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分析削减维护成本

EP编辑人员|2021年3月1日

预测 - 分析技术,尤其是在基于云的情况下,可能导致维护成本降低30%,计划外停机时间提高了25%。

基于云的预测 - 分析软件可提供对资产绩效数据的企业范围访问权限,同时可能将计划外的停机时间降低25%。

由Aveva的Kim Custeau撰写

与计划外停机时间相关的成本是多个部门的公司面临的问题。根据Market-Data专家Statista,纽约,纽约州(Statista.com),2020年,全球25%的受访者报告了服务器的平均停机时间成本在301,000美元至40万美元之间。这是低效率的巨大代价,尤其是当有可用的软件来帮助这种风险时。

预测分析降低了设备效率低下,这是计划外停机时间的重要贡献。通过提高设备效力,公司为早期捕捞量节省了数亿美元,组织的维护成本降低了30%,计划外的停机时间提高了25%,劳动力效率提高了25%。24hbet 10bet

总体而言,预测分析使公司能够更好地了解其个人资产绩效。具体而言,通过学习资产的正常操作行为并在该行为朝着潜在问题趋向于潜在问题的情况下提供预警,并提供预警,并提供预警,并提供预测分析。尽管这在任何维护中心都有用,但它在运营环境中特别有用,可以帮助利益相关者确定生产资产的剩余使用寿命。结果,公司将计划外的停机时间降至最低,更好地计划其维护窗口,将其资产策略调整为“及时”维修政策,并更好地控制备件库存成本。

预测分析软件

预测 - 分析软件为每个特定设备开发一系列正常的操作配置文件。将概况与实时操作数据进行比较,以检测系统行为的细微变化,这些变化通常表明资产趋向于潜在的故障。

高级ALERT管理器和电子邮件通知系统提供了近实时的更新,以了解工厂或系统的运行状况。警报系统确定哪些资产经历异常和可能的故障。警报中包括与资产类型,其状况和建议的补救措施相关的规范性信息。每个警报都可以在案件管理系统中进一步记录,从而有助于广泛的资产绩效知识库。

当实际和预测值之间的偏差超过允许的限制时,警报和通知会通信。警报可以通过警报类别,级别,关键性,持续时间和频率来管理。每个警报事件也直接链接到该资产的图形趋势。该趋势显示事件数据,阈值限制以及值何时在警报中。如果资产通过可自定义的电子邮件通知功能处于警报状态,则相关用户和组可以实时接收通知。

预测性分析软件中的数据包括几种高级统计和基于模型的比较应用程序和业务智能工具,使用户能够花费更少的时间来寻找潜在问题。用户可以查看原始培训数据,查看模型的结果,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归因于错误的变量的可能性。

可靠性,可伸缩性和性能

通过基于云的系统部署预测分析,使公司可以轻松,轻松地提高预测性和规定的维护策略,并从任何地方监控资产健康和绩效。与本地版本类似,云杠杆AI(人工智能)和机器学习中的预测分析,以分析历史数据并自动推断运行数据和资产性能之间的相关性。这提供了可用于优化资产运营和维护的新见解。

通过利用云部署的预测分析,组织可以在组织内的不同地点和部门之间轻松分享其预防性维护策略。这是通过利用仪表板,以过程和资产为中心的可视化和警报,实现单个真理并增强协作的数据来实现的。通常,这种具有成本效益的软件即服务解决方案非常容易设置,管理和使用,而无需额外的IT基础架构或人员配备。

基于云的预测分析提供了几种操作优势。这些包括在整个企业中部署信息,最大程度地降低对专业IT资源的需求,并通过利用合并的数据源来提供完整而准确的分析。

解决运营挑战

随着公司的第四次工业革命,现在比以往任何时候都需要预测分析。当前对远程工作选项和灵活的现场调度的要求使需求更加复杂。工业客户还正在寻求解决当今互联工人需求的解决方案。因此,必须易于远程安全地获得信息,以做出关键决策。

预测和智能分析可以在协助连接的工人进行无缝协作,及时获取信息以及增强的可视化和见解方面发挥关键作用。工业公司需要强大的数字基础架构才能在大流行期间和之后取得成功,并且预测分析软件等工具正在帮助他们向前发展。EP

Kim Custeau是AVEVA的全球资产绩效管理负责人,总部位于英国剑桥(aveva.com)。Custeau领导着工业资产绩效管理解决方案战略,该解决方案帮助AVEVA客户提高资产可靠性和绩效,以最大程度地提高资本投资回报率并提高盈利能力。

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