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

预测有失败风险的资产,以改进维护和计划

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。

特性

资产失效预测

根据实际操作条件和资产性能细节,评估设备故障的概率和影响,具有高度的可信度和一致性。

可视化在投资组合

查看整个投资组合的资产,并通过地理空间视图执行深入分析;构建关于跨关键业务和操作维度的资产风险的可定制报告。

资产级诊断

识别和诊断影响个别资产失效的条件;从单个设备的发现推断出整个资产组合。在跨资产层次结构的粒度级别上按类分析资产。

维护优先级排序

利用基于机器学习的风险评分对设备维护工作进行优先排序。通过BHC3预测性维护应用程序直接启动工作订单。

资产更新计划

将单个设备的维护需求汇总到投资、设备更换和工作管理的组合级计划中。探索预构建的和特别的资产风险报告。

资产健康监测

主动评估实时资产运行状况,以及故障预测、维护费用预测和潜在资本支出。根据不同的时间间隔和可配置的风险指标评估资产运行状况趋势。

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带来了真正的强大。”

好处

降低

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,而不是紧急故障更换,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生成关于设备性能和健康状况的准确预测。设备可以在用户指定的任何级别进行分析,从单个设备到井场再到现场。资产风险评分是资产故障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准确的设备预测,超过了传统资产分析方法的能力。BHC3预测性维护为作业者提供了一种量化和一致的方法来管理设备风险和可靠性,最大限度地减少计划外停机时间,并减少意外的资本支出。

BHC3模型驱动架构,用于BHC3预测维护

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