La naturaleza dinámicamente cambiante de la fabricación de papel y las mediciones demoradas de calidad de rollo a rollo presentan a los operarios de las fábricas de pulpa y papel uno de sus mayores desafíos. En la fábrica de papel moderna, los operarios confían en su sistema de control distribuido ('DCS') y una gran cantidad de sensores instalados para supervisar y controlar de cerca su proceso. Pero la cantidad de datos recopilados por este sistema es asombrosa. La típica fábrica de papel puede tener hasta 10 000 hitoriales de etiquetas de datos que se pueden asociar a través de relaciones variables multidimensionales y muy complejas. Es casi imposible intentar analizar estos datos utilizando técnicas y herramientas típicas , lo que hace que la optimización de procesos sea extraordinariamente difícil.
Sin embargo, las tecnologías de digitalización están surgiendo como soluciones reales a estos retos. Según McKinsey & Company, la digitalización puede reducir potencialmente la base de costos de un productor de papel en un 15 %. La consultora calcula que el 7.5 % de los resultados se pueden atribuir a la inteligencia artificial (IA) y los análisis.
Teniendo en cuenta estas estimaciones, la incorporación de la IA en las fábricas de pulpa y papel es una de las principales prioridades de la industria para impulsar la mejora continua y mantener una ventaja competitiva. Concretamente, el uso de análisis predictivos posiciona a las fábricas de papel para alcanzar los objetivos de calidad del producto, optimizar el consumo de materias primas y productos químicos y aumentar la eficiencia general del proceso. Se puede obtener un valor incremental adicional mediante la fusión de la IA y el equipo de control o DCS.
Este blog examina las ventajas de la IA y el control de la química autónoma y presenta lo que es posible con los sistemas de IA que actualmente están en el mercado, como la plataforma OPTIX™ Applied Intelligence de Solenis.
La digitalización de la fabricación de papel
La aparición de la IA como una herramienta seria para la fabricación de papel no ha sido un fenómeno repentino. De hecho, representa una fase de una evolución gradual que se ha producido durante muchos años. Al comienzo de esta evolución, hace décadas, era una fábrica de papel que dependía de sistemas manuales para el control de calidad. Las pruebas de laboratorio en muestras, que a veces tardaban entre 45 minutos y dos horas, obtenían resultados que indicaban si era necesario realizar ajustes en el proceso. Los operarios realizaban estos ajustes manualmente y, a continuación, reanudaban la producción.
A continuación, llegó la era de la automatización, y las fábricas de pulpa y papel instalaron sensores y sistemas de monitoreo para recopilar datos sobre parámetros de calidad críticos, como la resistencia a la compresión del linerboard (STFI), el Mullen, la tracción y el desgarro. La mayoría de las veces, este control se reservó para un pequeño número de activos de la máquina de alta prioridad. Los técnicos fijaron umbrales de control y cuando un indicador clave, como la temperatura o la vibración, excedió uno de los umbrales establecidos, recibieron una alerta. A continuación, respondieron realizando los ajustes adecuados en la máquina.
Estos sistemas automatizados mejoraron el control de las variables en el proceso de fabricación y lo hicieron más rápidamente con menos tiempo de inactividad, pero gran parte de los datos de los sensores integrados se perdieron o no se pudieron utilizar por completo. Y la mayoría de los sistemas no pudieron activar automáticamente acciones adicionales. La próxima generación de digitalización será la predicción en tiempo real. Las mediciones de calidad de acabado en tiempo real pueden mejorar significativamente las operaciones y la toma de decisiones de las fábricas de papel. Sin embargo, no existen sensores físicos en tiempo real para estos parámetros de calidad. La única manera de obtener información en tiempo real es mediante predicciones matemáticas generadas utilizando IA y aprendizaje automático.
A continuación, revisaremos cómo la IA y el análisis avanzado de datos pueden revolucionar la fábrica de pulpa y papel tal y como la conocemos hoy en día.
Ventajas de la IA
La IA y el aprendizaje automático son conceptos clave del movimiento de la transformación digital y elementos fundamentales de las iniciativas de la Industria 4.0 y la Fábrica Inteligente, que son rápidamente reconocidas por los ejecutivos corporativos por su impacto potencial en los ingresos y el ahorro de costos. Analicemos algunos de los principales beneficios de la IA en un entorno típico de fabricación de papel:
Dosificación de química optimizada. Los algoritmos en el corazón de la IA calculan la química adecuada en el momento adecuado. La inclusión del aprendizaje automático permite al sistema optimizar la química o proporcionar la dosis necesaria para mantener el parámetro de calidad clave, incluso durante los cambios del proceso. Los operarios de la fábrica de papel ya no necesitan realizar ajustes reactivos a las pruebas de calidad retrasadas y la gestión se siente cómoda sabiendo que la plataforma de IA está administrando la cantidad correcta de química funcional o fibras para el proceso.
Por ejemplo, en una fábrica que recientemente había implementado OPTIX™ Applied Intelligence, la plataforma de IA de Solenis, la fábrica logró una reducción del 25 % en la química de resistencia en húmedo después de seis meses (Figura 1). Y una segunda fábrica que usa OPTIX fue capaz de lograr una reducción media de la dosis de la química de resistencia en húmedo de un 18% en los tipos de papel de mayor gramaje (Figura 2).
Figura 1. Histograma que compara la dosis de resistencia en húmedo en el modo de operario manual con el control autónomo basado en IA.
Figura 2. Cambio porcentual en la dosis de resina de resistencia en húmedo como función del calibre del papel.
Control autónomo total de la química. Un sistema de IA de alto funcionamiento puede optimizar de forma autónoma los químicos funcionales o las fibras en el proceso de fabricación. En muchos casos, las fábricas de papel instalan IA con el objetivo principal de controlar las químicas funcionales y, a continuación, pasan a aplicaciones con más valor añadido.
Complementar el aporte humano. La IA es una herramienta útil para los operarios, independientemente de su experiencia. Al automatizar los procesos clave, los operarios pueden centrarse en la calidad principal y los objetivos de producción de la fábrica. Además, el uso de una medición periódica en el laboratorio con un error humano añadido para tomar decisiones sobre el control de las máquinas induce una variabilidad no deseada en el proceso de fabricación de papel. Los análisis predictivos ayudan a eliminar la variabilidad introducida durante las pruebas de calidad.
Centrándose en la calidad. Los algoritmos personalizados permiten un control autónomo basado en IA para impulsar la calidad hasta el objetivo. En otro ejemplo del mundo real, los algoritmos de control autónomo de OPTIX ajustaron la dosificación de la química de resistencia en húmedo hacia arriba o hacia abajo para garantizar el cumplimiento objetivo del parámetro de calidad de la tracción en húmedo. Este control autónomo, sin precedentes y basado en IA, optimizó la calidad de la tracción en húmedo reduciendo la variación en un 23 % y aumentando el cumplimiento de los objetivos en un 63 %, a la vez que se evita la producción fuera de calidad (Figura 3).
Figura 3. Histograma de comparación de la calidad de la tracción húmeda antes y después de la implementación del control autónomo basado en IA.
Soluciones de sustentabilidad con inteligencia artificial. La fusión de inteligencia humana y artificial permite a las fábricas de papel hacer frente a los desafíos de sustentabilidad más difíciles. Específicamente, el control autónomo presenta a los operarios de las fábricas la oportunidad de lograr consistentemente los objetivos de sustentabilidad mientras optimizan los insumos de producción. En el caso del uso de la fibra, por ejemplo, permitir que la IA tome decisiones sobre el suministro de mezclas permite obtener la mezcla de fibras más económica y sustentable, a la vez que incorpora papel reciclado o de calidad inferior.
El poder de los análisis predictivos
Los fabricantes de papel han demostrado una increíble resiliencia en las últimas dos décadas, y el mercado ha crecido a pesar del crecimiento de los medios digitales, la creciente preocupación por el medio ambiente y el aumento de las regulaciones gubernamentales. Según algunas fuentes, la industria del papel en Estados Unidos crecerá de 63 mil millones de dólares en 2019 a 79 mil millones de dólares en 2024.
Los fabricantes tendrán que adoptar nuevas tecnologías, incluidas las tecnologías de la Industria 4.0, para adaptarse a este crecimiento. Los análisis predictivos y el aprendizaje automático serán herramientas esenciales a medida que los fabricantes de papel sigan evolucionando. Las fábricas de papel que utilizan un control autónomo basado en IA, como OPTIX™ Applied Intelligence de Solenis, podrán optimizar con éxito la dosificación química funcional y mejorar la calidad del producto sin interrumpir sus operaciones.