Oji Paper

Lorsqu’Oji Paper a mis en œuvre Braincube, elle a fait face à un grand défi : réduire ses coûts de production de papier tout en augmentant sa part de marché.

Les ventes de l’usine étaient principalement réalisées au Brésil. Elle devait devenir plus compétitive afin d’atteindre pour atteindre des clients dans toute l’Amérique du Sud. Anderson Meca, le Responsable Machines à papier et Exploitation de la zone de finition, avait mené une analyse préalable de la structure des coûts. Cette analyse montrait que la variabilité des coûts venait principalement du revêtement du papier, à cause d’un produit chimique coûteux entrant dans la couche en surface du papier.

Sur les 2450 variables impliquées dans le processus, Braincube a découvert une combinaison de quatre paramètres permettant d’atteindre l’objectif. Oji a décidé de systématiser cette bonne pratique. Ces combinaisons de paramètres sont devenues une règle que les opérateurs ont pu suivre à l’aide de leur interface Braincube Live.

Dès les premiers jours, ces modifications ont montré une réduction de 5 % de la consommation de produits chimiques.

Début 2015, au début du projet, l’équipe Braincube a cartographié tout le processus de production de l’usine. Cette cartographie incluait deux machines à papier, les coucheuses et les diverses zones de préparation de la couche. Il incluait également les relations entre chacune de ces zones.

L’équipe Braincube a également identifié les diverses sources de données d’Oji Paper. Les deux principales sources de données étaient le système OSlsoft PI pour les données à haute fréquence et la plateforme ERP pour les données à basse fréquence. L’équipe a alors défini la meilleure manière de collecter, lier et réaligner ces données en tenant en compte des décalages temporels.

Pour s’assurer que toutes ces données étaient capturées, Braincube a été mis en œuvre sur les machines à papier et coucheuses les plus à jour technologiquement.

Pour la première phase du projet, les équipes Oji et Braincube ont décidé de travailler à la stabilisation de la consommation de produits chimiques dans la machine à papier. Elles ont créé des groupes SPC (Statistical Process Control) pour 28 variables de consommation avec, pour chacune d’elles, les plages de réglage pour chaque référence de produit.

Braincube Live, une application de tableau de bord en ligne qui donne les réglages à suivre en temps réel, a été mis en œuvre dans les salles de commande sur des écrans dédiés. Dans certains cas, Braincube Live était installé directement sur les panneaux de commande de la machine.

« Les opérateurs ne peuvent rien rater ! », affirme Lincoln Tsuruta, responsable Braincube et Ingénieur Process chez Oji Paper. L’équipe Oji a utilisé Braincube pour apporter deux modifications importantes. Premièrement, ils ont surveillé ces variables clés à l’aide de Braincube Live dans les salles de commande. Ensuite, ils ont réalisé le suivi dans les rapports SPC de Braincube. Ces deux éléments mis en œuvre ont mené immédiatement à une réduction de 10 % de la consommation. Oji a également amélioré la stabilité des caractéristiques du papier.

En offrant aux opérateurs d’Oji les moyens de produire selon les nouveaux standards de production identifiés, Braincube a apporté à Oji de la stabilité, ainsi qu’une importante réduction des coûts.

La deuxième phase de mise en œuvre pour Oji consistait à optimiser ces paramètres récemment identifiés.

Lincoln et son équipe ont utilisé Braincube pour analyser la quantité de revêtement chimique mesurée sur les références principales pendant les huit derniers mois. Cette analyse a révélé que seul un tiers de leurs produits étaient conformes à la quantité de revêtement chimique visée de 5 g/m². Les deux tiers restants dépassaient la quantité de revêtement conforme et cet excès de revêtement créait un coût injustifié.

Braincube fournit aux ingénieurs processus des outils de Big Data puissants pour analyser les relations entre toutes les variables du processus, afin d’immédiatement mettre en lumière les variables ayant un impact et de créer des règles multi-paramètres solides. C’est un avantage considérable pour les spécialistes des process, cela les aide à prendre et a mettre en œuvre les bonnes décisions.

Lincoln Tsuruta

Avec Braincube, l’équipe Oji a analysé les conditions de production des produits conformes. Sur les 2450 variables impliquées dans le processus, Braincube a découvert une combinaison de quatre paramètres permettant d’atteindre l’objectif.

Oji a décidé de systématiser cette bonne pratique. Ces combinaisons de paramètres sont devenues une règle que les opérateurs ont pu suivre à l’aide de leur interface Braincube Live. Dès les premiers jours, ces modifications ont montré une réduction de 5 % de la consommation de produits chimiques.

« Braincube fournit aux ingénieurs processus des outils de Big Data puissants pour analyser les relations entre toutes les variables du processus, pour immédiatement mettre en lumière les variables ayant un impact et pour créer des règles multi-paramètres solides, a déclaré M. Tsuruta. C’est un gros avantage pour les spécialistes des process, cela les aide à prendre et à mettre en œuvre les bonnes décisions. »

Le défi pour la production des papiers spécialisés réside dans le fait que ce sont habituellement des papiers très fins (40 à 60 g/m²) revêtus d’une couche à revêtus d’une couche de produits chimiques spéciaux développés pour chaque usage (impression thermique, sans carbone, etc.). Ces papiers sont par exemple couramment utilisés pour les tickets de caisse et les reçus de carte de crédit. Ces « formulations » correspondent aux « encres » déposées en fines couches sur le papier.

Elles sont appliquées à la sortie de la machine à papier pour la couche de base, puis par passes successives dans les coucheuses pour les couches supplémentaires. Ces encres seules, dont la composition est un secret de fabrication, représentent 16 % du coût du produit fini. Afin de limiter la quantité de revêtement appliquée tout en garantissant la qualité du produit fini, l’enjeu principal est de maintenir la stabilité tout au long du processus de production.