La tendenza degli ultimi anni in tutti i settori industriali e, soprattutto, in quello manifatturiero, è quella di orientarsi verso politiche green, sia che si tratti di ecosostenibilità che di risparmio energetico puro. Soluzioni di monitoraggio costante, strumenti diagnostici avanzati, archiviazione efficiente dei dati, elaborazione e conseguente automazione intelligente consentono di ottimizzare i processi in essere e di ottenere prodotti privi di difetti consumando la minor quantità di energia possibile.
Il Sistema di Controllo Distribuito
L’analisi dei dati e il monitoraggio delle performance sono parti fondamentali e basilari per l’implementazione dei processi di Industry 4.0. Questo approccio data driven si basa sulla tecnologia cloud e consente di mantenere gli impianti produttivi pienamente operativi, con la possibilità di monitorare gli stessi anche da remoto.
Il punto di partenza risulta essere sempre il Sistema di Controllo Distribuito (DCS), ovvero un sistema in grado di gestire tutte le esigenze di automazione dell’impianto. I dati provenienti dai vari impianti verranno raccolti in tempo reale, analizzati costantemente ed inseriti in un archivio storico. Da qui, i dati verranno successivamente prelevati e processati da software dedicati per finalità di machine learning.
Grazie ad un’apposita dashboard, sia l’operatore in loco che il manager da remoto potranno disporre di una chiara panoramica dei dati acquisiti in tempo reale e il relativo trend previsto in base all’andamento del processo in corso. Il DCS, che governa l’impianto, fornirà costantemente un elevato flusso di dati che, una volta rielaborati, potranno essere paragonati con dei valori ideali al fine di raggiungere l’ottimizzazione dei processi produttivi.
I cinque parametri fondamentali su cui agire
Avendo come obiettivo il risparmio energetico, i macro parametri di una tissue machine su cui possiamo agire sono i seguenti:
- Grado di raffinazione, su cui interverremo impostando i relativi parametri
- Percentuale di concentrazione dell’impasto nella cassa d’afflusso
- Grado di vuoto sulla pressa aspirante e sulle cassette aspiranti
- Temperatura e pressione del vapore all’interno dello Yankee Dryer
- Temperatura dell’aria emessa dalla cappa aspirante
I target principali che vengono presi come riferimento per il settaggio della macchina tissue sono il quantitativo giornaliero e la qualità della carta da produrre. Una volta definiti questi due obiettivi, l’impianto può essere settato in modo ottimale al fine di ottenere il maggior risparmio energetico e la massima efficienza combinando le cinque variabili di cui sopra, le quali sono in grado di incidere direttamente sui consumi di elettricità e combustibili.
I vantaggi del Machine Learning e della Manutenzione Predittiva
Grazie al machine learning, il software dell’impianto sarà in grado di perseguire gli obiettivi prefissati modificando la strategia di controllo dei processi, limitando o addirittura eliminando sia la produzione fuori specifica che il consumo eccessivo di additivi chimici, energia e fonti variabili. Il risultato finale sarà una maggiore stabilità operativa e una riduzione degli sprechi.
I controlli intelligenti e l’assistenza fornita all’operatore nell’esecuzione dei suoi compiti saranno in grado di facilitare una serie di sequenze diagnostiche che sfoceranno in setpoint adattivi e controlli predittivi, con proposte di manutenzione programmata finalizzate alla minimizzazione dei tempi morti.
La soluzione Industry 4.0 di A.Celli
Nel 2016 il Gruppo A.Celli ha costituito il suo primo dipartimento interamente dedicato allo sviluppo di soluzioni innovative per l'analisi e la gestione dei dati delle proprie macchine.
La business unit, denominata Extreme Automation, è una start up specializzata in Big Data Analysis, infrastrutture IT, Machine Learning e Intelligenza Artificiale che propone soluzioni Industry 4.0 all’avanguardia in grado di apportare significativi benefici agli impianti di produzione di carte tissue, come ad esempio:
- Miglioramento dell’efficienza e delle opportunità di risparmio energetico
- Ottimizzazione del prodotto e relativa standardizzazione
- Riduzione del numero di prodotti fuori specifiche
- Riduzione degli sprechi di materia prima
- Riduzione dei tempi morti
- Implementazione di processi di manutenzione predittiva
- Aggiornamento costante dei software
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