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加拿大能源公司开始其数字化转型

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 Canadian Energy Firm Started Its Digital Transformation - IoT ONE Case Study
技术
  • 分析与建模 - 大数据分析
  • 应用基础设施与中间件 - 数据可视化
适用行业
  • 石油和天然气
适用功能
  • 商业运营
用例
  • 沉浸式分析
服务
  • 云规划/设计/实施服务
  • 软件设计与工程服务
客户
关于客户

Cameco是一家加拿大能源公司,于 2019 年正式开始其数字化转型。其运行时间最长的举措是运营管理。

挑战

寻求改进运营决策、安全管理和可持续性。

这些举措的一个关键要素是资产维护,约占 Cameco 采矿业务总运营成本的 25%。改善资产管理始于自动化数据收集。

过去,Cameco 一直在努力分析来自资产的多个常规状态监测数据。结果,该公司发现在发生资产故障时很难理解出了什么问题。

解决方案

Senseye PdM 使用现有传感器收集的数据,现在为 Cameco 提供有关机器状况和预测未来状况的连续信息流。

使用多元分析技术,Cameco 准备在整个业务中做出更好的运营决策:

  1. 更好的数据收集意味着更清楚地了解出了什么问题和更深入的洞察力,以避免将来重复出现问题
  2. 重要的是,它可以更清楚地了解您应该监控的位置和内容,以找到有关资产健康状况的最佳见解
  3. 持续数据分析揭示了哪些形式的条件数据与衡量资产健康状况相关——以及数据点之间的关系如何显示即将发生的故障
运营影响
  • [Efficiency Improvement - Operation]

    Machine learning systems are used specifically around operations and advanced process control to make optimal operating decisions.

  • [Data Management - Data Analysis]

    They provide more insight into how your operating conditions or regime impact asset health and give businesses new approaches for optimizing their overall operations.

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