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预测分析软件可防止制造商停机时间

作者:
Ronda Swaney

作为制造商,停机时间会对您的效率产生负面影响,这意味着它也会影响您的底线。预测和防止停机时间或设备故障对于保证公司顺利、高效地运行至关重要。制造商正转向预测分析软件,以密切关注关键的基础设施,并防止停机。能够预测设备故障并应对预防性维护或更换,将使您的公司保持以最高的效率运行。

技术汇流使得预测分析垂手可得

多种技术和功能的融合让预测分析的兴起成为可能。具有互联网连接的设备能够捕获实时或近实时数据。同时,云存储使得存储和分析规模更大的数据集变得更加容易和便宜。过去,预测模型只能使用后瞻性的历史或描述性数据集构建。这些模型只能使用范围狭窄的数据切片,因为存储数据的能力较低,处理数据的动能较小,实时捕获数据的能力较低。如今,您可以通过开源软件工具(如 Hadoop)来处理无限的数据。数据可以低廉的成本进行存储,这使得数据团队能够建立更强健的模型,可以访问整个数据集,而不是一个集合中的一小部分。这种能力增加了捕获更多预测特性和属性的机会,各种类型和规模的组织就能够更广泛地使用预测分析。

预测分析软件的实际应用

Noble Energy 是一家具有全球知名度、独立的石油与天然气公司。该公司开始使用大型数据平台来预测和避免其基础设施的停工时间。Noble Energy 的业务整合总监 Frank Besch 说道:“基础设施创造了价值:金钱。它能够带来销量,而当这种能力未能得到充分利用时,就无法捕获到价值。”预测分析使该公司能够更好地维护其碳氢化合物基础设施。Noble Energy 在预测分析方面的下一个目标是利用数据提高安全性和防止工人受伤。

近海钻探公司 Rowan Companies 过去无法访问分布式的实时数据架构。由于无法获得实时数据,他们的工作人员只能提供有限的远程支持。他们需要可以将海洋和岸上无缝连接的物联网 (IoT) 解决方案。现在,Rowan 从他们的工业系统中收集可靠的实时数据,并立即进行数据串流。如此一来,就能对某些状况进行远程监控,其中不乏关键状况。借助预测分析和维护预测,Rowan 预计将会减少停机时间以及前往钻机进行故障排除的次数。

这对当今的制造商意味着什么

大多数公司现在都在进行响应式维护(当设备损坏时进行修复)或预防性维护(设备制造商通常推荐的一组维护任务)。但是,希望在市场中获得优势的制造商却正在进行预测性维护。通过使用实时数据和预测建模,制造商可以优化其维修计划,越来越确定地知道设备或基础设施何时会退化或失效。有了这些知识,他们就可以通过实时维护来优化设备的使用并降低成本。这可以防止由于关键故障导致的生产停机,充分利用资产,并使员工专注于最关键的任务。

使用预测性分析软件来增强预测性维护可以改善资产维护和内部决策,给制造商带来竞争优势。

观看此视频了解 Noble Energy 如何使用预测分析软件来维护其基础设施和提升工人的安全。

Comments

Jaidyn Moore says:

Thanks for sharing such a nice post regarding preventive maintenance and downtime tracking. Reducing downtime can help in minimizing the overall loss of any manufacturing industry and it is a very important factor which every manufacturing manager should take care of. Using a good Downtime Tracking Software is a great idea for handling critical machine downtime situations.

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