对风力发电企业进行预测性维护

风力发电厂商需要能够监测组件的可靠性, 识别并纠正业绩不佳的可采取行动的原因, 优化维修计划. 的部分, 他们需要在一个高要求的市场中以一种具有成本效益和可扩展的方式实现这一点.

SparkCognition基于人工智能的预测分析解决方案能够高效地大规模分析实时运营数据, 提前确认资产失败, 并使用机器学习来识别表现不佳的人,从而得出可操作的见解.

例如, 风力发电商可以利用十大最好的网赌平台的解决方案来确定, 有信心, 涡轮机是否处于正常状态,或经历性能问题与组件问题. 根据这些信息, 作业者可以评估接下来的步骤并执行维护,以防止潜在的子系统资产故障.

SparkCognition的解决方案使风力发电企业能够:

  • 增加对意外子系统故障的识别
  • 增加故障识别前置时间
  • 优化维护调度
  • 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

增加资产的可用性

持续监测组件的可靠性可以保护风力发电者免受破坏性的发电损失. 以往在其他行业的大规模部署,使资产可用性提高了4%.

防止灾难性的资产故障

提前几天或几周收到远程地区的次优作业和即将发生的资产故障的通知,并尽可能减少误报,使维护程序能够根据新出现的需求而不是预先设定的时间表进行调整. 过去的部署提供了资产失效预测,平均9天的预警.

快速构建更准确、更经济的模型

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的生产数据创建高度精确的模型. 构建适合您的资产的模型,而不需要购买新部件.

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帮助风力发电企业主动识别随时间变化的异常行为,从而更好地规划维护和工作单, 降低成本, 并降低现场工人的风险.

SparkCognition的解决方案降低了运营成本,提高了2-5%的效率

每当风电场出现意外的维护问题时, 由于计划外维修和性能不佳,关键工人面临的风险增加,运营成本上升. 在一个不稳定且竞争激烈的能源市场,这是一个严重的问题. 当今领先的风力发电企业需要最具弹性的能源, 精简操作以保持成功.

利用人工智能, 风力发电厂商可以开启一个全新的, 数据驱动的方法,高效和有竞争力的运营.

SparkCongition的预测性维护解决方案为当今风能行业的运营挑战提供了答案, 从长远来看,使可再生风力发电的未来更加高效和有前景.

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