Le secteur forestier brésilien se développe chaque année, qu'il s'agisse d'espaces plantés ou conservés, avec des applications technologiques qui ont différents leviers de performance dans la chaîne de production, du champ à l'industrie forestière. Dans le rapport de l'industrie brésilienne de l'arbre, publié en 2021, au Brésil, plus d'un million d'arbres commerciaux sont plantés chaque jour, atteignant une superficie de 9,55 millions d'hectares à des fins industrielles et 6 millions de zones de conservation supplémentaires.

Ce bilan a un potentiel de stockage de plus de 4,5 millions de tonnes de dioxyde de carbone. Compte tenu de cette croissance exponentielle avec l'expansion de nouvelles usines de pâte à papier et l'entrée de nouveaux acteurs dans le pays, la demande de zones avec des forêts commerciales pour approvisionner et garantir le plan de production de ces usines n'a cessé de croître.

Dans le seul Mato Grosso do Sul, on prévoit une augmentation de la production de pâte de plus de 6 millions de tonnes par an. Avec ce scénario porteur pour l'ensemble de la chaîne de production forestière, les opérations sylvicoles, de récolte et de logistique sont souvent amenées à rechercher l'excellence opérationnelle dans leurs activités et leurs procédés, maximisant la production et la qualité du bois produit.

Le marché mondial de la pâte à papier est de plus en plus exigeant avec la qualité des produits dans ses applications les plus diverses, depuis l'emballage, la cosmétique, les fibres textiles avec nanocellulose jusqu'au tissu. Conformément à cette exigence de l'industrie, la qualité de la matière première doit également suivre les mêmes critères en forêt, où les enjeux liés à l'impact des écorces de bois sur les procédés industriels sont énormes.

Ils génèrent des coûts de maintenance élevés et affectent la disponibilité des équipements dans la préparation des copeaux et des machines à papier, la consommation de produits chimiques dans le blanchiment et la cuisson jusqu'au déclassement des lots pour la teneur en saleté et en sable.

Cet équilibre entre la production et la qualité passe par certains piliers qui soutiennent cet équilibre et dépendent de la surveillance et de la surveillance de la qualité pour éviter les impacts sur les processus de production des usines de pâte. Entre chaque processus des activités de la chaîne, des outils d'évaluation peuvent être appliqués, allant d'une analyse visuelle des grumes avec des longueurs cibles, des diamètres minimum et maximum, la tortuosité, la qualité d'écorçage, les dommages mécaniques, les attaques de ravageurs, les incendies, entre autres.

Les résultats de ces évaluations sont d'une importance primordiale pour orienter les actions avec les équipes de développement et de récolte, visant les réglages du matériel, la formation opérationnelle, les choix des machines et têtes les plus adaptées à l'application, dans un souci de production et de qualité.

Cette étape de surveillance engageant des équipes devant se déplacer sur les zones de récolte, fortement pulvérisées et génératrices de coûts, la filière est en pleine révolution technologique où se développent des outils d'évaluation automatisés. L'utilisation de l'intelligence artificielle dans le but de systématiser le processus et de générer des informations en temps réel avec traçabilité a réduit cet investissement, augmentant la capacité d'analyse sous la forme d'un sens des camions reçus dans les usines.

Actuellement, l'utilisation de l'analyse par caméra est en cours de développement et appliquée à travers des modèles qui ont été développés avec une banque d'images où l'intelligence artificielle est capable d'identifier dans la charge de bois ce qui est de l'écorce et ce qui est du rondin. Tout ce processus a été créé dans l'environnement Digital & Analytics, avec la collaboration de startups qui ont soutenu le développement du modèle construit à partir de plus de 2.000 images dans un réseau "colab".

Ainsi, il a été possible de générer une meilleure assertivité du logiciel avec le calibrage des mesures manuelles, visant une forte corrélation du résultat de l'analyse de l'Intelligence Artificielle dans la mesure de l'indice de pelage dans la charge. Ces informations peuvent être gérées par l'équipe logistique inbound pour la direction et le traitement de cette charge au premier moment, en évitant que des charges à indice d'écorce élevé soient consommées.

Structurellement, des informations sont générées à partir de quel endroit ce bois a été transporté et, par conséquent, récolté, fournissant une traçabilité à l'équipe de développement avec une excellence opérationnelle afin qu'elle puisse effectuer les actions correctives nécessaires. Avec l'application de cet outil via une preuve de concept, il a été possible d'observer une réduction de la teneur en écorce du copeau qui alimente le digesteur, assurant une gestion de la qualité du bois dans les process industriels, réduisant les coûts et évoluant dans les maillons de la forêt chaîne de fabrication.