั่น ทุก Unit มี “ข้อมูล” อยู่เต็มไปหมด —
แต่ปัญหาคือ… เรามี Data มากมาย แต่มีเพียงไม่กี่คนที่ “ฟังมันออก”
หลายครั้งที่ข้อมูลบ่งบอกสัญญาณของปัญหาแล้ว
แต่เพราะไม่เชื่อมโยงกับ “Process จริง”
→ ปัญหาเล็ก ๆ จึงกลายเป็น Shutdown ที่แพงมหาศาล
.
* Case จริงจาก – Distillation Column Pressure Drop
หน่วยกลั่นหนึ่งเจอปัญหา Pressure Drop เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ
ตอนแรกทีม Operation คิดว่า Tray อุดตัน หรือ Column Internals เสียหาย
แต่เมื่อวิเคราะห์ Trend Data จากหลาย Unit พร้อมกัน (Feed, Steam, Overhead Condenser)
พบว่า Root Cause จริงคือ Steam Flow ผันผวนในแต่ละรอบการจ่าย
ทำให้ Pressure Profile ไม่สม่ำเสมอ — ส่งผลต่อ Separation Efficiency และ Yield Loss
.
แนวทางแก้ปัญหา (Solution Approach):

1. ทำ Steam Balance Analysis: รวบรวมข้อมูลจาก Flow Meter หลายจุดใน Utility Header และ Condenser System
2. วิเคราะห์ Data ด้วย Pivot Chart: สร้างกราฟ Cross-plot ระหว่าง Column ΔP กับ Steam Flow
   3, พบ Pattern ผันผวนที่สัมพันธ์กับเวลาการเปิด/ปิด Steam Trap บางจุด
3. ปรับ Control Loop Tuning ของ Steam Flow Controller ใหม่
4. เพิ่ม Trend Alarm สำหรับ Steam Fluctuation >±3% จากค่าเฉลี่ย 5 นาที
   .
   ผลลัพธ์:
   หลังปรับ Control Loop และเพิ่ม Alarm Monitoring
   → Pressure Drop กลับเข้าสู่ค่าปกติภายใน 6 ชั่วโมง
   → Yield เพิ่มขึ้น ~1.2%
   → ลดการใช้ Steam ได้ ~8 ton/day
   .
   เพราะ “Data” จะไร้ค่า ถ้าไม่มี “การตีความ”
   Data + Experience = Insight
   และ Insight + Action = Operation Excellence