Os dados chegam em diversos tipos, formatos, são coletados em várias frequências e armazenados em sistemas diferentes que não conversam uns com os outros. Com um armazenamento tão limitado, centenas de sensores, atuadores e setpoints não podem ser transformados em um grande retrato do que está acontecendo realmente na linha de produção… muito menos oferecer uma visibilidade das principais variáveis de processo que impactam as operações.
Portanto, as análises podem ser aplicadas apenas para um minúsculo caso prático centrado em apenas uma ou um pequeno grupo de máquinas e processos e as respostas, consequentemente, ficam limitadas nesse universo.
A Crave Industry cobre esse gap disfuncional através do pipeline de dados que visa processar vários tipos e formatos de dados juntando-os e contextualizando-os para então criar o denominado gêmeo digital (digital twin) unificado de todo o processo de fabricação. Finalmente e pela primeira vez no Brasil, análises industriais ganham poder de abordar e resolver largamente as questões e problemas críticos de negócio.
Vamos dar uma olhada em alguns exemplos dentro das 2 principais áreas da produção de papel e celulose.
Para alcançar objetivos sustentáveis e rentáveis, o uso intenso de energia precisa ser reduzido em todas as fases e processos de celulose. A Crave Industry molda digitalmente toda a planta de celulose, providenciando pertinentes insights de correções entre o uso de energia e a mistura de matéria-prima, apontando as variáveis de processo mais relevantes. Análises sofisticadas são então aplicadas para gerar recomendações de ajustes de configuração para minimizar o uso de energia. Análises similares podem ser aplicadas para otimizar o consumo de água além de outros insumos.
A celulose que não obedece aos padrões de qualidade pode causar problemas tanto para as máquinas de papel quanto para a qualidade final do produto. Criando um gêmeo digital dos processos de produção de celulose e da produção de papel a Crave Industry revela correlações entre a qualidade do papel e as variáveis do processo de celulose e então sugere soluções para entregar uma celulose de qualidade consistente.
A qualidade uniforme da celulose ajuda bastante a tornar a otimização da máquina de papel uma tarefa mais gerenciável. Mesmo assim, todo o processo de produção de papel enfrenta um número constante e bem conhecido de obstáculos na tentativa de maximizar o OEE. Por exemplo, mudança de rolos é tipicamente um entrave na performance e qualidade, assim como troca de turno é geralmente morosa e resulta em excessivo refugo de produção. Através das análises conduzidas por inteligência artificial de séries temporais, inputs ambientais e dados substanciais, a Crave Industry entrega uma solução na forma de parametrizações recomendadas para a mudança de grade (produto) em um período de tempo mais curto com os mais altos níveis de qualidade possíveis.
Frequentemente, linhas de produção também sofrem com quebras de folha recorrentes, geralmente provenientes da falta de insights dentre as numerosas variáveis possivelmente potenciais. A maioria das quebras acabam sendo classificadas como sendo de causas desconhecidas. Dados de parada são examinados manualmente depois da busca dos fatores associados.
A Crave Industry oferece mais do que uma eficiente abordagem. Desenhando detalhadamente os inputs dos modelos de produção e suas complexas correlações, os algoritmos da Crave Industry avaliam os dados das recentes quebras de folhas do grade de papel selecionado e ranqueia parâmetros por ordem de variação antes da ruptura. A causa pode então ser determinada e ações preventivas podem evitar a recorrência da quebra. Tudo isso é feito sem suposições, sem operações manuais de dados, e sem a necessidade de uma árdua e demorada análise de especialistas.
Outro desafio na produção de papel é a falta de capacidade da operação de responder eficientemente às causas raiz de problemas de qualidade. A Crave Industry supre essa limitação muito bem correlacionando índices de qualidade com significativas variáveis de máquina e informações sobre rolos. A plataforma Crave entrega dados relevantes em uma visão precisa, matriz, em um contexto escolhido pelo usuário. Como resultado, poucos minutos de uma análise visual descomplicada revela tanto ou mais do que o trabalho manual realizado por especialistas.