BHC3预测资产维护

预测设备故障阀门

BHC3预测资产维护

预测设备故障压缩机

BHC3预测资产维护

预测设备故障泵

BHC3预测资产维护

预测设备故障旋转设备

在未能改善维护和规划的风险资产预测

BHC3™预测性资产维护提供了现场操作人员和工程师全面洞察生产资产的性能,成本,切实维护资产的多元化,地域传播系列提供可行的建议。随着BHC3预测性资产维护,运营团队从统一和精细的信息,以尽量减少损失的生产时间,避免安全和环境事故,并经济高效地计划中受益的维护和资本设备项目。

特征

资产故障预测

评估概率,并具有高度的信心和一致性设备故障的影响,根据实际运行状况和资产性能细节。

整个投资组合的可视化

在整个投资组合中查看资源并执行通过地理空间视图深度分析;建立跨关键业务和经营层面资产风险自定义的报告。

资产级的诊断

识别和诊断影响个人资产故障的条件;推断单个设备的发现充分的资产组合。在整个资产层级粒度级别分析由类资产。

维护优先

通过利用基于机器学习的风险分数优先化设备的维护工作。直接通过BHC3预测性资产维护应用程序的启动工作订单。

资产更新规划

总结个人设备的维护需要进入组合层面的计划资金投入,设备更换,和工作管理。探索预置的和临时的资产风险报告。

资产健康监测

未雨绸缪地评估实时资产健康,失败的预言,维护费用的预测,和潜在的资本支出一起。评估资产的健康长期趋势变化的时间间隔和整个配置的风险指标。

资产利用率监控

持续监测资产利用率,以确定未充分利用的资产,从而更高效的运营和资本投资计划。

资产标杆

基于概率和设备故障的影响,个别设备的跟踪,基准和排名性能。通过识别风险的设备和标记可能纳入投资规划的项目优化资本,运营和维护费用。

风险管理

要知道,高风险资产对生产性,可靠性,安全性和环境目标的影响。创建维护工作单,以减轻以及宕机的几率。

褒奖

丹尼尔·Jeavons
丹Jeavons

丹Jeavons

通用数据科学

“我们的数据的科学知识和软件开发专业知识,C3.ai带来的组合真的很强大。”

优点

减少

减少停机时间,由于早期识别和设备的分辨率失败的高风险。

降低

降低通过优化基于可靠性的维修和更换,而不是紧急替换通故障运营成本。

优化

通过按照资产状况和预测的利用率提高了资产置换的决策优化资本支出。

提高

通过分析基于与类似生产资产特征字段和业务数据资产的能力提高资产的大小。

提高

提高安全性由于高风险的紧急维修减少。

数据源

BHC3预测资产维护聚集在太字节级的操作数据BHC3™AI套房传感器网络,智能设备和企业系统生成关于设备的性能和健康的准确的预测。设备可以在任何用户指定的电平进行分析,从个人设备到井场至场。资产风险评分,作为概率和资产故障的影响,函数计算利用行业领先的机器学习算法以开发精确的预测设备,超过了传统的资产分析方法的能力。BHC3预测性资产维护为运营商提供定量的和一致的方法来管理设备的风险和可靠性,减少非计划停机时间,并减少意外的资本支出。

BHC3模型驱动架构BHC3预测资产维护

演示

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