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网络研讨会
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预测性维护——面向远程操作的自动化工厂
部署智能策略和模型，将计划维护减少20-40%, 计划外的生产起下钻和随后的燃除率高达30%, 并在12周内达到效果.
新资产和现有资产面临着大幅降低运营成本(约40%)的挑战。, 现场人员配置(~60-80%), 排放(0), 在提高生产吞吐量和可用性(~10%)的同时，安全事故(0). 同时, 由于生产短缺和不可预见的成本，该行业平均损失了约30%的制裁价值.
Our intelligent asset optimisation specialists work 关闭ly with customers to understand and address the main causes of these issues through operation; deploying smart, “低接触”策略, 物联网传感器和规范的设备模型加速向远程操作和自动化维护管理的过渡.
人类智能+机器学习 +高级分析=更好的资产业务逻辑
提高设备可靠性
目标关键系统, 设备和故障模式通过规定性推荐模型, 由我们的行业数据库提供支持
减少排放
预测和优化发电和燃气系统，与起下钻有关的燃烧和甲烷泄漏
提升安全
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
所面临的挑战
许多公司都在努力应对供应链中断和激进的运营绩效目标. 维护操作和数据模型的端到端视角可以极大地改善供应链流程和操作性能, 但优化计划经常遇到这些典型的问题领域:
策略
战略的制定通常严重依赖于设备供应商, 常见的传感器和数据差距, 没有利用现场设备数据，也没有根据业务目标和绩效进行优化.
预测
预测通常是手工进行的, 没有检测和消除关键故障, 预测性维护方法可能导致报警泛滥和误报, 减少工程技术部门的购买.
执行
预测通常是手工进行的, 没有检测和消除关键故障, 预测性维护方法可能导致报警泛滥和误报, 减少工程技术部门的购买.
随着学习速度的提高和技术创新推动了最佳实践，并增加了整个行业大型设备数据集的可用性, 管理设备维护的传统方法具有很高的机会成本.
然而, 来释放这些领域的价值, 你的业务, 数字和工程技术当局需要确信，与实施人工智能相关的任何风险都得到了有效管理.
Wood的主要模型采用了最新的行业全球最佳实践, 经验教训和价值证明, 结合工程基本原理和人工智能模型，以获得您的工程功能的信心, 快速优化您的维护操作模式. 我们的方法使您能够根据当前数据做出决策，同时与您一起绘制改进路线图，以实现您的性能目标.
maintAI将人工智能与我们编纂的领域专业知识相结合, 基于您的数据并嵌入到您的流程中，以帮助您的团队端到端管理设备维护和操作
1
应用全局审查, 最佳模型, 我们在你的数据上测试基准和假设驱动的问题解决方案
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集成并扩展您的维护流程, 与会议和关键决策要求保持一致
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从第一天起就与关键工程技术部门合作, 发现阻碍决策的关键瓶颈和风险
4
用我们的维护质量丰富模型填补您的数据空白, 测试和三角测量多个来源，以寻找真相
5
使用旨在加速从运营转换计划中实现价值的敏捷实现框架
对我们的一些客户, 转型的步伐可能会让人筋疲力尽——尤其是在应对反应性问题的时候. 为了适应这种情况, 我们的模型部署在客户端并嵌入到您的组织中, 以及培训和绩效评估系统，以跟踪他们的有效性.
这让你掌握了主动权，能够按照自己的节奏完成剩下的改变. 另外, 我们的领域专家很乐意帮助消除问题, 当你专注于改善整个系统时.
主要特点:
- 根据我们的全球数据库和模型对大型数据集和基准进行快速评估
- 基于故障模式到症状映射定义的“低接触”远程维护策略
- 可解释设备热力学 & 动力学物理模型
- 传感器预测模型
- High-performance anomaly detection and remaining useful life ML models (>98% recall, >80% specificity)
- 数据质量丰富模型(CMMS，生产延迟，时间序列数据)
- 全球设备类MTBM、MTBF、MTTR统计
- 混合失效模式可靠性增长种群预测与建模
- 单个设备的故障历史和案例/影响
- 历史装备和战略遵从性
- 临时维护执行评估
- 故障机制和维护类型
- 标准和法规
- 识别现有的和即将进行的低风险工作，这些工作可以推迟，而不是进行高风险的维护
- 确定高风险、逾期工作的优先次序
你得到了什么
在8-16周内优化维护组合, 使维护成本降低20-40%，计划外故障减少10%.
- 一条通往智能维护的清晰路径——从工厂业务案例到传感器和物联网选择, 通过持续优化
- 提高了状况评估和预测的准确性和召回率
- 优化的“低接触”、智能维护策略结果
- 增加关键资产的可用性
- 减少生产损失和起下钻，以及与起下钻相关的排放
- 降低维修成本，不造成生产损失
- 减少POB需求和专注于可靠性优化的工作人员
- 实时更新策略，设备维护和积压改进建议
Wood在资产密集型行业的设备维护和可靠性优化方面已有25年以上的经验.
我们在创新和对第一性原理的理解方面有着悠久的历史, 开创了设备状态监测领域, 与客户和我们的合作伙伴密切合作，建立传感硬件和预测性维护软件，以排除和解决关键设备问题.
最近的一个例子是，我们的团队共同设计了客户的无线振动传感器, 具备高集成度, 精确测量, 数据采集速率为1-15分钟，并将这些传感器共同部署到20 / 2,在其中一个液化天然气站点安装了000个翅片风扇. 我们的贡献将开发和部署加快了2年.
基于广泛的客户知识和10多年的运营数据, 我们在四个月内创建并部署了可解释的人工智能模型.
我们创建了一个无线传感器策略评估框架, 能够快速确定市场传感器并构建和开发集成架构.
我们已经说服客户的首席工程师相信我们透明的传感分析方法和架构，涵盖所有七个现有和新资产.
人+机器:将领域专长与数据驱动模型相结合
- 技术支持的独立工程师:将领域专业知识与数据驱动模型相结合
- 全球领导者:在我们的学科，基于数十年的经验
- 在我们的能力提供:充分补充的内部专家知识和经验
- 问题解决者:结合桌面模拟和现场专家的最佳解决方案开发
- 一流的服务:内部软件工具, 从而提高精度, 更快的服务和更低的成本
- 思想领袖:基于我们对研究的坚定承诺, 行业创新和知识共享
- 在我们的交付一致:标准流程和质量控制检查, 模拟和风险评估
创新
数据和分析趋势表明，行业越来越多地使用数据结构方法来帮助解决复杂性和扩展其数据资产, 2021). 数据驱动的模型只是触及了可能性的表面.
由Wood和创新基金支持, 我们的团队一直在努力寻找更好的, 更快、更健壮的解决方案. 有能力组建40多个专业团队,60个国家的000名专家, 我们的解决方案没有边界. 看看maintAI是否适合你
见见我们的产品经理
约西亚阿摩司
项目工程 & 界面管理器
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