Co-auteur: Paulo Roberto Chiarolanza Vilela et Thiago José Barbosa Mesquita, respectivement ingénieur mécatronique et spécialiste des applications.

Depuis peu, nous avons intégré dans notre vocabulaire des termes liés à l'informatique et à internet: cloud, Big Data, machine l'apprentissage, l'internet des objets, l'intelligence artificielle, parmi tant d'autres; mais comment appliquer ces concepts en usine ou dans nos routines de travail?

L'intégration de ces technologies guide les entreprises vers des « usines intelligentes », dans lesquelles tous les processus sont automatisés et connectés, générant des données stockées dans le cloud et analysées en temps réel par des systèmes d'intelligence artificielle, coopérant avec des experts humains pour des décisions rapides. .et décentralisé. Encore naissantes, certaines de ces innovations sont déjà opérationnelles ou en plein développement. Voici des exemples de cette nouvelle réalité:

L'automatisation industrielle
Sujet récurrent toujours dans la troisième révolution industrielle, le secteur de la bioénergie a connu des avancées dans l'automatisation industrielle au cours des trois dernières décennies, avec l'adoption massive des technologies de contrôleurs logiques programmables et l'émergence de centres d'opérations intégrés qui contrôlent depuis l'arrivée de la canne à sucre jusqu'à la sortie. du produit final.

Un bon exemple de ces gains réels est la fermentation. Les processus de fermentation haute performance nécessitent une attention particulière en termes de préparation du moût, de conduction d'alimentation, de contrôle de la température et de procédures CIP. L'application de ce type de contrôle favorise une meilleure répartition du sucre dans le temps, augmentant l'efficacité en éthanol et réduisant les coûts de production. En valeurs actuelles, l'augmentation du rendement général de la distillerie (pourcentage) du processus manuel au processus automatique de 1,43 point de pourcentage équivaut à plus de 7,4 millions de reais pour une distillerie qui produit 800 mètres cubes d'éthanol par jour.

Technologie d'analyse des procédés
Le concept de PAT, Processus La technologie analytique, qui peut être traduite par technologie de procédé analytique, permet le transfert d'analyses de qualité vers les lignes de production ( en ligne, en ligne ) et a un fort potentiel d'applicabilité dans les industries du sucre et de l'éthanol. Le principal représentant de ce concept est la technologie NIR, Near infrarouge Spectroscopie.

Pratiquement, tous les échantillons du secteur peuvent être analysés selon le principe NIR, tels que la canne broyée, la bagasse, les bouillons, la tourte, le sirop, les pâtes, le miel, le moût, le vin, la levure, le sucre et l'éthanol produit, permettant des détections analytiques en temps réel et optimiser le processus de production. Des applications telles que le contrôle de l'extraction avec analyse directe des fibres, de l'humidité et des sucres de la bagasse dans le sillage du sucre produit et de la fermentation sont déjà une réalité.

Solutions MES
Dix managers sur dix rêvent de suivre, en temps réel et avec précision, toutes les opérations industrielles; dans lequel un problème imminent est détecté et résolu par l'équipe, qui dispose des informations nécessaires à la prise de décision avant que des écarts compromettant la qualité ou l'efficacité de l'industrie ne se produisent. C'est possible avec les solutions MES (Manufacturing Execution Systems).

Les plateformes MES acquièrent des données de différentes sources (systèmes de gestion, ERP, automatismes industriels par exemple), automatisent l'organisation des informations par équipement, lot, opérateur, décalent et réalisent l'analyse des métriques et des performances de production, la maîtrise statistique des processus, la capacité (CP, CPK), fournissant un large éventail d'informations à valeur managériale qui réduisent les défaillances et augmentent la fiabilité des processus.

Usines intelligentes
Le concept d'usines intelligentes consiste à créer un environnement où les technologies numériques fonctionnent ensemble, connectant des systèmes automatisés et des machines.

Ainsi, des simples capteurs aux analyseurs multi-composants (NIR) génèrent des données en temps réel, qui sont stockées (Big Data) et définissent les meilleures consignes de manière autonome, par simulation, optimisation et logique floue. Les actions seront suivies par des plateformes MES et validées par des modèles prédictifs qui apprennent en continu de chaque nouvelle donnée.

Conclusions
Les industries du sucre, de l'éthanol et de la bioénergie ont investi dans des technologies visant à obtenir des informations fiables en temps réel, ouvrant la voie à l'industrie 4.0, élevant l'industrie à un niveau sans précédent de productivité, de qualité et de sécurité opérationnelle. La combinaison des technologies habilitantes de l'Industrie 4.0 permet de consommer facilement de grandes quantités de données et de générer des analyses et des évaluations très rapidement, ce qui, pour un humain, pourrait prendre des semaines de travail.

Cette méthode aide à examiner et à ajuster les opérations en fonction des interactions et des comportements récents des plantes, en identifiant les variables pertinentes, en accélérant et en automatisant les analyses complexes, permettant aux humains de se concentrer uniquement sur les aspects les plus pertinents de l'industrie. Tout cela représente une réduction des coûts et une meilleure planification de la production pour les cultures actuelles et futures afin de générer des revenus et d'éviter d'éventuelles pertes.