W ciągu ostatniej dekady branża celulozowo-papiernicza (P&P) przyjęła dwa trendy, które zyskują na popularności — zrównoważony rozwój i sztuczną inteligencję (AI). Do tej pory większość strategii korporacyjnych skupiała się na tych inicjatywach niezależnie od siebie. Nadszedł czas, aby wykorzystać sztuczną inteligencję do walki na rzecz zrównoważonego rozwoju!
Jeśli chodzi o zrównoważony rozwój, branża celulozowo-papiernicza stanęła przed ścianą ze względu na swój zasobochłonny charakter. Większość kierowników papierni ma jasno określone cele w zakresie zrównoważonego rozwoju. Zobowiązują się do ochrony zasobów naturalnych, dążąc jednocześnie do wywierania pozytywnego wpływu na środowisko oraz unikania negatywnego wpływu na kwestie społeczne i ekonomiczne. Cele zrównoważonego rozwoju obejmują:
Amerykańskie Stowarzyszenie Leśnictwa i Papieru (AF&PA) w swoim Raporcie Zrównoważonego Rozwoju 2020 docenia główne osiągnięcia branży papierniczej. Niemniej jednak pozostaje kilka niezrealizowanych celów, w tym odzysk papieru (do recyklingu) i zużycie wody (ilustracja nr 1).
a.
b.
Ilustracja nr 1. Niewykonanie rocznych celów zrównoważonego rozwoju członków AF&PA: (a) odzysk papieru do recyklingu i (b) zużycie wody. (Źródło: Raport zrównoważonego rozwoju AF&PA 2020)
Cele w zakresie zrównoważonego rozwoju można osiągnąć dzięki bardziej inteligentnej i zrównoważonej produkcji, ale ich osiągnięcie prawdopodobnie będzie wymagało dogłębnej analizy i kompleksowego planu działania. Ponadto, gdy kierownictwo papierni osiągnie wszystkie swoje obecne cele w zakresie zrównoważonego rozwoju, będzie musiało ustalić bardziej ambitne cele, aby przyspieszyć dalsze zmiany. Więc w jaki sposób osiągnąć dodatkowe cele w zakresie zrównoważonego rozwoju po osiągnięciu „łatwych” celów?
Proces produkcyjny stwarza wiele możliwości realizacji celów w zakresie zrównoważonego rozwoju. Jednak produkcja papieru — szybkie środowisko produkcyjne z trudnymi do pomiaru testami jakości i ograniczonymi możliwościami optymalizacji w czasie rzeczywistym — stanowi wyjątkowe wyzwanie. Jeden błędny ruch może zakłócić cały proces.
Obecnie operatorzy papierni wykorzystują rozproszony system sterowania (DCS) i wiele zainstalowanych czujników do rygorystycznego monitoringu i sterowania procesem. Aby zoptymalizować proces, operatorzy i inżynierowie papierni muszą szybko analizować dane i dostosowywać surowce. W tym może pomóc sztuczna inteligencja. Techniki oparte na sztucznej inteligencji, takie jak uczenie maszynowe i modelowanie predykcyjne, wymagają ogromnych ilości danych historycznych, aby móc je grupować, wykrywać anomalie produkcyjne lub tworzyć modele do analizy predykcyjnej, preskryptywnej oraz do analizy przyczyn źródłowych. Te techniki są niezwykle przydatne do sortowania ogromnych ilości danych, które są gromadzone w papierniach. Dostępne są nowe produkty AI do monitorowania, śledzenia i analizy danych historycznych i bieżących. Produkty AI tworzą również modele procesów i zapewniają autonomiczne sterowanie.
Rozwiązania oparte na AI dla zrównoważonego rozwoju
Połączenie ludzkiej inteligencji ze sztuczną pozwala papierniom sprostać najtrudniejszym wyzwaniom związanym ze zrównoważonym rozwojem. W szczególności autonomiczne sterowanie oparte na sztucznej inteligencji daje operatorom papierni możliwość konsekwentnego osiągania celów w zakresie zrównoważonego rozwoju przy jednoczesnej optymalizacji wykorzystania surowców produkcyjnych. W zakresie wykorzystania celulozy umożliwienie sztucznej inteligencji podejmowania decyzji dotyczących dozowania włókien i wyboru masy papierniczej stwarza operatorom różne możliwości osiągnięcia celów w zakresie zrównoważonego rozwoju:
- Automatyczna optymalizacja zużycia celulozy: używaj tylko takiej ilości, jaka jest potrzebna do spełnienia wymagań jakościowych (cel — leśnictwo)
- Automatyczne dopasowanie masy papierniczej: wybieraj najbardziej ekonomiczną i zrównoważoną mieszankę włókien i wykorzystuj papier z recyklingu lub papier niskiej jakości (cel — leśnictwo, odpady)
Odbywa się to poprzez wykorzystanie sztucznej inteligencji i maszynowego uczenia się do stworzenia wirtualnego czujnika do pomiaru kluczowych parametrów jakości, a następnie włączenie pętli sterowania sprzężeniem zwrotnym sterowanej sztuczną inteligencją w celu optymalizacji składu masy papierniczej. Ponieważ jakość celulozy i stan maszyny mogą się zmieniać z minuty na minutę, maszynowe uczenie się jest kluczowym elementem tego procesu. Dzięki maszynowemu uczeniu się system AI może podejmować decyzje dotyczące regulacji procesów szybciej i częściej niż operatorzy.
Przekładając ten przykład na dodatkowe zastosowania w procesie produkcji papieru, podejmowanie decyzji przy pomocy sztucznej inteligencji i autonomiczne sterowanie może pomóc kierownikom papierni w realizacji pozostałych celów w zakresie zrównoważonego rozwoju. Obejmują one:
- Automatyczne dozowanie substancji chemicznych: usprawnia odwadnianie, tworząc osad, który wymaga mniej energii do spalenia lub przyczynia się do powstania mniejszej ilości odpadów (cel — energia, emisje, odpady)
- Autonomiczne dozowanie biocydu: zapobiega powstawaniu lotnych kwasów tłuszczowych (LTV) i wymaga mniejszej ilości słodkiej wody (cel — woda)
Zrównoważony rozwój priorytetem Solenis
W Solenis naszą wizją są sukcesy naszych klientów odnoszone dzięki innowacyjnym rozwiązaniom do uzdatniania wody. Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji zapewniają transformacyjne podejście do bardziej efektywnego zarządzania zasobami i procesami produkcyjnymi. Łącząc chemię i technologie oparte na sztucznej inteligencji, Solenis wspiera zaangażowanie naszych klientów na rzecz bardziej zrównoważonej przyszłości. Dzięki naszej platformie OPTIX™ Applied Intelligence — autonomicznemu rozwiązaniu do sterowania opartemu na maszynowym uczeniu się — klienci osiągają oszczędności operacyjne i realizują cele w zakresie zrównoważonego rozwoju.
Kliknij tutaj, aby przeczytać Raport zrównoważonego rozwoju 2020 opublikowany przez Solenis.