Hur Tigress .ai kan hjälpa dig
Tigrinna. ai löser de stora frustrationerna med turbinägande
Oväntade kritiska misslyckanden
Det här är några av konsekvenserna om din turbin plötsligt och oväntat misslyckas:
Det sker en omedelbar förlust av produktionskapacitet
Det kan resultera i ytterligare förseningar medan du väntar på reservdelar (upp till tio veckor i värsta fall)
Du står inför en betydande ekonomisk förlust som förstärks av reparationskostnaden såväl som den implicita kostnaden för förlorad produktion.
Det kan orsaka kannibalisering av en annan mindre kritisk fungerande turbin, vilket gör din tillverkningsprocess sårbar och trasig.
Tigressen. ai Fördel
Tigrinna. ai ger dig förvarning om fel långt innan de blir kritiska. Detta stoppar nästan helt risken för plötsliga oväntade turbinhaverier.
Och eftersom du har avancerad varning för eventuella misslyckanden kan du planera, förbereda och mildra alla ovanstående konsekvenser
Försening eller misslyckande vid leverans av reservdelar
Om du inte får dina reservdelar i tid när du har planerat en underhållscykel är dessa några av konsekvenserna du möter:
Det kommer att gå förlorad produktionstid motsvarande hur länge dina reservdelar är försenade
Verksamheten kommer att drabbas av betydande ekonomisk förlust för varje timme som turbinen är nere.
Ytterligare kostnader kan införas om du måste behålla förberedande utrustning som kranar, extra personal, helikoptrar, etc, medan du väntar på reservdelarna.
Det kan bli en genomskärningseffekt om detta var planerat underhåll och du hade passat på att underhålla andra maskiner samtidigt.
Tigressen. ai fördel
Tigrinna. ai :s djupprediktionsmotor kan identifiera utrustningens faktiska tillstånd sekund för sekund. Detta gör att du kan beställa de nödvändiga delarna innan de behövs snarare än vid feltillfället.
Tigrinna. ai kan till och med identifiera vad som kan bidra till ett potentiellt framtida fel, vilket ger dig möjlighet att åtgärda problemet längre uppströms vid dess orsakspunkt. Till exempel kan byte av en pump uppströms om turbinen i själva verket rädda turbinen från katastrofala haverier.
Att veta vad som händer innan det blir kritiskt ger dig intelligensen att identifiera orsaken till felet och planera rätt långt i förväg så att du kan få delarna i förväg och ge dig mer utrymme för förseningar i reservdelar.
Onödigt underhåll
Ofta måste du utföra planerat underhåll eftersom du följer tillverkarens underhållscykel. Detta kan dock vara mycket ineffektivt och avsevärt öka dina ägandekostnader eftersom du kan byta ut delar som fungerar perfekt och som inte har några sannolika fel.
Att byta ut fungerande delar helt enkelt för att uppfylla arbetscykeln är mycket oekonomiskt och resulterar i onödiga stillestånd med alla dess kostsamma konsekvenser.
Tigressen. ai fördel
Tigrinna. ai ger dig förvarning om fel, vilket innebär att du bara behöver byta ut delar som kommer att gå sönder (låt dessa fungerande komponenter vara ifred även om de har klarat sin arbetscykel).
Detta stoppar omedelbart kostnaderna för onödiga utbyten av delar och ger dig klarhet om endast de delar som behöver bytas och exakt när.
Det är värt att notera att kostnaden för dessa delar och deras installation ofta är inbyggda i kontrakt för turbinunderhåll. Att veta vilka delar som behöver bytas ut och när kan gå långt för att eliminera behovet av ett underhållskontrakt helt.
Standardanalysverktyg är otillräckliga
Konventionella turbindataanalyssystem ger dig helt enkelt mer data. Dessa system har ett antal nackdelar:
Mer data betyder inte automatiskt bättre information och enklare beslutsfattande. Det kan lämna även den mest erfarna dataforskaren utan tydliga svar.
Det är omöjligt för människor att upptäcka "fjärilsvingarna" i data. Vi kan bara upptäcka grova förändringar och inte de omärkligt små dataavvikelser som förutsäger misslyckanden.
Du kan oavsiktligt bygga in mer stillestånd i din turbin eftersom människor naturligtvis kommer att vara försiktiga om de presenteras med data som kan vara tvetydiga.
Tigressen. ai fördel
Tigrinna. ai kan upptäcka de minsta förändringar i data som skulle signalera ett komponentfel. (Den kan upptäcka fjärilens bankande vingar i data långt innan tornadon landar!). Det kan göra detta eftersom det ökar datagranulariteten till tusentals gånger per sekund, vilket bidrar till att skapa större klarhet när du utför regressionsanalysen.
Systemet förenklar också data till hanterbara, begripliga bitar, vilket gör beslutsfattandet enklare och mer definitivt.
Detta minskar i sin tur gissningar, felmarginaler, beroendet av misstänkta data utan analys, underhållskostnader och arbetskraftsstress.
Tigrinna. ai minskar samtidigt subjektivt beslutsfattande och ger objektiva prognoser grundade på "djupt granulära" data i realtid samtidigt som den ökar dellivslängden och maximerar turbinens livslängd.
