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Analytics降低维护成本

EP编辑人员|3月1日,2021年

预测分析技术,特别是如果基于云,则可能导致维护成本减少30%,无计计划的停机时间提高25%。

基于云的预测分析软件提供了企业范围内对资产性能数据的访问,同时可能减少25%的计划外停机时间。

作者:Kim Custeau, AVEVA

与计划外停机相关的成本是多个部门的公司面临的一个问题。根据纽约市场数据专家Statista (statista.com)的数据,2020年,全球25%的受访者报告了其服务器每小时的平均停机成本是在30.1万美元到40万美元之间吗。这是为低效率付出的巨大代价,特别是当有软件可以帮助应对这种风险时。

预测分析降低了设备效率低下,这是一个大型贡献者对计划生计划的停机。通过提高设备效率,公司在预警捕获中节省了数亿美元的美元,组织经历了30%的维护成本减少,意外停机时间增加了25%,劳动力效率的增长25%。24hbet 10bet

总的来说,预测分析可以让公司更好地了解其单个资产的表现。具体来说,预测分析通过了解资产的正常运营行为,并在这种行为倾向于潜在问题时提供预警,从而为运营带来好处。虽然这在任何维护中心都很有用,但在操作设置中尤其有用,它可以帮助利益相关者确定生产资产的剩余使用寿命。因此,公司尽量减少计划外停机时间,更好地规划维护窗口,调整资产策略以实现“即时”维修政策,并更好地控制备件库存成本。

预测分析软件

Predictive-Analytics软件为每种特定设备开发一系列正常运行型材。将配置文件与实时操作数据进行比较,以检测系统行为的微妙变化,这些行为通常表示资产趋向于潜在故障。

高级警报管理器和电子邮件通知系统可以提供电站或系统运行状况的近乎实时更新。警报系统识别哪些资产正在经历异常和可能的故障。警报中包括与资产类型、其状况以及纠正异常行为的建议步骤相关的规定性信息。每个警报都可以进一步记录在案例管理系统中,有助于建立广泛的资产绩效知识库。

当实际值和预测值之间的偏差超过允许的限制时,会发出警报和通知。可以按警报类别、级别、危险程度、持续时间和频率管理警报。每个警报事件还直接链接到该资产的图形趋势。该趋势显示事件数据、阈值限制和值报警时的次数。当资产处于警报状态时,相关用户和组可以通过可定制的电子邮件通知功能实时接收通知。

预测 - 分析软件中的数据包括多个基于统计和模型的比较应用程序和业务智能工具,使用户能够减少时间搜索潜在问题。用户可以查看原始培训数据,请参阅模型的结果,并比较类似资产的性能。这种诊断能力降低了工程师将异常操作条件属性到错误变量的可能性。

可靠性、可伸缩性和性能

通过基于云的系统部署预测分析使公司能够轻松地轻松提高预测和规范的维护战略,并监控任何地方的资产健康和表现。与本地版本类似,云中的预测分析利用AI(人工智能)和机器学习来分析历史数据并自动推断操作数据和资产性能之间的相关性。这提供了新的见解,可用于优化资产的运营和维护。

通过利用云部署的预测分析,组织可以轻松分享组织内不同地点和部门之间的预防性维护策略。这是通过利用仪表板,流程和资产的可视化和警报的数据来实现的,从而实现单一的真理镜头,并增强协作。通常,这种经济高效的软件 - AS-Service解决方案易于设置,管理和使用而无需额外的IT基础架构或人员配置。

基于云的预测分析提供了多种操作效益。这些包括在整个企业中部署信息,最大限度地减少专门的IT资源的需求,并通过利用组合数据来源提供完整和准确的分析。

解决业务挑战

随着企业经历第四次工业革命,预测分析比以往任何时候都更有必要。目前对远程工作方案和灵活的现场调度的要求使这种需求更加复杂。工业客户也在寻求解决方案,以解决今天的联网工人的需求。因此,信息必须容易地远程和安全地提供,以作出关键的决策。

预测和智能分析可以在协助互联工人进行无缝协作、获取及时信息、增强可视化和洞察力方面发挥关键作用。工业企业需要强大的数字基础设施才能在大流行期间和之后取得成功,而预测分析软件等工具正在帮助指导它们向前发展。EP.

Kim Custeau是AVEVA全球资产绩效管理主管。AVEVA总部位于英国剑桥。aveva.com.)。缅届达到工业资产 - 绩效管理解决方案的战略,这有助于Aveva客户提高资产可靠性和性能,以最大限度地提高资本投资回报和提高盈利能力。

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