AI rješenja za papirnu industriju
Stabilizujemo basis weight i moisture profile na papirnim mašinama kroz model predictive control, plus hedging modele koji štite EBITDA od volatilnosti pulpa i recikliranog vlakna.
Operativni izazovi u industriji
- ● CD/MD profile varijabilnost basis weighta uzrokuje off-spec rolne i reklamacije od kupaca
- ● Moisture profile odstupanja od ±0.8% degradiraju runnability i izazivaju break-ove
- ● Cijene NBSK pulpa, OCC i mixed paper variraju ±35% YoY, bez sistemskog hedging programa
- ● Honeywell Experion / ABB 800xA DCS nije otvoren za eksperne ML kontrolere bez OPC UA gatewaya
- ● Multivariate disturbance (steam, refining, retention aids) zahtijeva model predictive pristup
Demo case studies
Real-time MPC za stabilizaciju basis weight i moisture profila na fluting mašini
Proizvođač valovitog kartona i fluting papira (PM kapacitet 280.000 t/god, 195 zaposlenih, srednja Evropa). Mašina radi 1.150 m/min sa basis weight raspona 90-180 GSM. Operativni problem: CD profile varijabilnost ±2.8 GSM uzrokuje off-spec rolne (ide u pulper za reciklažu), a MD smjer ima cyclic disturbance od stock approach sistema. Posljedica: 6.4% off-spec, godišnji gubitak 2.1 milion EUR.
Postojeći Honeywell Experion DCS ima klasične PID kontrolere za slice lip i steam boxes, ali nemaju multivariate model. Disturbance sources su isprepleteni: refining intensity, retention chemistry, headbox jet-to-wire ratio, steam pressure - PID-ovi rade lokalno i kompenzuju jedan drugog, što generiše cycling. Vendor solution (Honeywell Profit Controller) je predložen ali zahtjeva 18 mjeseci implementacije i licencu od 850k EUR. Operateri ne vjeruju black-box pristupu i traže transparentnost odluka. Compliance: papirna mašina ne smije biti zaustavljena duže od 4h zbog instalacije.
Postavili smo OPC UA gateway (Eclipse Milo na Linux serveru) koji čita 240 procesnih varijabli iz Experion-a sa 1Hz, plus Voith QCS scanner data sa 100ms rezolucijom za GSM/moisture profile. Telemetrija ide kroz Kafka u TimescaleDB za historian, paralelno u Redis Streams za real-time inference. Razvili smo MPC kontroler koristeći do-mpc i CasADi - state-space model identifikovan iz 4 mjeseca historije (subspace identification metoda N4SID), sa 12 manipulated varijabli (slice lip aktuatori, steam boxes po zonama, refining motora) i 8 controlled outputa (CD/MD profile metrike). Prediction horizon 60 sekundi, control horizon 8 sekundi. Inference budget 150ms, izvršava se na on-premise serveru sa redundansom (2 nodea u active-passive). Integracija sa Experion-om je kao "advisory layer" - MPC izračunava setpoint adjustmente i šalje ih kroz OPC UA u Experion gdje postojeći PID-ovi izvršavaju. Ovo zadržava postojeće safety i interlock mehanizme nedirnutim. Control room dashboard pokazuje trenutne MPC predikcije i razlog svake intervencije (feature attribution kroz SHAP).
Python (do-mpc, CasADi, statsmodels), OPC UA (Eclipse Milo), Apache Kafka, TimescaleDB, Redis Streams, MLflow, Honeywell Experion integracija, Voith QCS, Grafana dashboard, SHAP za explainability
Demo primjer baziran na stvarnoj inženjerskoj praksi. Identitet klijenta povjerljiv prema NDA.
Demand forecasting i automated hedging za pulp i recikliranu sirovinu
Grupa od 3 pilane i papirne mašine (zajedno 410.000 t/god produkcije, 680 zaposlenih) zavisi od NBSK pulpa, OCC (old corrugated containers) i mixed paper za 68% troškova. Cijene su volatile: NBSK je 2022-2024 oscilirao 720-1.480 USD/t. Postojeći proces: nabavka radi spot kupovine na osnovu intuicije, nema sistemskog hedging programa, finansijska služba nema model za risk-adjusted procurement.
Klasičan time-series forecast (ARIMA, Prophet) na samim cijenama pulpa daje MAPE 18-22% na 6-mjesečnom horizontu - nedovoljno za hedging odluke. Cijene zavise od multi-faktorskog signala: kineski PMI, USD/CAD kurs (kanadski producenti), papirna kapaciteta zatvaranja, FastMarkets RISI rate hike-ovi, pa čak i ekvinokcijalne oluje koje prekidaju Sjevernoamerički transport. Pulp futures (CME NBSK) imaju ograničenu likvidnost - nije moguće hedge-ovati cijeli volumen, pa treba optimizovati shta hedge-ovati i kada.
Razvili smo multi-variate forecasting pipeline: 47 ulaznih signala (makroekonomski indikatori, FX, futures curves, supply-side novosti scrap-ovani sa RISI/Fastmarkets, kineski export/import statistike). Model je ensemble: gradient boosted trees (XGBoost) za kratki horizont (1-4 sedmice), Temporal Fusion Transformer za srednji (1-6 mjeseci). Treniran na 14 godina historijskih podataka sa walk-forward validacijom. Hedging optimization layer: stochastic programming model (CVXPY) koji uzima distribuciju budućih cijena (kvantili 10/50/90 iz forecasting modela), order book proizvodnje, postojeće inventare i futures pozicije, te optimizuje hedge ratio po mjesecima maksimizirajući expected EBITDA uz constraint na CVaR (Conditional Value at Risk). Output su konkretni procurement i futures order signali. Integracija sa SAP MM modulom za purchase orders i Bloomberg Terminal API za izvršenje futures trade-ova (preko ovlaštenog brokera, automatic order generation ali manualna potvrda od CFO za trades preko 250k USD). Audit trail u immutable logu sa svim model inputima i odlukama - traženo od interne revizije.
Python (PyTorch Temporal Fusion Transformer, XGBoost, CVXPY, statsmodels), Bloomberg API, FastMarkets RISI scraperi, Apache Airflow, PostgreSQL, MLflow, SAP MM integracija (BAPI), audit log u append-only S3 bucket-u
Demo primjer baziran na stvarnoj inženjerskoj praksi. Identitet klijenta povjerljiv prema NDA.
Tehnologije koje koristimo
Kako radimo
Discovery
3 sedmice: audit DCS topologije, mapiranje QCS scanner outputa, pregled procurement procesa, definicija ekonomskih KPI-eva (off-spec %, EBITDA hedging impact).
Pilot
10 sedmica: shadow-mode MPC na jednoj mašini bez control authority, paralelni hedging backtest na historijskim podacima.
Implementacija
12-16 sedmica: postupno aktiviranje MPC kontrole zona po zonu, integracija sa Experion/800xA, deployment hedging modela u S&OP.
Operacija
24/7 monitoring control loop performance, kvartalno re-identifikovanje state-space modela, mjesečni hedging review sa CFO.
Razgovarajmo o pilotu za vašu firmu
Discovery sesija je 60 minuta - razumijemo vaš problem i predlažemo konkretan pilot pristup.
Kontaktirajte nas