Пресс-центр компании ОБФ (Объединённые бумажные фабрики) опубликовал интервью с Денисом Жирновым, кандидатом технических наук, главным специалистом по системному анализу технологии производства. Текст этой беседы, приуроченной ко Дню российской науки, мы публикуем ниже.
Компания ОБФ — одна из немногих в ЦБП, кто всеобъемлюще занимается наукой. Расскажите об истории развития этого направления деятельности.
— Наша научно-исследовательская лаборатория ведёт свою историю с 2011 года, когда она была организована, с подачи Дмитрия Александровича Дулькина — профессора, доктора технических наук, Управляющего партнёра компании «ОБФ», — на Сухонском КБК (СКБК), одном из крупнейших предприятий в составе ОБФ.
Её необходимость в том, что внедрение на производстве любой технической инновации должно иметь научное обоснование. Задача лаборатории — как раз и обеспечивать этот фундамент.
На базе лаборатории защищались кандидатские и докторские диссертации, проводятся все эксперименты. Отдельно стоит отметить персонал лаборатории, который имеет компетенции по проведению испытаний на любом участке технологической линии. Эти компетенции выращивались в течение многих лет — во время проведения лабораторных и промышленных испытаний. Таким образом мы можем быть уверенными в качестве получаемых исследований.
Любое новое решение — будь то испытание химиката или настройка технологического режима — сначала проходит проверку в лаборатории. Там мы можем смоделировать полный производственный цикл: от роспуска макулатуры до формирования бумажного полотна. Только после получения положительного заключения переходим к промышленным испытаниям.
Как научное обоснование решений влияет на качество продукции и экономическую эффективность производства?
— Наш подход — это максимальное восстановление бумагообразующего потенциала волокна за счёт его качественной подготовки, а не только за счёт добавления химических вспомогательных веществ. Мы стремимся «выжать» из сырья всё возможное технологическими методами: фракционированием, подбором размалывающего оборудования, двухслойным формованием и другими технологическими методами.
Многие конкуренты заинтересованы в быстром результате и увеличивают вложения в химикаты. Мы же, как коммерческая организация, ищем экономически эффективные решения. Сначала восстанавливаем потенциал вторичного волокна, и только когда он достиг своего предела, начинаем добавлять химию. Это не только выгодно, но и экологично: меньшее количество химикатов в макулатуре облегчает её последующую переработку, снижает вредное воздействие на природу.
Многие производители картона заявляют об его высоком качестве. Как вы гарантируете это качество?
— Если мы говорим о макулатурном тарном картоне, гофрокартоне, то продукция подвергается контролю на специальном оборудовании. Это дорогостоящая приборная база, можно сказать, уникальная в своем роде — мало кто из предприятий ЦБП имеет подобную. TSO тестер позволяет измерять ориентацию волокна в бумажном полотне и профили жёсткости в машинном и поперечном направлении, что облегчает настройку бумагоделательной машины, улучшает перерабатываемость тарного картона.
Это даёт возможность прогнозировать как качество продукции, так и её поведение при дальнейшей переработке — исключить одну из самых распространенных проблем при переработке — коробление гофрокартона, вызванное неравномерным и не сбалансированным углом TSO. С помощью этого оборудования мы можем объективно доказать, что является источником возникновения проблем в случае, если в композиции используются как наше сырьё так и сырьё других поставщиков.
Когда мы говорим о науке, в первую очередь важно сотрудничество с высшей школой, как центром создания инноваций и подготовки кадров. Сотрудничает ли Компания ОБФ с университетами и внешними научными центрами?
— Основное взаимодействие идет с Северным (Арктическим) федеральным университетом имени М. В. Ломоносова, где защищались Дмитрий Александрович, и ещё более 10 кандидатов наук — сотрудников ОБФ. У нас налажены контакты с кафедрой.
Взаимодействуем и в части испытаний макулатурной массы, отправляя туда образцы для анализа. Например, для определения электрокинетических свойств макулатурной массы. Это позволяет нам оценивать эффективность работы процессных химикатов.
Кроме того, активная работа идет именно по линии образования. Студенты университета проходят у нас практику, а лучшие из них остаются работать. Наши сотрудники получают там высшее образование, защищаются в аспирантуре. Получается взаимовыгодный обмен: информацией, кадрами, ресурсами.
Какие главные тренды и вызовы стоят перед отраслью сегодня?
— Во-первых, это постоянный рост требований рынка к качеству макулатурного тарного картона. Требования по индексу SCT повышаются каждый год. Мы планомерно шли от показателя 16–17 к 22, в основном за счёт восстановления потенциала волокна. Но предел есть — дальнейший рост до 24 возможен уже только с применением поверхностного нанесения крахмала на плёночном прессе.
Во-вторых, ухудшение качества макулатуры из-за проблем с раздельным сбором и накоплением химикатов и снижением длины волокна после множества циклов переработки. Наш ответ — проект по термодиспергированию на СКБК, который позволит перерабатывать низкосортную макулатуру, расширяя сырьевую базу.
В-третьих, важнейший тренд — технологичность и стабильность физико-механических показателей продукции. Мы одни из первых в отрасли стали жёстко контролировать не только нижние, но и верхние границы ключевых показателей (например, SCT), а также такие параметры, как колебания влажности и массы по ширине бумажного полотна. Это гарантирует нашим потребителям стабильность качества их конечной продукции — гофроящиков.
Какую роль в будущем отрасли играют цифровые технологии и искусственный интеллект?
— ИИ для нас — это в первую очередь инструмент для решения прикладных задач. У нас есть выделенная, развернутая на защищенных серверах большая языковая модель. Она работает только с нашими внутренними данными, что гарантирует конфиденциальность.
Мы применяем её в нескольких направлениях:
- Создание экспертных систем и агентов. Наполняем систему всей технической документацией, инструкциями, данными по технологическим процессам. Это позволяет создать внутреннего «технологического эксперта», к которому сотрудник может обратиться с вопросом и быстро получить структурированный ответ с опорой на литературу, без вымышленных данных, экономя время специалистов.
- Анализ и обработка информации. Модель помогает быстро анализировать информацию, отчёты, выделять суть, сравнивать технологические процессы на разных площадках, находить расхождения и направления для развития.
- Обучение персонала. На основе должностных инструкций, правил по охране труда, инструкций по оборудованию и по технологическому процессу, ИИ помогает генерировать понятные и наглядные презентации для рабочих, что значительно повышает эффективность обучения.
Что касается прогнозирования, то это следующий этап. Мы планируем создавать системы, которые на основе больших данных с тысяч датчиков будут прогнозировать ключевые показатели качества в реальном времени. Это позволит персоналу массоподготовительного отделения и машинистам БДМ вносить корректировки в технологический процесс сразу, а не через 20-30 минут, которое необходимо для проведения всего спектра выходного контроля продукции.
Мы коснулись того, что научная работа должна приводить в том числе к экономической эффективности производства. Можете привести практические примеры?
— Мы проверили на практике гипотезу из научной статьи: традиционные системы подачи химикатов на производстве не позволяют эффективно перемешивать химические вспомогательные вещества с макулатурной массой. Смоделировали процесс в лаборатории — оказалось, эффективность всего 50% от теоретически возможной.
Мы первыми в России применили промышленную установку для перемешивания химикатов с макулатурной массой Trumpjet для подачи катионного крахмала, которая раньше использовалась только для удерживающих добавок. В результате расход катионного крахмала снизился более чем в два раза при том же качестве продукции. Установка окупилась всего за год.
Были и приятные бонусы — например, улучшилось обезвоживание массы на сеточном столе. Это тот случай, когда лабораторные данные идеально подтвердились на практике. К нам даже приезжали коллеги с других фабрик — посмотреть на решение. Для меня это главное подтверждение того факта, что наука — в основе всех процессов.
Как вы представляете себе бумажную фабрику через 10-15 лет? Как она изменится?
— Фабрика будущего для меня — это разумная автоматизация, где система управления технологическим процессом обрабатывает большие данные, а искусственный интеллект служит помощником для технологов. Он быстро анализирует то, что человек физически не может, и предлагает обоснованные решения. Но ключевая роль всегда остается за людьми — ИИ лишь второй пилот.
Такая связка даст синергию: мы сможем управлять процессом с высокой точностью, легко переходить между марками продукции и значительно снижать брак. Кроме того, ИИ поможет прогнозировать спрос, что решит одну из наших главных проблем — короткий горизонт планирования из-за непредсказуемости заказов.
В итоге производство станет не только точным, но и предсказуемым: мы будем заранее знать, что и в каком объёме производить, а клиенты — получать нужную продукцию точно в срок.
