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传统造纸术遇上AI新工匠 偏差每减少1%可每年少砍40万棵树

来源:hth下载    发布时间:2024-10-02 13:53:53

  许多人很难想象,造一张薄薄的纸巾能有什么技术上的含金量。一方面,造纸工艺和机理大体相同,产品很难做出差异化;另一方面,一些造纸企业在多年前就引进自动化生产装备,技术工人从流水线上转移到电脑前,轻点鼠标操控设备,也容易让人以为,这是一个工艺按部就班、人员替代性强的行业。

  “像造纸这样的行业,最重要的就是让生产的全部过程稳定运行。”广州博依特智能信息科技有限公司(以下简称“博依特”)作为服务造纸、食品、化工等流程工业的工业网络公司,其董事长、创始人李继庚坦言,单是实现这个目标就不简单,流程工业采用的天然原料波动性大,生产稳定性高度依赖于老师傅的操作经验。

  如今,在工业互联网和人工智能技术的赋能下,流程工业中老师傅的经验变得不再神秘,设备的优化调度、质检数据的实时更新,也减少了“回炉再造”的浪费,为企业摘掉高能耗的标签。

  原材料质量的波动,几乎是造纸、食品等行业都会面临的难题。以造纸为例,原料通常为木浆、废纸浆,部分原料还需要从国外进口,对这些来源多样的材料,不同批次的成分往往不同。这就需要经验比较丰富的老师傅,通过动态的工艺调整,调节化学品的加入量、设备正常运行的温度和压力,让波动的原料变成质量稳定一致的产品。

  “他们是动脑子按动鼠标控制生产操作的人,也是生产稳定的核心。”李继庚和记者说,在服务造纸企业时,博依特的技术团队会到现场去,找到那些动脑的人,明白他们调节的工艺参数,将工业机理模型与机器学习的算法相结合,把老师傅经验固化为工艺AI模型,以此来实现生产的优化决策和智能控制。

  为什么造纸企业如此重视产品稳定性?除了保证质量,另一个目标在于节能降碳。李继庚回忆,造纸企业普遍的数字化需求,一是要提高多家工厂的运营管理效率,二是降低原材料和能源消耗。

  人工判断难免有偏差,而AI控制更好地满足了产品稳定性和减少浪费的行业需求。例如,生产一张克重在12.5克以上的纸巾,即便是基于老师傅的经验,往往也会投入更多的纤维原料来保证克重达标;而在博依特工艺AI的控制下,克重在达标的情况下偏差减小了。以某头部生活用纸企业的产能统计,偏差每减少1%,每年就能够大大减少40万棵树的砍伐。

  过去,生活用纸的质量检验主要是采用人工离线万米的母卷生产完成后,只测量最后一米的质量信息,如果检测到质量上的问题,5万米的母卷也随之成为不合格品,造成极大浪费。

  现在,通过对质检数据、浆板数据、磨浆数据等工艺相关参数进行数据建模,经数据模型可计算得到每一米纸张生产的全部过程的质量参数,还能对关键指标进行未来的动态预测,防止不合格纸张流入后续工序。

  有研究者通过对320家人机一体化智能系统解决方案供应商样本的统计发现,仅有28%的供应商能为流程行业提供人机一体化智能系统解决方案,从行业分布上看,流程工业人机一体化智能系统供应商涉及的行业相对分散。

  高校科研团队20年的行业Know-How(注:知识诀窍)积累,无疑是博依特作为工业互联网“玩家”的优势,也是其服务于流程工业的最大特点。

  博依特的创始人之一、华南理工大学原校长、俄罗斯工程院外籍院士刘焕彬上世纪60年代初就转入华南理工大学制浆造纸专业学习,并留校任教。上世纪70年代,他意识到传统造纸工业的发展和转型离不开自动化技术,就开始自学和进修专业课程,并在全国率先开设了“制浆造纸过程自动测量与控制”课程。后来,在刘焕彬的组织带领下,华工的制浆造纸学科成为兼有国家重点实验室和国家工程研究中心的高水平学科。2014年,刘焕彬和团队以专利成果创业,博依特由此诞生。

  “我们是以高校为基础创办的工业网络公司,它是我们在学校一系列科研项目的延伸”,同为创始人的李继庚是刘焕彬的博士研究生。他表示,团队在学校时就已经针对流程工业进行数字化建模,但是许多项目都停留在纸面上,止步于发论文、申奖项,虽然会进行一定的产业化应用,但并没形成一定规模。

  李继庚强调:“发论文不应该是科研团队的终局。”抱着这样的想法,博依特创业团队把科研成果带出校园,在产业中进行规模化落地,希望持续地为制造业创造价值。

  就造纸行业而言,成立9年多以来,博依特已为维达、中顺洁柔、山鹰、景兴、理文、荣晟等公司可以提供了数字化、智能化服务。李继庚认为,在服务造纸行业的过程中,他们也在向企业学习,积累了企业的数字化经验,对工艺的理解也更加深刻,而任何的生产的全部过程,核心的工艺指标都是可以数字化的,他们也会提炼出普遍的规律,把对规律的理解沉淀为工艺AI模型,服务于整个行业。

  博依特瞄准攻关的行业除了造纸,更扩大到食品、玻璃、陶瓷、水泥、化工等领域。

  亚洲工程玻璃最大的供应商南玻集团,此前由于硅砂、白云石等原矿原料来源过于多元化,面临原料均化后批次稳定的难题,仅库存批次和原料种类就有9万种。如今,在博依特算法的赋能下,工艺AI模型能精确地计算出各种配方的加入量,加上过程的智能优化,稳定率和成品率大幅度提高,既节约了能源和原材料,又提高了产量和效益。

  随着流程工业数字化的不断推进,李继庚逐渐发现,作为工业网络公司,他们还有更长的路要走。

  李继庚提到,针对每家工厂节省能耗和原材料成本等数据,一些造纸企业年年都会下达考核目标,在这种制度下,工厂管理者通常不希望每年能耗数据降低过多,要为明年的指标腾出空间,而数字化平台上线后,这些考核数据一下子变得透明,原来的考核制度随之失效。

  企业推出的产品,即使一跃成为爆款,但由于从研发到生产到销售的数据没有打通,前端的研发人员不仅没有受到正向激励,甚至很难得到关于末端市场的反馈信息。

  “数字化这个事情本身,它从来不是说提供一套工业软件就结束了,软件的上线只是数字化的开始。”李继庚认为,企业数字化更重要的是要让企业内部的管理、组织、理念和数字化深层次地融合,是要用数据透明化的方式来运营企业,从而发现自身更多的潜力。

  数字化带来的影响也并不是单向的,像博依特这样深耕细致划分领域的工业网络公司,也通过工艺的沉淀,在行业发展中拥有更强的参与感。

  在软件上线后,需要持续地引导、培训,才能让企业和工厂真正地把系统用起来。博依特生态合作总经理陈腾飞和记者说,从用哪些数据来解决生产异常的问题,到组织架构的数字化变革,公司的运营专家都会给出建议,目的只有一个,就是帮企业找到应用场景、找到数据价值。

  当前,在工业网络站点平台的赋能下,流程工业也在走向以产业集群为单位的数字化转型。在江门造纸产业集群,链主企业维达纸业带动上下游完成企业业务的数字化、智能化建设。部分企业接入平台后,实现年产量提升约5%,产品单耗下降约29%,能源消耗下降约36%的成效。

  “在用人机一体化智能系统解决好企业内部问题的基础上,我们也考虑要向协同制造的方向发展。”李继庚分析,流程工业是国民经济与社会持续健康发展的重要支柱产业,受限于运输半径的问题,是一个搬不走的行业;未来这个行业的发展将不仅是数字化和智能化,长期的目标还是绿色化,只有更好地与自然环境融合,更高效地利用自然资源制造产品,行业才能实现真正的转型。