BHC3预测维护

预测阀门的设备故障

BHC3预测维护

预测压缩机的设备故障

BHC3预测维护

预测泵的设备故障

BHC3预测维护

预测旋转设备的设备故障

预测未能改善维护和规划的风险的资产

BHC3™预测性维护提供现场操作员和工程师综合了解生产资产绩效,提供可行的建议,以进行成本有效地维护多样化,地理上传播资产组合。通过BHC3预测维护,运营团队受益于统一和粒度信息,以尽量减少损失的生产时间,避免安全和环境事件,以及维护和资本设备项目的成本效益计划。

特征

资产失效预测

根据实际操作条件和资产绩效细节,评估设备故障的概率和影响,以高度的置信度和一致性。

跨投资组合可视化

在投资组合中查看资产,并通过地理空间视图进行钻取分析;构建关于关键业务和操作尺寸的资产风险的可定制报告。

资产级诊断

识别并诊断影响个人资产失败的条件;将个别设备调查结果推向完整的资产投资组合。通过资产层次结构的粒度级别分析资产。

维护优先级排序

通过利用基于机器学习的风险分数,优先考虑设备维护工作。通过BHC3预测维护应用直接启动工作订单。

资产续订规划

将个别设备维护需求集中在资本投资,设备更换和工作管理中的产品组合规划中。探索预建和临时资产风险报告。

资产健康监测

积极评估实时资产健康,以及故障预测,维护费用预测和潜在资本支出。通过不同的时间间隔和可配置风险指标评估资产健康趋势。

资产利用监测

不断监控资产利用,以确定未充分利用的资产,导致更有效的运营和资本投资规划。

资产基准测试

基于设备故障的概率和影响的单个设备的轨道,基准和等级性能。通过识别风险设备和标记在投资规划项目中潜在纳入风险设备和标记来优化资本,运营和维护支出。

风险管理

了解高风险资产对生产,可靠性,安全和环境目标的影响。创建维护工作单,以减轻井停机的可能性。

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GM数据科学

“我们的数据科学专业知识和软件开发专业知识的结合,C3.ai带来的真实强大。”

好处

减少

由于早期识别和高风险故障的设备,减少了停机时间。

降低

通过优化基于可靠性的维护和更换而不是紧急替换失败,降低运营成本。

优化

根据资产条件和预测利用率改善资产替代决策,优化资本支出。

提升

根据具有类似生产资产特征的现场和运营数据,通过分析资产能力来改善资产大小。

提高

由于高风险紧急维修减少,提高安全性。

数据源

BHC3预测维护汇总了Terabyte-Scale的运营数据BHC3™AI套房传感器网络,智能设备和企业系统,以生成关于设备性能和健康的准确预测。设备可以在任何用户指定的级别分析,从各个设备到实际情况。资产风险评分,作为资产衰竭的概率和影响的函数,利用行业领先的机器学习算法来开发精确的设备预测,超出了传统资产分析方法的能力。BHC3预测维护使运营商提供了管理设备风险和可靠性的定量和一致方法,最大限度地减少了意外的停机时间,减少了意外的资本支出。

BHC3模型驱动架构,用于BHC3预测维护

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