Grupa Ciech, największy producent sody kalcynowanej w Europie Środkowo-Wschodniej, otrzymała dofinansowanie z Narodowego Centrum Badań i Rozwoju (''NCBiR'') na projekt wykorzystujący nowoczesne technologie w celu zwiększenia płynności produkcji sody w zakładzie w Inowrocławiu. W ramach tego grantu Ciech pracuje również nad optymalizacją produkcji sody metodą amoniakalną poprzez wykorzystanie m.in. modelu opartego na sieciach neuronowych. To nie jedyne działanie Grupy wykorzystujące najnowsze technologie - prowadzone we współpracy z firmami technologicznymi projekty w fabrykach w Inowrocławiu i niemieckim Stassfurcie pozwolą m.in. na digitalizację sterowania produkcją sody. Efekty prowadzonych prac, w postaci pozytywnego wpływu na wynik finansowy biznesu sodowego, powinny pojawić się od czwartego kwartału 2020 roku.
Projekt dofinansowany przez NCBiR w ramach Programu Operacyjnego ''Inteligentny Rozwój 2014-2020'' dotyczy przede wszystkim działań z zakresu tzw. predictive maintenance, czyli umożliwiających ocenę stanu urządzeń na liniach produkcyjnych i tym samym zapewnienie maksymalnie płynnej produkcji. W pierwszym etapie przeprowadzone zostaną dokładne analizy, które pozwolą na identyfikację zależności między parametrami i zdarzeniami oraz testy algorytmów detekcji anomalii. Następnie w wybranych obszarach produkcji zostaną wdrożone systemy, które pozwolą na nadzorowanie produkcji przy pomocy urządzeń mobilnych. Takie rozwiązanie pozwoli na maksymalnie szybki czas reakcji w bieżącej obsłudze linii produkcyjnej i urządzeń. Efektem działań ma być zwiększenie efektywności w obszarze utrzymania parku maszynowego. Wartość projektu realizowanego w Inowrocławiu to ok. 10 mln zł, z czego prawie 5 mln to grant z NCBiR.
Innym realizowanym projektem jest optymalizacja produkcji sody przy wykorzystaniu m.in. modelu opartego na sieciach neuronowych z wykorzystaniem danych historycznych. Wszystkie te działania pozwolą na zwiększenie płynności i wydajności produkcji przy jednoczesnym zwiększeniu przewidywalności pracy całej instalacji oraz poprawie wskaźników zużycia surowców używanych do produkcji. We współpracy z partnerami z dziedziny inżynierii przemysłowej fabryka ma też zacząć stosować mechanizm machine learning w punktowych udoskonaleniach linii produkcyjnych sody.
- W Grupie Ciech zdajemy sobie sprawę, jak ogromne możliwości w zakresie optymalizacji produkcji przynosi czwarta rewolucja przemysłowa. Takie rozwiązania jak sieci neuronowe i uczenie maszynowe pozwalają wydajnie projektować procesy, sterować nimi, a nawet zapobiegać awariom. Dzięki współpracy z Narodowym Centrum Badań i Rozwoju oraz najlepszymi firmami technologicznymi, jesteśmy w stanie testować rozwiązania na najwyższym światowym poziomie, które realnie przełożą się na wzrost efektywności produkcji i wyniki Grupy - mówi Mirosław Skowron, Członek Zarządu Ciech S.A. odpowiedzialny m.in. za procesy produkcyjne i inwestycje.
Z kolei w zakładach sodowych Grupy Ciech w niemieckim Stassfurcie planowane jest wdrożenie tzw. advanced proces control, czyli automatycznej zmiany parametrów produkcji przez komputer w celu zwiększenia wydajności.
Łącznie w zakresie digitalizacji procesu produkcji i utrzymania ruchu w zakładach sodowych Grupy prowadzonych jest ok. 10 projektów w czterech głównych obszarach (technologie mobilne, predictive maintenace, modelowanie i symulowanie produkcji, wykorzystanie sieci neuronowych i technologii black box). Efekty prowadzonych projektów, mające przełożenie na wynik finansowy biznesu sodowego, powinny pojawić się od czwartego kwartału 2020 roku.
Oprócz działań z zakresu digitalizacji produkcji, Ciech wdraża we wszystkich spółkach Grupy rozwiązania IT z zakresu doskonałości operacyjnej. Dotyczy to takich aspektów jak zarządzanie dokumentacją czy zasobami ludzkimi, np. w postaci szkoleń. Szczególnie ważne są kwestie szkoleń załogi fabryk, co w przypadku kluczowych stanowisk (mistrz zmianowy, dyspozytor) może trwać nawet 3 lata. Wykorzystanie technologii rozszerzonej rzeczywistości i stworzenie wirtualnej dyspozytorni może ten czas znacząco skrócić.
