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企业AI预测资产失效英雄

企业AI预测资产失效

集成油气生产者


挑战

大油气生产者因资产失效经历大规模意外停产并开始重新评价当前资产维护策略公司使用BakerHughes和C3AI前依赖规则控制系统检测操作异常控制系统每日生成大量报警器,操作者为辨别假报警器与物料异常而挣扎控制系统无法准确预测资产故障并单行操作公司需要更好的解决方案提高报警质量,准确预测故障发生前,并综合端对端观察资产

方法论

公司选择BHC3来解决这些问题并增强关键系统可靠性TM可靠性应用两周内,Baker Hughes和C3AI专家摄取并统一了2年多数据,覆盖27个地点2 500多件资产团队配置异常检测管道预测资产失效,为两个临界上游系统提供根由分析:压缩机和水泵BHC3可靠性提高后,油气公司每年可增收1千多万美元和增支节支,这两类系统是压缩机和水泵,即燃气压缩机和喷水泵。

项目目标
  • 配置ML算法检测系统子级异常
  • 显示优先级警告和建议动作并配有强健证据包


结果

千兆+

年经济价值确认增时减成本

2500+

27个地点资产模拟统一数据图像

二年

大资产大修预告


求解架构

BHC3AI套房


周验结果非年份

验证结果定时


接下步


找专家讲

向一位AI专家讲讲BHC3产品能为能源部门做些什么


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参考BHC3AI平台并深入学习应用


调度简介

人见BHC3团队 并看看和我们合作是什么感觉


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