对水电生产企业进行预见性维修

意外的水电资产故障可能会使作业在很长一段时间内陷于停顿, 生产停机时间和维修费用高达数百万美元.

水电行业可以通过采用人工智能(AI)驱动的预测维护模式来防止意外资产故障,从而提供更多的提前时间来识别未来昂贵的故障.

SparkCognition提供基于人工智能的预测分析解决方案,提高可再生能源发电企业的运营可视性,并提供可操作的资产健康状况洞察力.

SparkCognition的解决方案使水力发电者能够:

  • 提高大规模操作的资产可用性
  • 提前预测资产故障,从几天到几周不等
  • 最小化与模型维护相关的成本和劳动力
  • 减少员工的风险暴露

它传递了期待意外的力量.

“尖端技术, 比如基于人工智能的预测分析, 是提高十大最好的网赌平台运营效率和实现十大最好的网赌平台在2050年或更早成为一个净零公司的目标的关键因素吗. 通过与SparkCognition的合作,十大最好的网赌平台以敏捷的方式交付了这个项目。”

- Fereidoun Abbassian, bp前转型、上游技术副总裁

防止灾难性的资产故障

持续监测组件的可靠性有助于水电生产商避免破坏性的发电损失. 使用自然语言处理评估故障代码, SparkCognition的预测性维护解决方案提供了最相关的文档,以简化维修, 同时捕获用户输入以改进模型结果.

增加修复趋于失败的资产的前置时间

提前几天或几周通知次优操作和即将发生的资产故障,并尽量减少误报. SparkPredict是一家水电公司® 产品采用机器学习模型,在提前一个月预警的情况下发现大规模的故障.

快速构建更准确、更经济的模型

使用劳动密集型、易碎且难以缩放的模型的时代已经过去. 自动化的模型构建使数据科学家和非技术用户能够使用他们已有的生产数据快速创建高度精确的模型, 无需购买新零件.

提高效率、安全性和盈利能力

基于机器学习的异常管理和预测分析可以智能地协同工作,提前识别异常行为. 水电生产商, 这意味着优化维护计划, 将工作订单进行分组,并在正确的时间将正确的零件放置到正确的位置,从而提高了效率, 并且能够确保一个更安全的水电厂.

SparkCognition的解决方案降低了运营成本,提高了2-5%的效率

现代水轮机是巨大的资产,可以产生数百兆瓦的电力. 由于这些资产的规模, 任何预定或非预定的停机时间都将转化为巨大的机会成本——超过50美元,每天000.

减轻资产恶化的影响,确保最大限度的正常运行时间, 水电生产商需要确保他们的资产在今天就能保值.

SparkCognition为水力发电企业提供了一种基于人工智能的预测分析解决方案,旨在防止计划外的停电,并增加处理倾向于故障的资产的前置时间.

了解十大最好的网赌平台的解决方案如何为领先的水电生产商预测未知的故障.

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