Rio Tinto 简化了采矿价值链每个阶段的数据
从矿坑到港口，Rio Tinto 的数据基础设施可为多生产基地运营提供实时洞察。无论是改进工程和运营，还是优化和现代化工厂，Rio Tinto 都在利用情境数据将其众多生产基地和项目连接起来。
“通过与 AVEVA 共同实施的 Exxaro 数字化战略，我们的产品质量提高了 125%。”
— Pleasure Mnisi，Exxaro 首席技术官
保护珍贵资源，减少碳排放
- 更好的数据透明度和可见性能带来更安全、更可持续的运营。
- 提高工程敏捷性，对市场变化做出更快反应。
- 减少碳足迹，遵守 ESG 目标。
Barrick Goldstrike 使用 AVEVA™ PI System™ 来管理其采矿数据并自动生成环境法规合规报告。
缩短工程周期
- 通过更短的工程周期降低资本支出和运营支出。
- 更快执行采矿项目，更快交付产品。
- 在云上与团队和合作伙伴协作。
了解 K+S Potash 如何提高项目执行的敏捷性，并更高效地向自有设备操作人移交信息。
优化整个价值链，提高生产率
- 利用短间隔控制方法和主数据管理提高生产效率。
- 通过更好的计划来平衡供需。
- 做出可靠的预测以最大限度提高回收率。
了解 MMG 有限公司如何将其各生产基地的资产利用率提高 10%。
让您的资产更安全、更高效、更可靠
- 预测性维护策略可最大限度地减少计划外停机时间并延长资产生命周期。
- 提高态势感知能力，实现更安全的运营。
- 提高资产性能和效率以降低维护成本。
了解 Lonmin Mining Co. 如何将运营效率提高 10%。
改进整个金属价值链，提高生产率
- 利用短间隔控制方法和主数据管理提高生产效率。
- 改进流程以提高产量、收益和产品质量。
- 稳定关键设备运行，以降低能耗。
了解 Aurelia Metals 如何将其黄金回收率从 62.1％ 提高到 88.6％，并节省了 25 万美元的制造成本。
AVEVA 矿业经济产品
AVEVA™ Unified Engineering（一体化工程设计）
AVEVA Unified Engineering 是一个以数据为中心的工程环境。在所有项目阶段与多学科团队实时进行工程设计和协作。
AVEVA Predictive Analytics
以前称为 PRiSM Predictive Asset Analytics
一种统一的多维信息模型，用于采集来自多个数据源的数据，并提供用于报告/仪表板工具的环境。通过在 BI 工具中对工业数据进行全面的分析，近乎实时地提高工厂绩效。
