AI 和分析推动实现卓越的资产性能
资产的可靠性对运营韧性和盈利能力至关重要。AI 增强型分析技术改变了数据和运营管理，而生成式 AI 则开启了工业领域协作和决策的新时代。
许多组织都部署了用于资产监控和性能优化的单点解决方案。此后，他们发现很难构建端到端的解决方案来自动发现新资产、监控性能、评估干预需求并启动适当的维护任务。
资产可靠性管理旨在实现最佳资产性能、降低维护成本、提高安全性、根据可持续性 KPI 进行报告并确保合规性。借助创新 AI 技术驱动的强大的端到端可靠性战略，您可以实现运营韧性，达到可持续发展目标，并提高盈利能力。
资产可靠性用例
通过提高整体设备效率，减少意外停机时间，以及建立塑造可持续未来的信心，使互联员工能够推动安全可靠的运营。
降低维护成本
重新考虑传统的定时或定期维护。基于状态的维护使用实时性能数据来跟踪资产健康状况，并仅在需要时触发维护。它可以降低维护费用，减少备件库存，并最大限度地减少旅行时间。
减少计划外停机时间
通过建立预测潜在故障的模型来提高资产的可靠性和可用性。使用高级分析、AI 和机器学习提高预测准确性，并采取行动避免中断。监控工作条件，发现安全问题，保护员工。
优化效率和生产
采用积极主动、数据驱动的方法，最大限度地提高可靠性、效率、产品质量和安全性。 确保一致性并管理合规风险。通过实时监控和高级分析，最大限度地减少浪费和损失。
客户案例
Suncor
Suncor 通过使用 AVEVA™ PI Vision™ 和 AVEVA™ Predictive Analytics 改进针对涡轮机性能下降的风险分析和测量，实现了预测性维护。
Quebec Iron Ore
Quebec Iron Ore 利用 AVEVA 解决方案对其采矿业务进行了数字化改造，以提高资产可靠性并实现从矿井到港口的完全可视化。
泰国暹罗水泥集团化工公司 (SCG Chemicals)
当泰国最大的综合石化联合体之一 SCG Chemicals 的领导层希望提高其整个价值链的效率时，该团队选择了 AVEVA™ Asset Performance Management 软件，以帮助提供他们所需的韧性、敏捷性和维护成本节约，从而加速其运营转型。
