Le contrôle autonome permet aux fabricants de papier de relever les défis les plus complexes en matière de développement durable.
Au cours des dix dernières années, le secteur de la pâte à papier et du papier (P&P) a adopté deux tendances émergentes populaires : la durabilité et l’intelligence artificielle (IA). À ce jour, la plupart des stratégies d’entreprise ont tendance à se concentrer sur ces initiatives indépendamment les unes des autres. Toutefois, c’est le moment de mettre l’IA au service du développement durable !
En ce qui concerne la durabilité, l’industrie P&P fait l’objet d’un examen minutieux en raison de la nature intensive de ses ressources. La plupart des responsables de papeterie de P&P ont des objectifs bien définis en matière de durabilité. Ils s’engagent à préserver les ressources naturelles tout en s’efforçant d’influencer positivement l’environnement et d’éviter un impact négatif sur les questions sociales et économiques. Ces objectifs de durabilité incluent :
L’American Forest & Paper Association (AF&PA), dans son Rapport sur le développement durable 2020, reconnaît les principales réalisations de l’industrie P&P. Néanmoins, plusieurs objectifs, notamment la récupération du papier (pour le recyclage) et la consommation d’eau, restent à atteindre (Figure 1).
a.
b.
Schéma 1. Sous-performance annuelle des objectifs de durabilité des membres de l’AF&PA : a) la récupération du papier pour le recyclage et b) l’utilisation de l’eau. (Source : Rapport sur le développement durable AF&PA 2020)
Les objectifs de durabilité peuvent être atteints grâce à une fabrication plus intelligente et plus durable, mais leur réalisation nécessitera probablement une analyse approfondie et un plan d’action étendu. De plus, une fois que les directeurs de l’usine auront atteint tous leurs objectifs de durabilité actuels, ils seront contraints d’établir des objectifs plus ambitieux pour accélérer les changements supplémentaires. Alors, comment atteindre des objectifs de durabilité supplémentaires une fois les objectifs « faciles » atteints ?
Le processus de fabrication offre plusieurs opportunités pour réaliser ces objectifs de durabilité. Cependant, la production de papier, un environnement de fabrication rapide avec des tests de qualité difficiles à mesurer et des possibilités d’optimisation limitées en temps réel, représente un défi unique. Une mauvaise direction pourrait perturber tout le processus.
De nos jours, les exploitants de papeterie P&P utilisent leur système de contrôle distribué (DCS) et leur multitude de capteurs installés pour surveiller et contrôler de près leur processus. Pour optimiser le processus, les opérateurs et les ingénieurs de papeteries doivent analyser et ajuster rapidement les données et entrées. C’est là que l’IA peut aider. Les techniques d’IA, telles que l’apprentissage automatique et la modélisation prédictive, nécessitent de grandes quantités d'historique de données pour commencer à regrouper les influenceurs ; pour détecter les anomalies de production ; ou pour construire des modèles pour l’analyse prédictive, prescriptive ou des causes profondes. Ces techniques sont incroyablement utiles pour trier les quantités massives de données collectées dans les papeteries de P&P. De nouveaux produits d’IA sont disponibles pour surveiller, suivre et analyser les données historiques et en temps réel. Les produits d’IA créent également des modèles de processus et fournissent un contrôle autonome.
La fusion de l’intelligence humaine et artificielle permet aux papeteries de P&P de relever les défis de durabilité les plus complexes. Plus précisément, le contrôle autonome piloté par l’IA offre aux opérateurs de la papeterie la possibilité d’atteindre systématiquement des objectifs de durabilité tout en optimisant les données de production. Dans le cas de l’utilisation de la fibre, permettre à l’IA de prendre des décisions concernant le dosage de la fibre et le choix des fournitures offre aux opérateurs plusieurs opportunités pour atteindre les objectifs de durabilité :
Pour ce faire, nous utilisons l’IA et le machine learning pour créer un capteur virtuel pour les paramètres de qualité clés, puis nous intégrons une boucle de contrôle par rétroaction pilotée par l’IA pour optimiser l’équipement. Comme la qualité des fibres et les conditions de la machine peuvent varier d’une minute à l’autre, le machine learning est un élément clé de ce processus. L’apprentissage automatique permet au système d’IA de prendre des décisions d’ajustement du processus plus rapidement et plus fréquemment que les opérateurs ne le pourraient.
En extrapolant cet exemple à d’autres applications du processus de fabrication du papier, la prise de décision par l’IA et le contrôle autonome peuvent aider les directeurs de la papeterie à atteindre leurs objectifs de durabilité restants. Exemples :
Chez Solenis, notre vision est de permettre le succès de nos clients grâce à des solutions pour le traitement de l’eau et des processus innovants. Les solutions basées sur l’IA offrent une approche transformationnelle pour une gestion plus efficace des ressources et des processus de fabrication. En combinant les produits chimiques et les technologies basées sur l’IA, Solenis soutient l’engagement de nos clients pour un avenir plus durable. Grâce à notre plateforme OPTIX™ Intelligence appliquée, le machine learning - solution de contrôle autonome, les clients réalisent des économies opérationnelles et atteignent leurs objectifs de durabilité.
Cliquez ici pour lire le Rapport sur le développement durable 2020 de Solenis.