Vallourec optimise sa consommation d'énergie avec la Data Science

Pour le site pilote de Youngstone aux Etats-Unis, une nouvelle technologie d’optimisation de la consommation a vu le jour en Europe : le four à arc électrique contrôlé par la data.

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Vallourec optimise sa consommation d'énergie avec la Data Science

La majeure partie de l’acier que produit Vallourec pour fabriquer des tubes provient des aciéries du groupe. Celles de Jeceaba (Brésil) et Youngstown utilisent pour cela des fours à arc électrique ou EAF (Electric Arc Furnace). Utilisé lors de la première étape d’élaboration de l’acier, ce procédé utilise l’énergie thermique créée par un arc électrique dans la charge, constituée de ferrailles en acier, pour les fondre sous forme de métal liquide, propre à être transformé en produits nouveaux.

Partant du constat qu’une partie importante du coût de production provient de l’étape de fusion et dans l’optique de générer un maximum d’économies, il était nécessaire d’accroître la productivité tout en contrôlant les dépenses liées à l’énergie.

Le Big Data à la rescousse

Lors du processus de fabrication de l’acier, le temps sous tension de l’EAF -qui utilise l’énergie électrique pour faire fondre l’acier- est un paramètre essentiel. Car, plus le temps de mise sous tension est faible, plus la productivité du four est élevée.

En vue d’améliorer cette performance clef, fin 2018, un projet d’optimisation de la consommation d’énergie (le projet nCOOP) a vu le jour chez Vallourec Star. Le principe ? Accroître la productivité du four en diminuant la variabilité de sa consommation énergétique, et en conséquence, sa consommation moyenne. Ce qui est nouveau, c’est que nCOOP s’appuie sur le Big data, qui demeure l’un des 3 piliers de l’industrie 4.0 à Vallourec. Les data scientists peuvent en effet résoudre rapidement des problèmes complexes tout en utilisant beaucoup de moins de ressources que les techniques traditionnelles.

Ce n’est pas moins de 2 années de données (30 Go) qui ont été fournies pour la mise en œuvre du projet en novembre dernier. Ces données ont subi une phase d’exploration puis un modèle a été construit en février-mars 2019. Le logiciel ainsi créé est alimenté en temps réel avec les données nécessaires à l’exploitation du modèle. Une vraie plateforme 4.0 ! Les premiers résultats de nCOOP sont encourageants. Les économies réalisées seront importantes aussi bien au niveau financier qu’environnemental. Ce procédé sera ensuite déployé au sein du site de Jeceaba.

Une collaboration réussie avec GE Digital

Cette initiative a pu voir le jour grâce à l’étroite collaboration des équipes parisiennes de data science de GE Digital, la filiale de General Electric qui fournit des solutions industrielles et logicielles destinées à améliorer la disponibilité, la fiabilité et la productivité des équipements industriels. GE Digital a ainsi développé deux modèles pour Vallourec :

- Un modèle de deep learning. Celui-ci utilise un algorithme spécifique pour prédire les séries chronologiques.
- Et un optimiseur capable de donner des recommandations en direct aux opérateurs lors de la production de chaleur.
Contenu proposé par GE DIGITAL

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