In den letzten zehn Jahren hat die Zellstoff- und Papierindustrie (P&P) zwei beliebte neue Trends aufgegriffen – Nachhaltigkeit und künstliche Intelligenz (KI). Bis heute tendieren die meisten Unternehmensstrategien dazu, sich auf diese Initiativen unabhängig voneinander zu konzentrieren. Doch jetzt ist es an der Zeit, KI an der Nachhaltigkeitsfront einzusetzen!
In Bezug auf die Nachhaltigkeit wird die P&P-Industrie aufgrund der ressourcenintensiven Natur der Branche sehr genau unter die Lupe genommen. Die meisten Manager von P&P-Fabriken haben klar definierte Ziele für Nachhaltigkeit. Sie verpflichten sich zum Erhalt der natürlichen Ressourcen und streben gleichzeitig einen positiven Einfluss auf die Umwelt an mit dem Ziel, einen negativen Einfluss auf soziale und wirtschaftliche Fragen zu vermeiden. Zu diesen Nachhaltigkeitszielen gehören:
Die American Forest & Paper Association (AF&PA) würdigt in ihrem Nachhaltigkeitsbericht 2020 die wichtigsten Erfolge der P&P-Branche. Nichtsdestotrotz bleiben verschiedene Ziele unerreicht, einschließlich der Papierrückgewinnung (für Recycling) und des Wasserverbrauchs (Abbildung 1).
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Abbildung 1. Jährliche Untererfüllung der Nachhaltigkeitsziele der AF&PA-Mitglieder: (a) Papierrückgewinnung für Recycling und (b) Wasserverbrauch. (Quelle: AF&PA Nachhaltigkeitsbericht 2020)
Nachhaltigkeitsziele können durch eine intelligentere, nachhaltige Fertigung erreicht werden; dies erfordert jedoch wahrscheinlich eine gründliche Analyse und einen umfassenden Aktionsplan. Darüber hinaus werden die Manager von Fabriken, sobald sie all ihre aktuellen Nachhaltigkeitsziele erreicht haben, unter Druck gesetzt, ehrgeizigere Ziele festzulegen, um zusätzliche Veränderungen zu beschleunigen. Wie erreichen Sie also zusätzliche Nachhaltigkeitsziele, nachdem die „einfachen“ Ziele erreicht wurden?
Der Herstellungsprozess bietet mehrere Möglichkeiten, diese Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. Die Papierproduktion – eine schnelle Fertigungsumgebung mit schwer messbaren Qualitätsprüfungen und begrenzten Möglichkeiten zur Echtzeit-Optimierung – stellt jedoch eine einzigartige Herausforderung dar. Ein falscher Schritt könnte den gesamten Prozess stören.
Heutzutage nutzen Betreiber von P&P-Fabriken ihr dezentrales Steuerungssystem (DCS) und ihre zahlreichen installierten Sensoren, um ihren Prozess genau zu überwachen und zu steuern. Um den Prozess zu optimieren, müssen die Betreiber und Ingenieure der Papierfabriken die Daten schnell analysieren und die Eingaben schnell anpassen. Genau hier kann KI helfen. KI-Techniken wie maschinelles Lernen und prädiktive Modellierung erfordern riesige Mengen historischer Daten, um Einflussfaktoren zu gruppieren, Produktionsanomalien zu erkennen oder Modelle für prädiktive, präskriptive oder ursächliche Analysen zu erstellen. Diese Techniken sind unglaublich nützlich, um die enormen Datenmengen zu sortieren, die in den P&P-Werken gesammelt werden. Es gibt neue KI-Produkte zur Überwachung, Verfolgung und Analyse von historischen und Echtzeitdaten. KI-Produkte erstellen zudem Prozessmodelle und ermöglichen eine autonome Steuerung.
KI-gestützte Lösungen für Nachhaltigkeit
Die Verbindung von menschlicher und künstlicher Intelligenz ermöglicht es P&P-Fabriken, auch die schwierigsten Nachhaltigkeitsherausforderungen zu meistern. Insbesondere bietet die KI-gestützte autonome Steuerung den Betreibern von Papierfabriken die Möglichkeit, Nachhaltigkeitsziele konsequent zu erreichen und gleichzeitig den Produktionseinsatz zu optimieren. Im Falle der Fasernutzung bietet die Möglichkeit, dass KI Entscheidungen über die Faserdosierung und die Faserstoffauswahl treffen kann, Betreibern mehrere Möglichkeiten, Nachhaltigkeitsziele zu erreichen:
- Auto-optimierter Faserverbrauch: verbraucht nur die Fasermenge, die zur Erfüllung der Qualitätsanforderungen erforderlich ist (Ziel – Forstwirtschaft)
- Automatisch angepasste Faserstoffmischung: wählt die wirtschaftlichste und nachhaltigste Fasermischung aus und bezieht Recycling- oder minderwertiges Papier mit ein (Ziel – Forstwirtschaft, Abfall)
Dies wird erreicht, indem mithilfe von KI und maschinellem Lernen ein virtueller Sensor für die wichtigsten Qualitätsparameter erstellt und anschließend ein KI-gesteuerter Feedback-Regelkreis zur Optimierung der Faserstoffe eingebunden wird. Da Faserqualität und Maschinenbedingungen von Minute zu Minute variieren können, ist maschinelles Lernen ein wichtiger Bestandteil dieses Prozesses. Maschinelles Lernen ermöglicht es dem KI-System, Entscheidungen zur Prozessanpassung schneller und häufiger zu treffen, als es die Bediener könnten.
Durch Extrapolation dieses Beispiels auf weitere Anwendungen innerhalb des Papierherstellungsprozesses können KI-Entscheidungsfindung und autonome Steuerung den Fabrikleitern helfen, ihre verbleibenden Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. Beispiele hierfür sind:
- Automatisch optimierte Chemikaliendosierung: Verbessert die Schlammentwässerung, so dass weniger Energie für die Verbrennung des Schlamms oder weniger Abfall für die Entsorgung auf Deponien benötigt wird (Ziel – Energie, Emissionen, Abfall)
- Autonome Bioziddosierung: verhindert die Bildung flüchtiger Fettsäuren (VFA) und benötigt weniger Süßwasser (Ziel – Wasser)
Solenis’ Fokus auf Nachhaltigkeit
Unsere Vision ist es, den Erfolg unserer Kunden durch innovative Prozess- und Wasseraufbereitungslösungen zu unterstützen. KI-gesteuerte Lösungen bieten einen transformativen Ansatz, um Ressourcen und Fertigungsprozesse effektiver zu verwalten. Durch die Kombination von chemischen Verfahren und KI-gestützten Technologien unterstützt Solenis das Engagement seiner Kunden für eine nachhaltigere Zukunft. Mit unserer Plattform OPTIX™ Angewandte Intelligenz – einer maschinenlernenden, autonomen Steuerungslösung – erzielen Kunden betriebliche Einsparungen und erreichen Nachhaltigkeitsziele.
Klicken Sie hier, um den Nachhaltigkeitsbericht 2020 von Solenis zu lesen.
