维达纸业:通过工业AI,解决规模化能力复制和生产优化难题

维达纸业:通过工业AI,解决规模化能力复制和生产优化难题

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当前,以智能化为核心的产业变革正在不断蔓延,随着人们对于工业AI技术研究的深入,工业领域可解问题的性能与边界也在快速扩展。工业AI技术也在一次次的实践中,逐步成为推动工业数字化、绿色化、智能化转型升级的关键燃料。

 

为了应对疫情反复、原材料价格波动等多重外部因素造成的复杂营商环境,加快企业数字化、绿色化转型升级的步伐,继续引领造纸产业发展,5月20日,在浙江龙游经济开发区管理委员会的见证下,维达纸业与博依特成功签约“5G+工业AI”战略合作,共同打造生态工业发展的示范样板,以创新的思维和先进的技术来应对产业数字化的变革,不断探索,在实践中推动工业AI技术与造纸工业的深度融合。

 

维达纸业与博依特“5G+工业AI”战略合作签约仪式

 

工业互联网技术是解决造纸共性问题的最有效方法

 

维达集团是亚洲具规模的卫生用品企业,创立于1985年,是目前国内规模大、产品种类齐全的生活用纸制造企业之一,在2007年7月10日,维达集团在香港成功上市。2017年,维达集团获纳入恒生可持续发展企业基准指数成份股。

 

 

作为生活用纸的头部企业,维达一直在不遗余力地推动造纸行业革新。

 

一方面,优秀的造纸工艺老师傅拥有丰富的生产实操经验,是每一个造纸企业的宝贵财富。另一方面,流程型制造企业质量稳定的根在于工艺,但人是不确定性最强的一个要素。在10多年前,德国的制造企业就已经在想办法摆脱对人的依赖,而国内大部分造纸企业还在拼命地建生产线,扩大产能。产能扩张总有尽头,届时一定会有“量变到质变”的转型。

 

在保证生产如期稳定的前提下,如何传承老师傅的工艺,并且能做到大规模能力复制和生产优化,一直是造纸企业可持续发展所必须要探索和解决的问题,维达也不例外。在工业互联网技术刚刚兴起的时候,维达就开始有远见地部署。2014年,维达与刚成立的工业互联网公司博依特建立合作关系。虽然是刚成立,但是维达却选择信任这家源自华南理工大学“节能与过程优化”科研团队的企业。

 

工业AI应用的前提是沉淀有价值的工业大数据

 

数据是工业互联网的核心资源,数据价值挖掘是实现工业数字化转型的重要途径。

以节能与过程优化为突破口,维达通过上线博依特生产数据化运营平台,打通了生产全流程数据。目前已覆盖维达11个生产基地、58条纸机生产线和8条护理用品线。

 

维达与博依特合作历程

博依特推动维达集团内部组建了数据化运营团队

 

多年的数字化应用和经验沉淀,维达有效地解决生产稳定问题,并沉淀了最佳实践,积累了大量可利用且有价值的工业数据。

 

为了解决造纸行业规模化能力复制和生产优化的问题,博依特团队基于在造纸专业多年的学术研究,独创了制浆调度、干燥部优化、断纸预测、质量软测量等工业AI模型。维达在博依特的帮助下,进一步挖掘数据价值,开始了工业AI模型的应用。

 

AI模型应用一:生产优化调度

 

在上线博依特生产数据化运营平台以前,维达生产车间各种生产设备的操作都是由老师傅手把手教给新的操作工人,新手往往只能以“死记硬背”的方式先学会操作,再慢慢理解其中的原理,遇到突发情况的处理措施也往往因人而异。

 

以制浆过程中高耗能设备的启停方式为例,其主要依赖人工经验来控制,即一线工人判断制浆线中浆池液位是否属于正常范围内,再根据分区时段的不同电价,控制制浆过程设备的启停,达到削峰填谷,降低制浆用电成本的目的。

 

但是在实际操作过程中,由于人工经验水平的不同,经常造成以下问题:

  • 碎浆机磨浆机等主要设备在电价峰期运行时间过长,谷期利用不够

 

  • 依靠人工调整准确性和稳定性不能保证

 

维达与博依特的解决方案是运用工业AI模型将实际问题转化为数学问题,即把碎浆机磨浆机最小的用电成本作为目标函数,将每个班次划分为若干时间区间,对每个时间段的浆池液位进行约束,得出碎浆机和磨浆机的启停计划,进而计算出人工无法实现的错峰用电计划,为工厂降低用电成本。

 

工业AI模型应用后:峰谷平用电依靠系统智能控制

 

也就是说,博依特工业AI 模型将工人的操作经验转化为数据模型,并用最省钱的模型监控生产。经过一段时间的运行,加权电价降低了8%。

 

AI模型应用二:纸页质量预测

 

和大多数造纸企业一样,维达对纸张质量的检测也是采用离线抽检的形式,即每5万米的母卷生产完成后,只测量最后一米的质量信息。纸张质量并没有实现实时的完全检测,如果检测的纸张存在质量问题,5万米的母卷也随之成为不合格品。这样的质检方法不仅严重落后于生产,还大幅增加了出错的成本。

 

纸张各项性能数据分析

 

认识到问题的严重性后,维达与博依特运营团队再次提出通过建立AI模型来解决这一问题。通过对质检数据、浆板数据、磨浆数据、纸机运行参数进行数据建模,使用SVM进行磨后纤维形态预测,同时使用随机森林或者aDboost进行纸张质量预测,再经过数据模型的计算得到每一米纸张生产过程的质量参数,从而实现纸张质量的实时在线全检,防止不合格纸张流入后续工艺,减少经济损失

 

AI模型应用三:生产操作最佳实践

 

纸机干燥部的主要作用是蒸发脱除湿纸幅中残留的水分,进一步完成纸页的纤维结合并提高其强度;干燥部能耗的成本占纸页总成本的60%左右,其中干燥纸页的蒸汽能耗占比较大。

 

在维达的实际生产中,干燥部工艺参数的设定和调整依赖历史生产经验总结及主观经验判断,部分参数的设定和调整不合理,导致干燥纸页的蒸汽消耗过高。

 

维达干燥部AI模型应用

 

博依特工业AI应用系统运用维达纸机干燥部的历史运行数据,通过机器学习算法建立干燥部蒸汽流量模型,并利用遗传算法寻优满足生产约束下的最低蒸汽能耗的干燥部工艺参数,降低干燥部的蒸汽消耗。系统经过一段时间运行,各个工厂干燥部的能耗成本大幅降低。

 

维达各个基地已经上线了博依特工业互联网平台的多个应用,整体生产效率提高了10%,10个生产基地能够达到11个生产基地的产能。接下来工业AI的相关应用模型也将在维达的生产实践中不断完善升级,未来也必将在双方的努力下,沉淀出造纸工艺生产管理的最佳实践以保障企业绿色可持续发展!

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