A középső olaj- és gázipari vállalatok nem engedhetik meg maguknak a nem tervezett leállásokat. A kutatások azt mutatják, hogy a berendezések meghibásodásával járó fizikai kockázatokon túl a nem tervezett leállások is több tízmillió dolláros termelékenység- és javítási költségekbe kerülhetnek évente. Szerencsére az ipari dolgok internete (IIoT) térnyerése lehetővé teszi az üzemeltetők számára, hogy növeljék a teljesítményt, a hőmérsékletet, a forgalmat és egyéb mutatókat alacsony költségű érzékelők segítségével, és jobb karbantartási döntéseket hozzanak az összegyűjtött adatok alapján.
Prediktív karbantartás és előnyei?
A prediktív karbantartás az érzékelők által gyűjtött adatokat, például a hőmérsékletet, a rezgést és az áteresztőképességet használja, majd. Elemzi a piros zászlókat vagy a rendellenes eredményeket. Ezeket az adatokat azután arra használják, hogy előre jelezzék, mikor kell befejezni a karbantartást a hatékonyság csökkenésének vagy a berendezés meghibásodásának elkerülése érdekében.
A közepes olaj- és gázipari társaságok számára a költségszabályozás mindig olyan tényező, amelyet figyelembe kell venniük. Azok a vállalatok, amelyek jobban tudják döntéshozó e-mail listája kezelni a működési költségeket a hanyatlás idején, fürgébbek és felkészültebbek az árrés nyomására. Az előrejelző karbantartás segítségével a szervezetek költséget takaríthatnak meg a berendezések ellenőrzésének és a szükségtelen frissítések gyakoriságának csökkentésével.
A megfelelő előrejelző karbantartási terv
segíthet a vállalatoknak jobb karbantartási költségvetési döntések meghozatalában. Az üzemeltetők tovább szabályozhatják a költségeket. Azáltal, hogy lehetővé teszik a hatékonysági veszteségek költségeinek összehasonlítását a karbantartási. Költségekkel a karbantartási ütemterv meghatározásához. Az eszköz távoli jellege miatt a helyspecifikus karbantartási költségek a logisztikától függően visszatérni az üzleti életbe – az igazi út növekednek vagy csökkennek. Ha pontosan tudjuk, hogyan romlik a hajtáslánc hatékonysága, az valóban megalapozott döntéshozatali környezetet teremt a karbantartási tervezéssel kapcsolatban.
Prediktív karbantartási ütemterv
Számos lépést kell tennie a szervezeteknek ahhoz, hogy megkezdjék a prediktív karbantartási terv kidolgozását:
Tekintse meg jelenlegi képességeit – mennyit költ most karbantartásra, és mennyi állásidőt tapasztal?
Lehetőségek azonosítása – Hol adhat hozzá érzékelőket a használható adatok gyűjtéséhez? Vannak szűk keresztmetszetek vagy hotspotok, amelyek problémákat okozhatnak? Egyértelműen határozza meg a mérőszámokat kísérleti projekt létrehozásakor annak tesztelésére, hogy a prediktív karbantartás javítja-e az eredményeket.
Fektessen be egy méretezhető, automatizált prediktív karbantartási megoldásba, amelyet az élről terveztek, és olyan platformon alapulnak, amely megakadályozza az állásidőt.
Prediktív karbantartási megoldások az olaj- és gázipar számára
A prediktív karbantartást a legjobb a szélről, a szivattyú, a kompresszor vagy a terminál melletti folyamatterületen végezni, nem pedig egy távoli vezérlőteremben azb címtár vagy a felhőben, ahol átviteli, sávszélességi, késleltetési és adatintegritási problémák léphetnek fel.
A Stratus Technologies egy ipari szintű platformot kínál beépített redundanciával, amelyet kifejezetten az élvonalra építettek. Tökéletes választás minden olyan előrejelző karbantartási megoldáshoz az olaj- és gáziparban, amely megbízható adatgyűjtést igényel a kritikus környezetben.