datarpm-overview

陸上及び海上設備効率を向上

海上設備の故障を75%削減、効率性を56%向上。

設備の異常特定と故障予測が生産安定性向上に繋がります

不安定な原油価格及び高価な資本設備が絡むため、あらゆるコストと故障が重要視されます。

運用上の非効率性を排除し、リスクを軽減

LNGプラットフォーム上では、非生産日が1日につき2,500万ドルの損失を生みます。DataRPM 異常検知と予知保全ソリューションは異常を事前に検知することで生産性を高め、リスクを軽減し、収益に大きな影響をもたらします。

anomaly-detection
predictive-maintenance

異常検知

正常状態を学習し、異常値を特定するプロセスです。過去と現在のデータ及び外部の影響要因を同時に分析し、継続的に設備性能の基準を設定します

予知保全

教師なし機械学習で導出された異常値より将来の障害予測ができれば、事前に適切な措置を施せます。突発的な保守やダウンの回避と設備機械耐用年数の延長は、総コストの削減に繋がります

導入効果

リモート設備監視
check計画外ダウンタイムを90%削減
check設備の統合性を65%向上
check点検と保守時間を20%削減
運用上の非効率性を排除
check信頼性を60%向上
checkスループットが46%向上
check経済的寿命を20%向上
大幅なコスト削減
check従業員コストを35%削減
check収益20%増加
check在庫コストを15%削減
maintenance-costs
Case Study

IIoTがガスパイプライン変革に与えた影響とは

DataRPM 異常検知と予知保全ソリューションの活用で、パイプラインのパフォーマンスに最も影響のあるガスパイプラインステーションを特定。さらに、ステーション間のパフォーマンス差異の要因も把握。

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