W VOMinfo: mniej energii, wody i proszku dzięki danym i AI

W numerze tematycznym VOMinfo (05-2026) Tim Florizoone, dyrektor zarządzający ESTEE, wyjaśnia, jak efektywność oparta na danych uwidacznia i obniża zużycie linii do malowania proszkowego. Oraz jak AI sprawia, że ta góra wyników pomiarów staje się użyteczna dla każdego.

Zamknięty obieg

Trzy strumienie w dużej mierze decydują o śladzie ekologicznym zakładu malowania proszkowego: ciepło pieców i wanien, woda i chemia w obróbce wstępnej oraz proszek i sprężone powietrze w kabinie. Dopóki strumienie te są widoczne tylko na miesięcznej fakturze, oszczędzanie pozostaje kwestią szacunków. Kto mierzy je dla każdego odcinka linii i w każdej godzinie, może interweniować w sposób celowany i obiektywnie zweryfikować wynik.

Efektywność oparta na danych opiera się na prostej zasadzie: mierzyć wszystko, optymalizować tam, gdzie wskazują dane, i ponownie mierzyć efekt. Nowoczesne linie łączą w tym celu sterowanie systemem transportowym, obróbką wstępną, piecami, kabinami i oczyszczaniem wody w jednej platformie automatyzacji.

Piece: mądrzejsze wykorzystanie ciepła

Pomiary pieca z systemem podwójnych drzwi wskazują zużycie 377 kWh na godzinę podczas rozruchu wobec 127 kWh na godzinę w pracy ustalonej. Od razu widać więc, ile kosztuje dodatkowy rozruch lub niepotrzebnie długi czas nagrzewania i ile dają dobrze izolowane śluzy.

Drugim przykładem jest odzysk ciepła z pieca utwardzającego do suszarki. Porównanie danych z licznika gazu z dwóch identycznych okresów wykazuje oszczędność około 25% na suszarce. W piecach hybrydowych z elektrycznymi grzałkami oporowymi i wymiennikiem ciepła opalanym gazem dane pomagają ponadto wybrać, który nośnik energii jest w danej chwili najkorzystniejszy i najmniej emisyjny pod względem CO2.

Obróbka wstępna: woda to także energia

W obróbce wstępnej zużycie wody i energii są ze sobą ściśle powiązane, zwłaszcza gdy ścieki są przetwarzane przez odparowanie. Przy 200 m² obrabianej powierzchni na godzinę przejście z dwóch na cztery płukania kaskadowe daje oszczędność 780 litrów wody na godzinę. Ponieważ odparowanie 1 m³ wody wymaga około 150 kWh, oznacza to w obliczonym przypadku oszczędność energii przekraczającą 90 000 euro.

Ciągłe pomiary poziomów w wannach, przewodności i przepływów kaskadowych zastępują ponadto niekontrolowaną kaskadę naturalną pracą sterowaną.

Proszek i produktywność

Pomiar grubości powłoki w linii, w zamkniętej pętli regulacji, zapobiega nadmiernemu nakładaniu powłoki (overcoating). Przy dużych wolumenach zużycie proszku w kg na m² staje się parametrem sterującym.

Dane o produktywności również wpływają na ślad środowiskowy. Na linii przelotowej prędkość łańcucha okazała się o 20% niższa, a wykorzystana powierzchnia zawieszenia aż o 78% niższa od teoretycznego potencjału. Każdy niewykorzystany metr łańcucha zwiększa zużycie energii na lakierowany m².

AI udostępnia dane

Nowoczesna linia generuje codziennie tysiące wartości pomiarowych. Sztuczna inteligencja ułatwia wykorzystanie tej góry danych:

• Modele AI wykrywają odchylenia w szeregach czasowych, takie jak piec niepotrzebnie długo utrzymujący temperaturę lub rosnące zużycie gazu na m², i pomagają ustalić przyczynę.
• Operatorzy i kierownicy produkcji zadają pytania zwykłym językiem i otrzymują uzasadnioną odpowiedź, bez konieczności samodzielnego przeglądania wykresów.
• Wizja maszynowa automatycznie rozpoznaje profile na podstawie zamówień z ERP, z kontrolą człowieka w razie wątpliwości.

W ten sposób analiza danych przechodzi z pracy specjalistów do codziennej rutyny. W ESTEE odpowiada za to UNICoater, nasza własna platforma automatyzacji.

Od wiedzy do dowodu

Dane czynią zrównoważony rozwój mierzalnym i możliwym do wykazania, od paszportu jakości każdego produktu po konserwację zapobiegawczą, która zapobiega awariom i stratom energii. Powstaje w ten sposób samonapędzający się obieg: im więcej linia mierzy, tym bardziej staje się zrównoważona.

Źródło: „Minder energie, water en poeder dankzij data & AI“ (Mniej energii, wody i proszku dzięki danym i AI), Tim Florizoone, VOMinfo 05-2026, s. 20 i 21. Przeczytaj artykuł w VOMinfo