BHC3预测资产维护

预测设备故障阀门

BHC3预测资产维护

预测压缩机的设备故障

BHC3预测资产维护

预测设备故障泵

BHC3预测资产维护

预测旋转设备的故障

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。

可视化在投资组合

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。

资产水平诊断

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。

维修优先级

通过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。直接通过BHC3预测资产维护应用程序启动工作订单。

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。

资产利用率监测

持续监控资产利用情况,以识别未充分利用的资产,从而实现更有效的操作和资本投资计划。

资产基准测试

根据设备失效的概率和影响,对单个设备的性能进行跟踪、基准和排序。通过识别有风险的设备和标记潜在的投资计划项目来优化资本,操作和维护支出。

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。创建维护工作订单,以减少油井停机的机会。

奖状

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。”

好处

减少

减少停机时间,由于早期识别和解决设备的高风险故障。

较低的

通过优化基于可靠性的维护和更换,而不是故障时的紧急更换,降低运行成本。

优化

根据资产状况和预测利用率,通过改进资产替换决策来优化资本支出。

改善

基于具有相似生产资产特征的现场和作业数据,分析资产能力,提高资产规模。

增强

减少高风险紧急维修,提高安全性。

数据源

BHC3预测资产维护聚合了tb级的操作数据BHC3™AI套件传感器网络,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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