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天然气和石油开采设备的预测性维护软件

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 Predictive Maintenance Software for Gas and Oil Extraction Equipment - IoT ONE Case Study
技术
  • 分析与建模 - 预测分析
  • 功能应用 - 企业资产管理系统 (EAM)
  • 基础设施即服务 (IaaS) - 其他
适用行业
  • 石油和天然气
适用功能
  • 维护
用例
  • 预测性维护
客户
关于客户
在需求高峰期,贝克休斯的工作人员昼夜不停地开采石油和天然气储层。在一个井场,多达 20 辆卡车可以同时运行,容积式泵在高处注入水和沙子的混合物
挑战

如果活动现场的卡车出现泵故障,贝克休斯必须立即更换卡车以确保连续运行。向每个站点发送备用卡车会使公司损失数千万美元的收入,如果这些卡车在另一个站点积极使用,这些卡车可能会产生这些收入。无法准确预测阀门和泵何时需要维护是其他成本的基础。过于频繁的维护会浪费精力,并导致零件在仍然可用时被更换,而过于不频繁的维护可能会损坏泵而无法修复。

解决方案

使用 MATLAB 分析近 1 TB 的数据,并创建一个可以在机器故障发生之前预测它们的神经网络

运营影响
  • [Management Effectiveness - Data Analysis]

    Multiple types of data easily accessed.

数量效益
  • Savings of more than $10 million projected.

  • Development time reduced tenfold. 

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