A natureza dinamicamente mutante da fabricação de papel e as medições atrasadas de qualidade de bobina a bobina representam um de seus maiores desafios dos operadores de fábricas de celulose e papel. Na fábrica moderna, para monitorar e controlar de perto seu processo, os operadores contam com seus sistema de controle distribuído (DCS) e uma infinidade de sensores instalados. Mas a quantidade de dados coletados por este sistema é impressionante. Uma fábrica típica pode ter até 10.000 etiquetas de históricos de dados, que podem ser associadas através de relações variáveis multidimensionais altamente complexas. Tentar analisar esses dados usando técnicas e ferramentas típicas é quase impossível, o que faz com que a otimização do processo seja extraordinariamente difícil.
As tecnologias de digitalização, no entanto, estão emergindo como soluções reais para esses desafios. De acordo com a McKinsey & Company, a digitalização pode reduzir a base de custos de um produtor de papel em 15%. A empresa de consultoria estima que 7,5 por cento disso seja atribuível à inteligência artificial (IA) e análise.
Dadas essas estimativas, a incorporação de IA em fábricas de celulose e papel é uma das maiores prioridades do setor para impulsionar a melhoria contínua e manter uma vantagem competitiva. Especificamente, o uso de análises preditivas posiciona as fábricas de papel para atingir as metas de qualidade do produto, otimizar o consumo de matérias-primas e produtos químicos e aumentar a eficiência geral do processo. Um valor incremental adicional pode ser obtido através da fusão da IA com o equipamento de controle ou DCS.
Este blog examina os benefícios da IA e do controle autônomo de produtos químicos e apresenta o que é possível fazer com os sistemas de IA atualmente no mercado, como a plataforma OPTIX™ Applied Intelligence da própria Solenis.
A Digitalização da Fabricação de Papel
O surgimento da IA como uma ferramenta para a fabricação de papel não foi um fenômeno repentino. Na verdade, ela representa uma fase de uma evolução gradual que vêm ocorrendo há muitos anos. No início dessa evolução, décadas atrás, uma fábrica de papel dependia de sistemas manuais de controle de qualidade. Testes laboratoriais de amostras, levando às vezes 45 minutos a duas horas, produziam resultados indicando se era necessário fazer ajustes no processo. Os operadores realizavam esses ajustes manualmente e, em seguida, retomavam a produção.
A era da automação veio em seguida, e as fábricas de celulose e papel instalaram sensores e sistemas de monitoramento para coletar dados sobre parâmetros críticos de qualidade, como a Resistência de Compressão de Curto Alcance da Placa de Revestimento (STFI), Mullen, tensão e ruptura úmida. Na maioria das vezes, esse monitoramento era feito em um pequeno número de ativos de máquinas de alta prioridade. Os técnicos definiam limites de controle e, quando um indicador chave, como a temperatura ou vibração, violava um dos limites estabelecidos, eles recebiam um alerta. Em seguida, eles respondiam fazendo os ajustes apropriados na máquina.
Esses sistemas automatizados melhoraram o controle sobre as variáveis no processo de fabricação, fazendo isso mais rapidamente e com menos tempo de parada, mas muitos dos dados dos sensores incorporados foram perdidos ou não eram totalmente utilizáveis. E a maioria dos sistemas não foi capaz de disparar ações posteriores automaticamente. A próxima geração de digitalização será a da previsão em tempo real. As medições de qualidade de acabamento em tempo real podem melhorar significativamente as operações e a tomada de decisões nas fábricas de papel. Mas sensores físicos em tempo real não existem para esses parâmetros de qualidade. A única maneira de obter insights em tempo real é através de previsões matemáticas geradas usando IA e aprendizado da máquina.
Em seguida, nós analisaremos como a IA e a análise avançada de dados podem revolucionar a fábrica de celulose e papel como a conhecemos hoje.
Benefícios da IA
IA e aprendizado de máquina são conceitos-chave do movimento de transformação digital e são elementos fundamentais da Indústria 4.0 e das iniciativas de Smart Factory, rapidamente reconhecidos por executivos corporativos pelo seu potencial de impacto na receita e na economia de custos. Vamos examinar alguns dos benefícios principais da IA em um ambiente típico de fabricação de papel:
Dosagem química otimizada. Algoritmos que são o núcleo da IA calculam a química certa, no momento certo. A inclusão da aprendizagem por máquina permite que o sistema otimize a quantidade de produtos químicos ou forneça a dosagem necessária de pasta de papel para manter o principal parâmetro de qualidade, mesmo durante as mudanças no processo. Os operadores de fábrica não precisam mais fazer ajustes reativos aos testes de qualidade atrasados e a gerência se reconforta em saber que a plataforma de IA está administrando a quantidade correta de produtos químicos funcionais ou pasta de papel para o processo.
Por exemplo, em uma fábrica que recentemente implementou a OPTIX™ Applied Intelligence, a plataforma de IA da Solenis, foi obtida uma redução de 25% na química de resistência a úmido após seis meses (Figura 1). E uma segunda fábrica usando a OPTIX foi capaz de obter uma redução média de dosagem de produtos químicos de resistência a úmido de 18 por cento em todas as gramaturas mais pesadas (Figura 2).
Figura 1. Histograma com a comparação da dosagem de resistência a úmido, modo de operador manual versus controle autônomo orientado por IA.
Figura 2. Mudança de percentual na dosagem de resina de resistência a úmido como uma função da espessura da gramatura.
Controle autônomo total de produtos químicos. Um sistema de IA de funcionamento sofisticado pode otimizar de forma autônoma os produtos químicos funcionais ou pasta de papel no processo de fabricação. Em muitos casos, as fábricas instalam a IA com o objetivo principal de controlar os produtos químicos funcionais e, em seguida, avançam para aplicações com maior valor agregado.
Complementando a contribuição humana. A IA é uma ferramenta útil para os operadores, independentemente de suas experiências. Ao automatizar as principais entradas de processo, os operadores podem se concentrar nos objetivos primários de qualidade e de produção da fábrica. Além disso, usar uma medição periódica de laboratório com erro humano adicionado para tomar decisões de controle de máquina introduz variabilidade indesejada no processo de fabricação de papel. A análise preditiva ajuda a eliminar a variabilidade introduzida durante o teste de qualidade.
Foco na qualidade. Algoritmos personalizados permitem o controle autônomo baseado em IA para levar a qualidade à meta. Em outro exemplo real, os algoritmos de controle autônomos da OPTIX ajustaram a dosagem de produtos químicos de resistência a úmido para cima ou para baixo, de forma a garantir a adesão ao alvo do parâmetro de qualidade de tração a úmido. Esse controle autônomo orientado por IA, sem precedentes, otimizou a qualidade da tensão por via úmida ao reduzir a variação em 23% e aumentar a aderência ao alvo em 63%, ao mesmo tempo em que evitou a produção fora dos parâmetros de qualidade (Figura 3).
Figura 3. Histograma com a comparação da qualidade da tensão por via úmida, antes e depois da implementação do controle autônomo orientado por IA.
Soluções para sustentabilidade que possibilita a IA. A fusão da inteligência humana e artificial capacita as fábricas para enfrentar os desafios mais difíceis da sustentabilidade. Especificamente, o controle autônomo orientado por IA proporciona aos operadores da fábrica a oportunidade de atingir consistentemente as metas de sustentabilidade, ao mesmo tempo em que otimiza os insumos de produção. No caso da utilização de fibras, por exemplo, permitir que a IA tome decisões sobre a mistura de pasta de papel permite uma mistura de fibras mais econômica e sustentável, ao mesmo tempo em que incorpora papel reciclado ou fora dos parâmetros de qualidade.
O Poder da Análise Preditiva
Os fabricantes de papel demonstraram uma resiliência incrível nas últimas duas décadas, e o mercado cresceu apesar do crescimento da mídia digital, da crescente preocupação com o meio ambiente e do aumento das regulamentações governamentais. De acordo com algumas fontes, a indústria de papel nos Estados Unidos crescerá, de 63 bilhões de dólares em 2019 para 79 bilhões de dólares em 2024.
Os fabricantes precisarão adotar novas tecnologias, incluindo as tecnologias da Indústria 4.0 de forma a acomodar esse crescimento. A análise preditiva e o aprendizado de máquina serão ferramentas essenciais à medida que os fabricantes de papel continuem a evoluir. As fábricas que usam controle autônomo orientado por IA, como o OPTIX™ Applied Intelligence da Solenis, serão capazes de otimizar com sucesso a dosagem de produtos químicos funcionais e melhorar a qualidade do produto sem prejudicar suas operações.