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For Schmitz, it is not particularly important to know which chemicals are present in a reactor or how they react with each other.

Schmitz is a computer scientist. His interest lies in data. Assuming that one can analyze it properly and glean information from it that is not immediately obvious.

And this is exactly what the PIC aims to make possible in future for the process experts who work in the production areas of Crop Science.

As in other areas of life, a tremendous amount of data is produced in the chemical production field.

Every pump, every valve, every temperature sensor, every pressure gauge — all of them supply a continuous stream of information.

Normally, the control system that regulates the particular process works with this data. In practice, it happens again and again that, for example, a reactor temperature briefly exceeds the normal range.

To avoid this, one looks for indicators that precede an undesired increase in temperature. A pattern in the temperature profile, for example. Or it might be a particular mixing setting, a striking raw material characteristic, a certain external temperature: Mastering such a complex evaluation requires intelligent methods.

If such a pattern is known, then in future one can intervene in the process sequence and, for example, prevent a temperature increase in a reactor — ideally fully automatically via the process control system.

In production optimization, this approach is still very new, although it has already proven its worth in subdisciplines such as the life cycle management of plants or individual components.

Its capabilities can be shown with one example from a Bayer operation in which pressure sensors were breaking down with unusual frequency, but for no easily identifiable reason.

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In the PIC, process and other data is gathered from around 30 sites worldwide. This is no trivial matter. For one thing, the local site systems from which the PIC draws its data are very different.

For another, the global data transfer has to work securely at all times. In a year, all of the data in the PIC should be available and analyzable with the tools available there.

Together with Bayer Technology Services, we are constantly getting closer to achieving that goal. We would like to use cookies to better understand your use of this website.

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