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L'industrie chimique est l'une des industries les plus polluantes du monde. Chaque année, des millions de tonnes de déchets dangereux sont produits par des usines chimiques. Ces déchets comprennent des produits chimiques toxiques, des métaux lourds et d'autres substances nocives qui peuvent contaminer l'air, l'eau et le sol. La gestion des déchets est un problème critique pour l'industrie chimique. S'il n'est pas correctement géré, les déchets peuvent provoquer des problèmes de pollution de l'environnement et de santé localement pour les personnes vivant près des plantes chimiques et dans le monde en affectant le climat et les écosystèmes.
La bonne nouvelle est que les solutions basées sur l'IA peuvent aider à réduire les déchets dans l'industrie chimique. L'IA peut être utilisée pour suivre et prédire la libération de produits chimiques dangereux, optimiser les processus de production pour réduire les déchets et fournir un soutien à la décision de la gestion des déchets. Dans cet article, nous explorerons comment l'intelligence artificielle peut être utilisée pour réduire la quantité de déchets produits par les fabricants de produits chimiques. Nous examinerons comment l'IA peut aider à identifier et à prévenir la production de déchets, ainsi qu'à aider à gérer et à recycler les déchets.
Alors que la conscience environnementale augmente, le sujet des déchets est traité de plus en plus sérieusement. Ces dernières années, le poids du débat public est passé de la responsabilité personnelle à l'entreprise. C'est une tendance raisonnable, étant donné que les déchets industriels constituent la majorité de la production mondiale de déchets.
À une échelle plus locale, les choses ne sont pas différentes. Sur la base des données de la Commission européenne (Eurostat), il est clairement visible que la contribution des ménages et des services à la production de déchets soit mineure par rapport à l'activité industrielle. En 2016, la part en pourcentage de ces secteurs était inférieure à 14%. La construction était en premier lieu, mais les activités industrielles étaient juste en retard (fabrication (11,1%), miniers et carrière (27,6%).
Avec sa part de 9,5%, les eaux usées contribuent au problème. Alors que les eaux usées urbaines ont sa juste part dans la production globale de déchets, les eaux usées industrielles sont le véritable contrat de transformation, car il contient souvent des substances beaucoup plus problématiques à des concentrations plus élevées. En conséquence, son traitement est assez coûteux et subordonné à des exigences spécifiques.
Ce numéro se manifeste dans la fabrication de produits chimiques, qui fait l'objet de l'article d'aujourd'hui. Bien que l'eau de refroidissement puisse être traitée et ramenée au cercle de consommation, celle utilisée pour la fabrication de produits chimiques peut ne pas convenir à un tel traitement. Il en va de même pour les solides. C'est pourquoi la partie cruciale de la gestion des déchets chimiques réduit les déchets. C'est également un principe de base de la fabrication Lean, une méthodologie de gestion des processus de production que la majorité des usines chimiques d'aujourd'hui suivent. Originaire du système de production de Toyota, Lean Management met l'élimination des déchets à son cœur tout en utilisant un principe d'amélioration continue.
Au cours des dernières décennies, les efforts scientifiques et le développement technologique ont permis aux entreprises chimiques de réduire considérablement les déchets de fabrication. Cependant, il y a encore beaucoup à faire. Alors que la consommation globale générale continue d'augmenter, nous avons besoin de moyens plus radicaux et efficaces de prévenir une production excessive de déchets industriels. Au cours de cet article, nous étudierons comment l'apprentissage automatique peut y contribuer.
Les déchets chimiques peuvent être divisés en liquide, solide et gazeux, et peuvent inclure des produits chimiques purs, souvent inutilisés ou expirés, des acides, des solvants, de l'huile utilisée, de l'azote, de l'eau de Javel, des métaux, etc. comme déchets chimiques. En savoir plus sur la chaîne d'approvisionnement chimique ici.
L'industrie chimique utilise également d'énormes quantités d'eau - pour le refroidissement mais aussi à des fins de fabrication (dans des processus tels que la distillation, le raffinage, l'augmentation des produits, etc.). Une fois utilisés, cette eau contient des substances qui sont souvent très toxiques et résistantes même à un traitement d'eau sophistiqué à quelques degrés, comme les pesticides ou les «produits chimiques pour toujours» (PFAS) - une classe de substances synthétiques qui ne se décomposent pas.
Jusqu'à présent, ces produits chimiques les plus persistants continuent d'être produits et appliqués dans les produits. L'apprentissage automatique a contribué à leur détection et à leur classification ces dernières années - nous apprenons toujours à les connaître même s'ils ont été inventés dans les années 40. Les autres contaminants résistants, avec le principal coupable étant les fabricants pharmaceutiques, comprennent les œstrogènes et les antibiotiques.
Les déchets chimiques nécessitent une approche particulière du stockage (par exemple, de nombreuses substances ne peuvent pas être stockées dans des contenants standard fabriqués avec du plastique ou du verre). Le recyclage est également plus complexe que le cas des déchets communaux en raison de mesures de sécurité. Néanmoins, l'industrie chimique s'améliore pour transformer les déchets - selon l'EPA (US Environmental Protection Agency), en 2020, seulement 3% de celle-ci a été libérée dans l'environnement. La partie restante a été gérée avec le traitement, la récupération d'énergie et le recyclage.
Alors que la production communautaire de déchets ne peut pas être évitée ou contrôlée à la source, celle industrielle peut. Compte tenu de l'impact que les substances chimiques peuvent avoir sur l'environnement et à quel point elles peuvent être résistantes, la planification de la production axée sur la réduction semble la meilleure voie vers l'avenir plus vert de l'industrie. Le post-traitement des déchets est, bien sûr, important, mais les mesures préventives permettent aux entreprises d'éviter de pomper de l'argent dans des processus coûteux et de se concentrer sur l'optimisation à la place.
Les cas d'utilisation suivants affichent le rôle que l'apprentissage automatique peut jouer dans la réduction des déchets chimiques. Nous abordons le sujet sous différents angles pour vous montrer tout le spectre de ses capacités.
Une efficacité accrue est souvent poursuivie en ce qui concerne les économies, mais dans le cas de fabricants de produits chimiques (ou de tout autre fabricant, en fait), il peut également réduire l'impact environnemental. La réduction des déchets est simplement payante pour les usines chimiques. Moins ils perdent dans le processus, plus ils produisent et - probablement - vendent. L'intelligence artificielle peut les aider à identifier les moyens les plus efficaces d'utiliser des produits particuliers tout en générant le moins de déchets possibles.
Les lots défectueux constituent une grande partie des déchets produits par les usines chimiques. Une assurance qualité approfondie peut donc être un excellent moyen de réduire les quantités de déchets de défauts. Avec l'intelligence artificielle, les fabricants peuvent identifier les problèmes de la chaîne de montage avant que le lot entier ne devienne défectueux. Les systèmes intelligents peuvent, par exemple, détecter immédiatement la contamination croisée avec des données en temps réel fournies par les capteurs. Les modèles d'IA ont également la capacité de l'empêcher de se produire en évaluant constamment les processus et en détectant tout écart par rapport à la norme.
La détection des défauts peut être alimentée par ordinateur. Contrairement à la conviction commune, l'inspection visuelle est également applicable aux substances chimiques. En analysant différentes variables - couleur, stratification, densité, état physique, etc., l'apprentissage automatique peut détecter les défauts des produits chimiques et empêcher une production excessive de déchets.
Outre la perte financière, tout temps d'arrêt dans une usine chimique peut entraîner une production excessive de déchets. En effet, certaines substances ne peuvent pas être soumises au même traitement ou au même processus deux fois. Ils peuvent également perdre leurs propriétés pendant la période d'arrêt. C'est pourquoi il est crucial pour les entreprises de maintenir la chaîne de montage. Et il n'y a pas de meilleur moyen d'éviter la défaillance de l'équipement que l'entretien alimenté par l'apprentissage automatique.
L'IA peut optimiser le calendrier de maintenance préventif de l'entreprise pour détecter les défaillances possibles avant qu'elles ne se produisent réellement. Il peut être abordé de différentes manières, en fonction de la variété des sources de données ou de l'équipement que l'entreprise utilise. Le choix de stratégie détermine quel modèle sera appliqué dans le processus. Par exemple, les modèles de régression servent bien pour prédire la durée de vie utile restante (règle) d'un atout particulier.
L'efficacité des prédictions dépend évidemment du volume des données et de sa qualité. Pour une grande précision, le modèle doit être alimenté avec des données historiques, en temps réel et statiques provenant de différentes sources, y compris des capteurs, des ERP et d'autres systèmes qui fournissent le contexte.
Les plantes chimiques utilisent largement l'eau pour soutenir divers processus en cours. Sa grande partie va à des fins de refroidissement. Étant donné que les réactions chimiques qui font partie des processus de fabrication peuvent nécessiter l'utilisation de la chaleur ou l'émettre, le système de refroidissement est essentiel pour que l'usine fonctionne efficacement et en toute sécurité. Alors que dans d'autres industries, les mesures concernant la qualité de l'eau de refroidissement ne sont pas si strictes, les fabricants de produits chimiques ont besoin pour s'assurer que sa pureté est la plus élevée. Toute contamination pourrait compromettre la sécurité et affecter la composition du produit.
Ainsi, leur stratégie de réduction des déchets d'eau se concentre généralement sur la maximisation de l'efficacité de la tour de refroidissement. L'apprentissage automatique leur permet de maintenir les processus de refroidissement avec moins d'eau. Pourvu avec les données, le modèle peut trouver des fuites et estimer la quantité d'eau perdue dans une partie particulière du processus. Sur la base de ces informations, le directeur de l'usine ou une autre personne responsable de l'efficacité des processus de fabrication peut décider quelles mesures pourraient réduire les déchets d'eau.
Le recyclage des eaux usées est une autre partie cruciale de la stratégie de réduction des déchets. Il devient de plus en plus courant de transformer les parties des usines chimiques en unités de circuit fermé dans lesquelles l'eau est en continu à différentes fins.
Les fabricants peuvent utiliser différents types de traitement pour purifier les eaux usées, selon les impuretés qu'il peut contenir. Alors que les solides particulaires peuvent être manipulés avec filtration, d'autres contaminants nécessitent des méthodes plus élaborées. L'apprentissage automatique soutient souvent les processus décisionnels concernant la planification du traitement.
Le modèle de classification peut rapidement analyser les données du capteur de l'échantillon d'eau pour détecter les contaminants et les classer comme biologiques ou synthétiques, solides, liquides, etc. formés avec les données historiques contenant les paramètres liés au traitement, il est en mesure de recommander le plus combinaison efficace en termes d'utilisation de l'eau, de consommation d'énergie, etc.
Une autre façon pour l'apprentissage automatique pour soutenir la réduction des déchets de la fabrication de produits chimiques est le recyclage intelligent. Un modèle bien formé peut rationaliser le recyclage des eaux usées mais également les produits et équipements utilisés dans le processus de fabrication, tels que les conteneurs, les pipelines, etc. Éléments pour reconnaître le type de déchets et évaluer son aptitude au recyclage.
Dans un tel cas, l'image de l'appareil de capture est envoyée à l'interprétation. Le modèle de classification formé avec les images de différents types de déchets évalue les données d'entrée et attribue une catégorie pour définir les déchets. Sur cette base, le système prend une décision automatisée sur l'endroit où placer une pièce particulière. Une étape supplémentaire consiste à vérifier si les déchets peuvent être recyclés et à le catégoriser en fonction du type de traitement dont il a besoin.
Les produits chimiques sont soumis à des normes tout aussi strictes en ce qui concerne leur durée de vie utile en tant que produits alimentaires. Cela peut alimenter la production de déchets, en particulier dans le paysage économique actuel qui renforce les fluctuations de la demande.
Alors que par le passé, les entreprises s'appuyaient sur des méthodes statistiques pour estimer la demande, ils peuvent désormais chercher l'apprentissage automatique pour obtenir des estimations précises. En utilisant des techniques d'apprentissage en profondeur, ils sont en mesure d'identifier les modèles dans les données historiques fournies et d'appliquer ces connaissances pour prédire la demande future.
Avec un tel soutien, les fabricants peuvent créer des plans de production qui reflètent la demande probable au lieu de s'appuyer uniquement sur des facteurs de saisonnalité. Avec cela vient une approche plus flexible pour commander des ingrédients. Et cela signifie moins de matériaux expirés et de produits finis qui sont problématiques à utiliser et à recycler.
Avec des systèmes intelligents basés sur l'IA, les usines chimiques peuvent prendre des décisions mieux informées basées sur des sorties précises. Dans les grandes unités, le nombre de processus en cours peut être difficile à suivre et à analyser, ce qui favorise la production excessive de déchets. Les modèles d'apprentissage automatique effectuent ces tâches analytiques banales et sujettes aux erreurs, trouvant des domaines à améliorer en termes de production de déchets et de gestion des déchets sans aucun engagement humain.
Avec des analyses prédictives, les fabricants de produits chimiques sont capables d'adopter une approche beaucoup plus flexible de la fabrication et de la commande. Au lieu de stocker des matériaux qui pourraient expirer, ils ajustent leurs commandes à la demande estimée avec des données pertinentes et réduisent les déchets d'inventaire. Leur production reflète les besoins du marché, et la plupart de leurs produits répondent aux normes de qualité grâce à l'inspection de la qualité et à la maintenance prédictive axée sur l'IA. Cela signifie moins de déchets et plus de revenus.
Avec les tâches de classification alimentées par l'apprentissage automatique, les fabricants de produits chimiques peuvent identifier les contaminants plus rapidement, rationaliser leur traitement des eaux usées et les processus de recyclage.
Comme vous pouvez le voir, l'intelligence artificielle a un impact sur la production de déchets dans les plantes chimiques de différentes manières.
Fondamentalement, chaque usine chimique nouvellement construite est prévue de nos jours avec le principe en boucle fermée afin qu'aucune eau de déchets ne quitte le cercle. Comme nous l'avons mentionné, seulement 3% des eaux usées chimiques aux États-Unis sont libérées dans l'environnement, et j'espère que cela se réduira bientôt à zéro.
Dans le scénario le plus optimiste, l'apprentissage automatique transformera les unités de fabrication en systèmes entièrement circulaires et partiellement durables qui ne dépendent pas de sources d'eau externes à des fins de refroidissement et de fabrication. Étant donné que les ressources en eau diminuent et que les pronostics climatiques ne sont pas très optimistes, il est urgent pour les sociétés chimiques de faire cette transition dans un avenir le plus proche. L'intelligence artificielle le rend plus lisse et plus accessible. Simultanément, nous proposons de nouveaux plans de traitement économes en eau et plus efficaces rationalisés avec la classification ML.
Avez-vous une idée d'application de la technologie ML à votre entreprise? Ou peut-être que vous aimeriez en savoir plus sur ses applications dans l'industrie chimique de notre côté? Contactez-nous pour que nous puissions parler!
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