Digitalisation

Fabrication intelligente

Nous augmentons l’efficacité de nos usines et la rentabilité de nos procédés de production en utilisant les données et les technologies numériques. Grâce aux appareils mobiles, nous avons accès aux informations pertinentes dans notre activité quotidienne. L’intégration poussée des processus productifs et administratifs nous permet de prendre plus rapidement de meilleures décisions.

L’application « Augmented Reality » (réalité augmentée) épaule les collaborateurs de nos usines dans leurs tâches quotidiennes. À travers elle, ils accèdent de façon directe et rapide aux informations nécessaires, depuis des appareils mobiles spécialement équipés, tels que des tablettes ou des smartphones. Nous augmentons ainsi la rentabilité de nos processus et garantissons un transfert de connaissances plus pérenne.

L’application « Predictive Maintenance » (maintenance prédictive) vise à prédire le moment optimal d’exécution de la maintenance, afin de réduire les réparations imprévues et les pannes et d’optimiser la coordination de la maintenance et des procédés de production.

Cette application repose sur la prévision de l’état fonctionnel des pièces et composants critiques des installations de production, comme les compresseurs ou les échangeurs thermiques. Des capteurs fournissent des données sur les conditions d’exploitation en temps réel. Ces données sont modélisées, puis évaluées à l’aide d’un logiciel spécial, qui tient également compte de l’historique des données du procédé.

Ziel der BASF ist es den Standort Ludwigshafen nicht nur optimal, sondern auch klimafreundlich mit Energie zu versorgen. Eine gute Lösung bieten hierzu die Gas- und Dampfturbinen-Anlagen. Sie verringern die eigenen CO2-Emissionen und schonen zugleich Ressourcen, indem sie die entstehende Abgaswärme zum Herstellen von Dampf nutzen. Dieser wird dann in den Produktionsbetrieben des Werkes für unterschiedlichste chemische Prozesse eingesetzt.
Abdruck honorarfrei. Copyright by BASF.

BASF not only wants to optimally supply its Ludwigshafen site with energy but to do so in a climate friendly way. Combined heat and power (CHP) plants offer a good solution. They reduce our CO2 emissions and at the same time conserve resources by using the waste heat to produce steam. This is then used by the site's production plants for a wide variety of chemical processes.
Print free of charge. Copyright by BASF.

Notre Verbund de Ludwigshafen consomme près de 20 millions de tonnes de vapeur par an, qui proviennent des installations de production et des trois centrales du site. Par ailleurs, les centrales produisent la majorité de l’électricité nécessaire sur place, et parfois plus, de sorte que l’électricité excédentaire est injectée dans le réseau public.

Cependant, l’électricité est une activité complexe, car les prix du marché changent toutes les 15 minutes. Des programmes informatiques aident à acheter et à vendre au meilleur moment. Cela nécessite toutefois une prévision précise de la quantité de vapeur et de chaleur résiduaire que les installations de production fournissent au site, de la quantité de vapeur que les centrales doivent fournir et de la quantité d’électricité nécessaire. Ces quantités fluctuent également en fonction de la période de l’année, de la météo et des conditions économiques.

Jusqu’à présent, les besoins totaux étaient déterminés manuellement en associant les prévisions individuelles des installations. Un nouveau modèle statistique, basé sur de gros volumes de données, fournit désormais des calculs plus précis. Le logiciel tient compte, entre autres, de l’historique et des informations actualisées sur les arrêts de production, des données météorologiques et des indices économiques. Le programme recherche des rapports entre ces données et établit des liens avec la demande d’énergie.

Cette démarche a porté ses fruits, puisque la prévision de la demande de vapeur s’est déjà améliorée de 60 %. L’ancienne procédure sera progressivement remplacée par la nouvelle, qui s’appliquera à d’autres domaines. Le nouveau programme nous aide également à mieux prévoir les prix dans la vente d’électricité.