设备运行状况和维护
设备运行状况和维护（EHM）解决方案通过预测性设备分析来监控设备运行状况和性能，并增强预测性维护策略。EHM 解决方案有助于减少设备停机时间、提高可靠性和性能，同时让组织能够优化运营和维护支出。EHM 是一种基于云的解决方案，可以轻松根据业务需求在下游业务中扩展。
具体来说，设备运行状况和维护解决方案为客户提供了以下功能：
- 运行洞察 – 实时查看和洞察关键设备的运行状况和性能
- 设备生产率 – 提前数天甚至数周及时就设备异常和故障检测结果发出警报和通知
- 性能和维护改进 – 为设备优化和主动维护计划提供基础，从而改进性能状况和维护策略
AWS 上的设备运行状况和维护
设备运行状况和维护解决方案有利于资产管理部门解决下游业务中的重点问题：可靠性、性能、成本控制、安全性
EHM 解决方案可解决以下关键挑战：
运营成果
- 设备性能不理想
- 计划外设备故障和停机
- 维护成本高
人员和维护挑战
- 资源限制
- 运营支出限制
- 设备老化，检修效率低下
- 工单积压
技术挑战
- 用于监控和维护跟踪的工具不统一
- 缺乏先进的设备分析工具
- 技术和数据系统不统一
客户参考案例
澳大利亚某领先的天然气生产商向投资者宣布了一项雄心勃勃的计划，要在未来三年内将运营效率提高 30%。为实现这一目标，这家总部位于珀斯的客户大力利用 AWS 服务的数字化和自动化功能来恰当平衡生产和设备维护策略，从而降低成本并提高劳动生产率。
在具体措施方面，该客户针对液化天然气处理设施中的 1500 个冷却风扇启动了一个基于状态的维护项目，以提高设备的可见性，满足分析、故障排除和维护的需要。以前，设备状态数据每隔 3 个月才会手动收集一次，混合使用由机器和人工分析；平均维护周期为 80 天。迁移到 AWS 云以后，该公司开发并实施了各种传感器来将现场设备数据传输到云端，构建了自定义的机器学习模型来持续分析生产数据，此外还实现了自动化的作业计划流程。基于状态的维护项目给客户带来的效益如下：
- 每隔 15 分钟即可采集一次冷却风机设备的现场数据，从而实现了近乎实时的监控
- 平均作业计划流程从 80 天缩短为一天
- 相关步骤和响应实现了模板化、自动化，不再需要从头开始构建工件和工单
- 检查成本降低了 80%
如何开始使用
第 1 步：部署就绪状态评估
活动
- 商业案例定义
- 分析/机器学习可行性
- 数据策略
- 安全策略
成果
- 就绪状态和成熟度评估
- 规划中的基础设施投入
- 参与范围
第 2 步：部署规划
活动
- 评估分析/机器学习策略
- 数据湖环境审查
- 使用其他数据来源充实数据湖
- 架构设计
成果
- 参考架构
- 分析/机器学习策略
- 端到端参与计划
第 3 步：部署执行
活动
- 安全（部署防火墙和数据安全解决方案）
- 实施分析工作流
- 构建数据可视化和 UI
- 端到端工作流测试
成果
- 实施的分析/机器学习工作流
- 实施的数据可视化和 UI
- 已部署的应用场景
访问 AWS 解决方案库，了解如何开始使用设备运行状况和维护以及其他能源行业解决方案。
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