在过去十年中，制浆和造纸行业迎来了两大盛行的新趋势 — 可持续性和人工智能(AI) 。 到目前为止，大多数企业的战略都倾向于相互独立地专注于这些举措。 但是，现在是让人工智能在可持续发展方面大显神威了！
就可持续发展而言，制浆和造纸行业由于行业本身的资源密集型性质而面临诸多审查。 大多数制浆和造纸工厂管理者都有着明确的可持续发展目标。 他们致力于保护自然资源，同时努力对环境产生积极影响，避免对社会和经济问题造成负面影响。 这些可持续发展目标包括：
美国森林与造纸协会(AF&PA)在其2020年度《可持续发展报告》中就对制浆和造纸行业所取得的重大成就表示了认可。 然而，仍有一些未实现的目标，包括废纸回收（再生）和水的使用（图1）。
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图1. AF&PA成员年度可持续发展目标的实现情况不理想： (a)废纸回收再生和(b)水的使用。 （来源： 2020年度AF&PA《可持续发展报告》）
可持续发展目标可以通过更智能且可持续的生产方式来实现，但实现这些目标可能需要深入分析和广泛的行动计划。 此外，一旦工厂管理者达到了当前的所有可持续发展目标，就将被迫制定更宏伟的目标以加速其他变革。 那么，在达到“简单的”目标后，您将如何实现其他的可持续发展目标？
生产过程为实现这些可持续性目标提供了一些机会。 然而，纸张生产却是一个质量测试难以衡量且实时优化机会有限的快速生产环境，这带来了独特的挑战。 一个错误的举动可能会扰乱整个生产过程。
如今，制浆和造纸工厂运营者利用自己的分布式控制系统(DCS)和安装的众多传感器来密切监视和控制生产过程。 为了优化生产过程，工厂运营者和工程师必须快速分析数据并迅速调整输入。 而这就有了人工智能的用武之地。 机器学习和预测建模等人工智能技术需要大量历史数据才能开始将影响者分组、检测生产异常，或构建用于预测性、规范性或根本原因分析的模型。 这些技术对于整理制浆和造纸工厂收集的大量数据非常有用。 新的人工智能产品可用于监控、跟踪及分析历史和实时数据。 人工智能产品还可创建过程模型并提供自动化控制。
人工与人工智能的结合使制浆和造纸工厂能够应对最严峻的可持续发展挑战。 具体而言，人工智能驱动型自动化控制为工厂运营者提供了不断实现可持续发展目标并优化生产输入的机会。 在纤维利用的情况下，允许人工智能做出有关纤维用量和配比选择的决策，为运营者提供了实现可持续发展目标的多种机会：
- 自动优化纤维消耗量：仅使用满足质量要求所需的纤维量（目标 — 林业）
- 自动调节配比：选择最经济和可持续的纤维混合物，并加入再生纸或劣质纸（目标 — 林业、废弃物）
这将通过利用人工智能和机器学习为关键质量参数创建虚拟传感器，然后结合人工智能驱动型反馈控制回路优化配比来实现。 由于纤维质量和机器状态可能随时发生变化，因此机器学习是该过程的关键组成部分。 机器学习使人工智能系统能够比经营者更快、更频繁地做出生产过程调整决策。
通过将此示例外推到造纸过程中的其他应用，人工智能决策机制和自动化控制可以帮助工厂管理者实现剩下的可持续性目标。 示例包括：
- 自动优化化学品配量：改进污泥脱水，从而减少焚烧所需的能源以及并减少需要运到垃圾填埋场的废弃物（目标 - 能源、排放、废弃物）
- 自动化杀菌剂配量：防止挥发性脂肪酸(VFA)形成，减少淡水用量（目标 - 水）
索理思注重可持续发展
索理思的愿景是通过创新的工艺和水处理解决方案帮助客户取得成功。 人工智能驱动型解决方案将提供一种能够更有效地管理资源和制造流程的转型方法。 索理思致力于通过将化学品的使用和人工智能技术相结合，帮助客户实现更可持续的未来。 通过我们的OPTIX™ 应用智能能平台（一种机器学习型自动化控制解决方案，客户能够节省运营成本并实现可持续发展目标。
点击此处阅读索理思2020年度《可持续发展报告》 。