Ao longo da última década, a indústria de celulose e papel (P&P) adotou duas tendências populares e emergentes: sustentabilidade e inteligência artificial (IA). Até o momento, a maioria das estratégias corporativas tendem a se concentrar nessas iniciativas de forma independente uma da outra. Mas agora é a hora de colocar a IA para trabalhar nas trincheiras da sustentabilidade!
Em relação à sustentabilidade, a indústria de P&P está sob forte escrutínio devido à sua natureza intensiva em recursos. A maioria dos gestores de fábricas de P&P tem metas de sustentabilidade bem definidas. Eles se comprometem com a preservação dos recursos naturais, ao mesmo tempo em que se esforçam para ter uma influência positiva sobre o meio ambiente e evitam ter uma influência negativa sobre as questões sociais e econômicas. Entre essas metas de sustentabilidade estão:
Em seu Relatório de Sustentabilidade de 2020, a American Forest & Paper Association (AF&PA) reconhece as principais conquistas do setor de P&P. Mas vários objetivos não alcançados, como a recuperação de papel (para reciclagem) e o uso de água, ainda permanecem (Figura 1).
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Figura 1. Desempenho anual abaixo das metas de sustentabilidade dos membros da AF&PA: (a) recuperação de papel para reciclagem e (b) uso de água. (Fonte: Relatório de Sustentabilidade AF&PA 2020)
As metas de sustentabilidade podem ser alcançadas através de uma fabricação mais inteligente e sustentável, mas para alcançá-las provavelmente será necessário uma análise aprofundada e um plano de ação abrangente. Além disso, assim que os gestores de fábricas atingirem todas as suas metas atuais de sustentabilidade, eles serão pressionados a estabelecer metas mais ambiciosas de forma a acelerar as mudanças adicionais. Ou seja: como você atinge metas adicionais de sustentabilidade depois que as metas "fáceis" foram atingidas?
O processo de fabricação oferece várias oportunidades para que essas metas de sustentabilidade sejam alcançadas. Mas a produção de papel, um ambiente de produção rápido com testes de qualidade difíceis de medir e oportunidades de otimização limitadas em tempo real, representa um desafio singular. Um movimento errado pode causar perturbação no processo inteiro.
Atualmente, os operadores de fábricas P&P utilizam seu sistema de controle distribuído (DCS) e a sua enormidade de respectivos sensores instalados para monitorar e controlar de perto seus processos. Para otimizar o processo, os operadores e engenheiros da fábrica devem analisar rapidamente os dados e ajustar prontamente as entradas. Esse é o ponto onde a IA pode ajudar. Técnicas de IA, como aprendizado de máquina e modelagem preditiva, precisam de grandes quantidades de dados históricos para começar a agrupar os influenciadores, detectar anomalias na produção ou construir modelos de análise para predição, prescrição ou de causa-raiz. Essas técnicas são incrivelmente úteis para analisar a enorme quantidade de dados coletados nas fábricas P&P. Novos produtos de IA estão disponíveis para monitorar, rastrear e analisar dados históricos e em tempo real. Os produtos de IA também criam modelos de processo e proporcionam controle autônomo.
A fusão da inteligência humana e artificial capacita as fábricas de P&P para enfrentar os desafios mais difíceis da sustentabilidade. Especificamente, o controle autônomo orientado por IA proporciona aos operadores da fábrica a oportunidade de atingir consistentemente as metas de sustentabilidade, ao mesmo tempo em que otimiza os insumos de produção. No caso da utilização de fibras, permitir que a IA tome decisões sobre a dosagem de fibras e a seleção de pastas de papel dá aos operadores várias oportunidades para atingir as metas de sustentabilidade:
- Consumo de fibra otimizado automaticamente: usa somente a quantidade de fibra necessária para atender aos requisitos de qualidade (Objetivo - Silvicultura)
- Mistura de pasta de papel ajustada automaticamente: seleciona a mistura de fibras que é mais econômica e sustentável e incorpora papel reciclado ou fora dos parâmetros de qualidade (Objetivo - Silvicultura, Resíduos)
Isso é obtido usando a IA e o aprendizado de máquina para criar um sensor virtual para os principais parâmetros de qualidade e, posteriormente, incorporando um loop de controle de feedback orientado por IA para otimizar o a polpa de papel. Dado que a qualidade das fibras e as condições das máquinas podem variar de minuto a minuto, o aprendizado de máquina é um componente fundamental desse processo. O aprendizado de máquina permite que o sistema de IA tome decisões de ajuste do processo com mais rapidez e frequência do que os operadores poderiam fazer.
Ao extrapolar esse exemplo para aplicações adicionais dentro do processo de fabricação de papel, a tomada de decisão com IA e o controle autônomo podem ajudar os gerentes de fábrica a alcançarem suas metas de sustentabilidade restantes. Entre esses exemplos estão:
- Dosagem química auto-otimizada: melhora a desidratação de lodo, criando lodo que exige menos energia para queimar ou menos resíduo a ser enviado para os aterros (Objetivo - Energia, Emissões, Resíduos)
- Dosagem autônoma de biocida: impede a formação de ácidos graxos voláteis (VFA) e requer menos água doce (Objetivo - Água)
Foco em Sustentabilidade da Solenis
Na Solenis, nossa visão é permitir o sucesso dos clientes por meio de processos inovadores e soluções para tratamento de água. As soluções baseadas em IA proporcionam uma abordagem transformacional para gerenciar recursos e processos de fabricação de forma mais eficaz. Ao combinar produtos químicos e tecnologias baseadas em IA, a Solenis está dando apoio ao compromisso de nossos clientes com um futuro mais sustentável. Através de nossa plataforma Inteligência Aplicada OPTIX™, uma solução de aprendizagem de máquina e controle autônomo, os clientes estão alcançando economias operacionais e cumprindo as metas de sustentabilidade.
Clique aqui para ler o Relatório de Sustentabilidade 2020 da Solenis.
