网络研讨会
预测性维护——面向远程操作的自动化工厂
Industrial operators are under pressure to manage costs, risks and emissions while meeting production, reliability and safety targets.
Today’s assets generate vast amounts of data, 但让它有意义并充分利用它可能是一项挑战. Information is often scattered across various systems, 使其难以获得工作流的全面视图和优化操作.
Wood combines cutting-edge technology, 机器学习和行业专业知识,优化资产管理. 我们的maintAI解决方案解决了数据的多样性和多样性问题,为决策者提供及时和可操作的见解, 使您能够快速响应不断变化的环境并识别提高效率的机会.
Target critical systems, 通过由我们庞大的行业数据库提供支持的规定性推荐模型来确定设备和故障模式
Predict and optimise power generation and gas-fired systems, avoid trip-related flaring and methane leaks
应用智能策略和监控技术远程诊断和预测故障,同时降低运营成本
维护模型应用最新的行业全球最佳实践, lessons learned and digital technology, 结合工程第一原理和人工智能模型,快速优化您的维护运营模式.
我们的方法可以让您根据数据做出更好的决策,并创建改进路线图,以实现和超越您的性能目标.
10% savings target in annualised maintenance hours.
维护优化是实现运营效率的灵丹妙药.
With an optimised maintenance plan, 资产所有者和运营商可以降低成本,延长资产使用寿命,从而充分发挥资产的生产力.
Wood将与您合作,通过消除不必要的维护任务来优化您的操作, 优先释放产能,提高可靠性和安全性.
maintAI提供详细的建议,通过分析CMMS数据来优化维护计划, including corrective maintenance history, planned work orders and asset database information.
减少20%的积压,对设施风险的变化很小.
产能和现场人员配备是影响成本和盈利能力的持续挑战, especially with remote or offshore installations. Wood通过对维护和资产数据进行粒度级评估,快速、安全地释放产能,帮助许多运营商解决了这一问题.
Wood将与您一起分析您的维护积压,并确定可以删除或重新确定优先级的维护支出.
30% savings in inventory costs and reduced downtime.
有效的库存管理对于成功的维护计划至关重要. Factors such as spares philosophy, 过时, supply chain 的见解, 保存, 消耗率和可用性都有助于有效地执行维护.
Wood will work with you to optimise your supply chain, 确保有合适的材料来完成工作或在发生故障时维护关键设备. 我们与您合作,以减少停机时间和管理库存成本.
Linking material information with usage rates, our extensive experience library and industry standards, maintAI就储存要求和减少废物提供建议.
Backlog optimisation
利用人工智能, 数据处理和领域知识,以建议消除积压并优先考虑可靠性改进.
Predictive maintenance
使用先进的数据分析和机器学习,在设备发生故障之前识别故障, 使维护团队能够主动执行维修并避免计划外停机
Spares optimisation
Provides recommendations on holding requirements, linking material data with usage rates, our experience library and industry standards.
Maintenance strategy optimisation
Utilising CMMS data such as corrective maintenance history, 计划维护工作订单和资产数据库信息, 我们的模型提供建议,以优化维护计划.
Gain alignment
我们了解您的需求,并与您的流程保持一致,以快速准确地提供解决方案, without impacting your current operations.
Configure the models
模型针对性能和可伸缩性进行了优化,并根据行业标准进行了验证.
我们根据您的独特数据定制模型,以推进您的组织目标.
Apply recommendations
maintAI的产出在数据驱动的基础上提供可操作的见解,帮助利益相关者做出明智的决策.
我们的模型是灵活的,可以根据设施的变化进行调整.
Monitor results
Wood将与您一起从maintAI产生的见解中提取价值,并为持续的维护优化制定计划.
Get assurance
我们提供透明度,因此您可以信任我们模型的输出,将其作为验证和降低风险的一层.
结果 visible in
周
Maintenance cost reduced by
平均
Unplanned downtime
reduction for typical clients
Get in touch with us, 我们的顾问很快就会给您安排一次免费的咨询或演示.
是的. We k现在 that every facility is different, maintAI被设计成可以跨各种各样的数据集工作.
We analyse your data, 预先使用技术和系统,以确保以适合您的方式交付结果.
maintAI与您现有的流程和系统一起工作. 我们的行业标准模型和假设将根据您现有的流程和工作方式进行定制. 如果您正在寻找特定的功能,我们将与您一起开发和部署它.
maintAI旨在与您现有的工具和过程集成. 我们将与您一起确定所需的数据源,然后将数据源连接到我们的模型.
报告和可视化可以进行校准,以将我们模型的输入和输出组合到单个可视化中.
是的,维护可以帮助在生产受到影响之前预测故障. 我们的预测性维护解决方案寻找设备健康状况下降的领先指标,并使用先进的数据分析和机器学习在潜在故障发生之前识别它们.
您的维护团队将被提醒主动执行维修并避免计划外停机.
maintAI可以利用您的资产可以提供的任何相关数据集. 计算机化维修管理系统(CMMS)数据,如工作订单历史记录, bill of materials, asset hierarchies, 等, can all be used.
所需的输入根据您的行业和资产类型而有所不同. 我们的团队将与您一起识别正确的数据,为您的工作流程生成有用的见解.
Once all relevant data has been identified, 它将被清理和分析,以便在模型输出中识别和解释任何缺失的数据.
maintAI评估当前的维护策略、设备健康状况和库存水平.
就在何处集中注意力和优先安排开支提供建议. It also identifies areas where spending can be reduced, 例如不增值的维护任务或超额持有.
By shifting focus and budget to maximise returns, 我们的客户可以看到维护操作的显著节省.
而不是依赖于行业标准和最佳实践假设, maintAI takes CMMS data directly from the assets, 因此,建议和见解是基于您当前的设施数据.
我们可以识别您设施中设备的差异,并利用这些知识来评估可以优化维护支出的地方.
是的, 来自maintAI的报告和见解支持从高层战略规划到现场任务和技术建议的决策.
通过连接来自不同来源的操作数据并从当前资产健康状况中提取见解, 建议旨在与您的战略愿景保持一致,并将生成帮助您实现这些目标的路线图.
在Wood,数据安全和隐私是最重要的. 我们已经实施了一个安全的云架构,并与我们的客户密切合作,以确保他们的数据的安全性和安全性.
联系我们 for more information.