设备运行状况和性能优化
上游和中游能源生产资产由数百万台设备组成，它们为燃料源的开发和生产提供支持。这些资产对能源生产至关重要，对其进行最佳部署对于实现生产目标、降低成本和最大限度地减少故障或停机时间至关重要。为了实现其日常生产目标，石油和天然气运营商需要设备以最佳状态全天候运行。但是，运营商面临的问题是设备性能不理想，设备故障率高，这会导致计划外停机。维护团队将大部分时间花在“救火”上，即对计划外停机事件做出反应。根据美国能源部的资料，预测性维护比预防性维护成本节省 8％ 至 12％，比被动维护成本节省 40％ 以上。具体来说，设备运行状况和性能优化解决方案为客户提供以下功能：
- 实时查看和洞察设备运行状况和性能
- 提前几天或几周预测设备故障，以便进行主动维护
- 优化设备以提高性能
设备运行状况和性能优化解决方案的价值在于使组织能够应对关键的挑战领域：
运营商看到的结果
生产运营
- 未实现总体生产目标
- 计划外停机
- 昂贵的资产置换
人员面临的挑战
设备故障
- 资产老化
- 资产维修和维护效率低下
客户面临的挑战
性能不理想
- 由于对资产性能了解有限，客户发现难以进行性能基准测试和确定改进的优先顺序
- 手动计算容易出错
- 只有少数主题专家拥有专业知识
缺乏规模化的数据驱动型见解
分析和工具不足
- 无法利用中心化数据集训练类似设备的机器学习 (ML) 模型，导致不准确且误报率高
- 无法制定考虑到设备实时运行状况和计划内维护的周密维护计划
如何开始使用
第 1 步：部署就绪状态评估 (DRA)
活动
- 商业案例定义
- 分析/机器学习的可行性分析
- 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（实施防火墙和数据安全）实施分析工作流程
- 构建数据可视化/用户界面
- 设备运行状况工作流程的端到端测试
成果
- 实施的分析/机器学习工作流程
- 实现的数据可视化/用户界面
- 已部署用例
访问 AWS 解决方案库，了解如何开始使用设备运行状况和性能优化和其他能源行业解决方案。
部署合作伙伴
技术合作伙伴
Shoreline IoT 通过单一供应商、完全自动化、端到端的 AI/ML 解决方案简化了资产管理，该解决方案可解锁对运营数据的访问，从而将设备的使用寿命延长了数十年之久。这种即插即用的解决方案专为非专业人士打造，成本低，可无限扩展，几分钟内即可轻松安装。非专业人士也能毫不费力地全天候管理远程资产监控、预测性维护和资产性能优化，成本与人工检查相同，因此所有资产，尤其是未联网资产都能负担得起这笔费用。
新闻稿：DCP Midstream 与 Shoreline 合作加速下一代 AI/ML 资产性能管理 SaaS 解决方案
AWS 物联网副总裁 Yasser Alsaied 表示：“Shoreline 的 AI/ML 资产性能管理解决方案建立在 AWS 之上，可以快速扩展，并通过支持即插即用的工业物联网智能传感器和传感器直连云端技术，帮助全球资产密集型行业客户实现转型。”
石油和天然气公司在采集、处理和分发的各个阶段提供多个机会来调查生产数据，以提高效率、安全运行时间和产量。Seeq® 使您的运营工程师能够快速调查和发现见解，以改善盈亏情况。