Когда пора модернизировать предприятие по переработке?

Возможно, ваше предприятие по переработке отходов производит меньше товарной продукции, чем раньше. Возможно, вам нужно увеличить выход определённого продукта, пользующегося высоким спросом. Или качество переработанного сырья не отвечает потребностям ваших клиентов.

«У переработчиков есть целый ряд потребностей при рассмотрении модернизации или обновления технологий: от качества продукции до энергопотребления и сокращения затрат на техническое обслуживание», — объясняет Глеб Трофимов, региональный менеджер по продажам TOMRA Recycling . «И, как поставщики, мы в первую очередь ищем подходящее техническое решение, отвечающее целям клиента. Это может быть модернизация до оптического сортировщика последнего поколения, внедрение решения на основе глубокого обучения с использованием искусственного интеллекта или добавление сортировщика в линию. Мы консультируемся с переработчиками, чтобы убедиться, что предлагаем правильное решение, отвечающее их целям».

Сегодня технологии автоматизации сортировки, доступные на предприятиях по переработке материалов (MRF) и переработке пластика (PRF), стремительно развиваются. Новые версии оптических сортировщиков, выпущенных всего 10 лет назад, будут обладать обновлёнными функциями, позволяющими сортировать материалы более гранулярно.

«Если производительность падает, растут затраты на захоронение отходов или увеличиваются затраты на ручной труд, предприятию могут быть полезны обновленные технологии или дополнительные решения, которые помогут улучшить сортировку», — добавляет Трофимов.

Помимо повышения производительности сортировки, модернизация и усовершенствование линии могут способствовать снижению долгосрочных эксплуатационных расходов. Трофимов отмечает последние усовершенствования в новых машинах, которые обеспечивают снижение энергопотребления и расхода воздуха. Кроме того, надёжность и простота обслуживания способствуют повышению эффективности работы предприятия. Всё это в совокупности снижает долгосрочные расходы на обслуживание и эксплуатацию, что положительно сказывается на итоговой прибыли.

Интеграция данных 

Оптические сортировщики генерируют огромные объёмы данных, которые можно использовать для повышения общей эффективности работы. Раньше эта информация была привязана к отдельной машине, и работнику требовалось личное присутствие на объекте для доступа к данным и анализа. Хотя эти данные были полезны для одного предприятия, их распространение между несколькими точками было сложной задачей.

Переработчик может значительно повысить производительность новых сортировочных машин, используя облачные технологии отчётности, которые уже предлагают производители. «Наш безопасный облачный портал мониторинга TOMRA Insight предоставляет данные о сортировке практически в реальном времени, являясь инструментом стратегического управления, к которому можно безопасно получить доступ из любой точки мира, где есть интернет», — говорит Трофимов. «И это касается не одной машины. Данные предоставляются по каждой машине, по каждому заводу и по всей компании, поэтому он обеспечивает отчётность и мониторинг для всех машин».

Сортировщики теперь представляют собой подключенные устройства, которые превращают сортировку из операционного процесса в инструмент стратегического управления. Настраиваемые отчёты позволяют ключевым сотрудникам анализировать критически важные операционные данные, такие как выход продукции, производительность и чистота, по сортировочной машине, по сменам, по местоположению или по всем объектам.

Подключённые устройства не ограничиваются данными о производстве, предоставляя информацию о доступности оборудования, производительности, техническом обслуживании и активных сигналах тревоги. Эти сигналы тревоги помогают переработчикам предупредить потенциальные проблемы и оптимизировать производительность сортировочных установок.

Кроме того, новые инструменты анализа отходов на основе искусственного интеллекта (ИИ) с глубоким обучением, такие как PolyPerception Analyzer, обеспечивают дополнительную прозрачность операций благодаря мониторингу материалов в режиме реального времени на ключевых этапах процесса сортировки. Каждый объект, проходящий под камерой, анализируется в режиме реального времени, а модели глубокого обучения быстро адаптируются к изменениям в потоке отходов. Анализ отходов приносит пользу предприятию, повышая эффективность сортировки, оценивая истинное качество материалов для принятия коммерческих решений и сертифицируя качество материалов на соответствие требованиям.

Дополнения ИИ

В последние несколько лет искусственный интеллект (ИИ) привлёк большое внимание в сфере переработки отходов. Хотя ИИ десятилетиями использовался для разделения материалов с помощью оптических сортировщиков, глубокое обучение в его рамках теперь расширяет возможности механической сортировки. Интересным трендом является сочетание камер и алгоритмов глубокого обучения с функциями сортировки на основе датчиков для обеспечения гранулярной сортировки материалов.

«Нам необходимо понимать, что это разные технологии сортировки, каждая из которых обладает своими уникальными преимуществами», — объясняет Индраджит Прасад, менеджер по продукции глубокого обучения. «Датчики ближнего инфракрасного диапазона (БИК) и другие датчики в оптических сортировщиках сортируют по типу материала, различая, например, полиэтилентерефталат (ПЭТ), полиэтилен (ПЭ) и полипропилен (ПП) в случае пластика. Глубокое обучение, с другой стороны, сортирует на основе визуальной информации — того, что видит глаз».

Сочетание датчиков ближнего инфракрасного диапазона таких устройств, как AUTOSORT, с алгоритмами глубокого обучения ИИ GAINnext — это настоящее чудо в мире переработки отходов, которое решает задачи сортировки, когда-то считавшиеся сложными или невыполнимыми. Оно устраняет ряд ограничений, присущих решению на основе ИИ с использованием камеры при сортировке ключевых материалов на MRF или PRF.

Во-первых, такое сочетание позволяет сортировать материал с помощью клапанных блоков гораздо быстрее, чем с помощью роботизированных рук. «Руки разработаны для имитации действий человека, поэтому они обеспечивают около 70–80 захватов в минуту», — говорит Трофимов. «Клапанные блоки обеспечивают гораздо более высокую производительность, и мы наблюдаем уровень чистоты более 95% при производительности, достигающей шести тонн в час».

Кроме того, сочетание традиционного ИИ на основе сенсоров с глубоким обучением позволяет более точно сортировать пластик. «Камера с глубоким обучением распознаёт цвет, форму и текстуру материала на ленте. Таким образом, она может распознать зелёную бутылку из-под газировки, прозрачную бутылку из-под воды или кувшин для молока», — добавляет Прасад. «В сочетании с датчиком ближнего инфракрасного диапазона оптического сортировщика мы можем определить, что это ПЭТ-бутылка с этикеткой из ПЭТ или ПВХ».

Глубокое обучение открывает новую эру возможностей сортировки и источников дохода для переработчиков, включая сортировку пищевого пластика, модернизацию потоков ПЭТ или бумаги, расширение возможностей сортировки алюминия и обеспечение более сложной сортировки древесных материалов.

Однако Трофимов советует проконсультироваться с поставщиком технологий, чтобы убедиться в правильности выбора комбинации датчиков. «При модернизации может оказаться, что переход на новейший оптический сортировщик поможет достичь поставленных целей, а может потребоваться дополнительная сортировочная машина. Мы здесь, чтобы помочь переработчикам в выборе правильной комбинации».

Консультанты по модернизации 

Когда речь идёт о модернизации оборудования, Трофимов объясняет, что у переработчиков часто возникает триединая потребность. «Усовершенствования обычно направлены на повышение выхода продукции, чистоты, производительности или комбинации всех трёх». Он также отмечает, что в конечном итоге переработчики стремятся к простоте обслуживания и снижению энергопотребления.

Изменения на рынке могут побудить переработчиков оснащать свои мощности новыми технологиями. Несколько лет назад термоформы были не так распространены в потоке ПЭТ, как сегодня. Если переработчик хочет продавать материал для вторичной переработки бутылок, термоформы ПЭТ должны быть удалены из бутылок.

«Термоформу невозможно переработать в бутылку, поэтому оптический сортировщик должен определить, что это ПЭТ-бутылка, а что — ПЭТ-термоформа», — объясняет Трофимов. «Всего пару поколений назад наши устройства AUTOSORT не могли это различить, но обновлённые датчики и алгоритмы в нашем последнем поколении AUTOSORT позволяют отделять ПЭТ-бутылки от ПЭТ-термоформ».

Трофимов вспоминает, как работал с компанией по переработке пластика в Британской Колумбии (Канада) над заменой старых оптических сортировщиков для производства гранул из переработанного пластика. Модернизация сортировщиков до новейших версий позволяет владельцу получать данные в режиме реального времени для анализа сортировки. Кроме того, обновлённая схема включает в себя алгоритмы глубокого обучения на основе искусственного интеллекта для дальнейшей очистки потока ПЭТ.

«Владелец ценит информацию о материале, который проходит через машину», — объясняет он.

Кроме того, компания по управлению твердыми отходами, работающая по всей Северной Америке, недавно заменила оптические сортировочные машины, которым было около 15 лет, на своем заводе по переработке в Онтарио, Канада, чтобы повысить эффективность переработки и чистоту старой гофрированной тары (OCC). Помимо повышения производительности, это было обусловлено также необходимостью упрощения обслуживания оборудования.

Итак, когда же MRF или PRF пора задуматься о модернизации? Трофимов говорит, что каждое предприятие собирает собственную статистику и проводит измерения, чтобы принять решение. «Это может быть изменение потоков материалов или снижение выхода определённого продукта. Обычно это не происходит в одночасье. Такие решения принимаются постепенно», — говорит он.

Независимо от причины модернизации, Трофимов выступает за то, чтобы переработчики обращались к поставщику технологий и совместно работали над решением. «Переработчики обладают знаниями о своих операциях, о том, что принимается, что можно сортировать и где необходимы улучшения», — заключает он. «Поставщики технологий обладают обширным опытом применения оборудования по всему миру. Мы обладаем необходимыми консультационными знаниями и сосредоточимся на техническом решении, чтобы подобрать правильную комбинацию датчиков для достижения поставленных целей».

Источник: https://www.recyclingproductnews.com/article/43651/when-is-it-time-to-retrofit-your-mrf