PETRONAS
PETRONAS reduziert ungeplante Stillstände mit AVEVA PI System und Predictive Analytics
Petroliam Nasional Berhad (PETRONAS), ein integrierter malaysischer Öl- und Gaskonzern, produziert 2,4 Millionen Barrel Öläquivalent pro Tag. Diese Größenordnung führte zu Datensilos und hohen Wertverlusten durch unentdeckte Ausfälle an rotierenden Anlagen, bei unvollständiger Transparenz und langsamen Reaktionszeiten aufgrund der verteilten Standorte. Die Einführung von AVEVA PI System und AVEVA Predictive Analytics ermöglichte es, das Wissen über den Maschinenbetrieb zu automatisieren und Experten bei Anomalien dank eines cloudbasierten Frühwarnsystems sofort zu alarmieren. Die Vorteile sind beträchtlich: Seit 2019 wurden dank weniger ungeplanter Stillstände 33 Millionen Dollar eingespart, bei 51 ausgegebenen Warnungen, davon 12 mit hohem Risiko – eine Kapitalrendite vom 20-Fachen des Einsatzes. Die Anlagenauslastung steigt um 0,1 % pro Werk, und die multidisziplinäre Zusammenarbeit beschleunigt die Reaktionszeiten auf Ereignisse.
Erfahrungsberichte
FAQ
Wie ermöglichen AVEVA PI System und Predictive Analytics bei PETRONAS Einsparungen von 33 Millionen Dollar?
PETRONAS, Produzent von 2,4 Millionen Barrel Öläquivalent pro Tag, hat AVEVA PI System und AVEVA Predictive Analytics eingeführt, um das Wissen über den Betrieb seiner rotierenden Maschinen zu automatisieren. Das System erzeugte 51 Frühwarnungen, davon 12 mit hohem Risiko, und half so, größere ungeplante Stillstände zu vermeiden. Ergebnis: 33 Millionen US-Dollar Einsparungen seit 2019 – ein ROI vom 20-Fachen des Einsatzes. Vorausschauende Wartung verwandelt Echtzeitdaten in greifbare finanzielle Vorteile.
Warum ist das Aufbrechen von Datensilos in der Ölindustrie entscheidend?
Die Größe von PETRONAS führte zu Datensilos und unvollständiger Transparenz, mit über mehrere Standorte verteilten Experten und langsamen Reaktionszeiten. AVEVA PI System zentralisiert die Betriebsdaten in einem einzigen Referenzsystem, das allen Fachexperten unabhängig von ihrem Standort zugänglich ist. Diese Vereinheitlichung beschleunigt die interdisziplinäre Zusammenarbeit, verbessert die Reaktionszeiten auf Ereignisse und erschließt den verborgenen Wert der Daten. Ein Grundpfeiler der digitalen Transformation in der Öl- und Gasindustrie.
Wie erkennt AVEVA Predictive Analytics Ausfälle an rotierenden Anlagen?
AVEVA Predictive Analytics wendet Machine-Learning-Modelle auf die Betriebssignaturen rotierender Anlagen (Verdichter, Turbinen, Pumpen) an. Die Lösung erkennt subtile Abweichungen vom Normalverhalten und gibt Frühwarnungen aus – mehrere Wochen vor dem Ausfall. Bei PETRONAS hat diese Erkennung 51 Warnungen erzeugt, davon 12 mit hohem Risiko, und so kostspielige Leckagen an kritischen Onshore- und Offshore-Assets verhindert. Vorausschauende Analysen werden so zu einem wichtigen Hebel für industrielle Zuverlässigkeit.
Welche betrieblichen Vorteile bringt AVEVA einem Öl- und Gasproduzenten?
Über die eingesparten 33 Millionen US-Dollar hinaus hat PETRONAS die Anlagennutzung um 0,1 % pro Werk gesteigert, einschließlich Zuverlässigkeit und Gesamtanlageneffektivität. Die Reaktionszeiten auf Ereignisse sind dank verstärkter interdisziplinärer Zusammenarbeit kürzer. Der 20-fache ROI des Programms zeigt die Stärke eines Ansatzes, der Echtzeit-Datenmanagement (PI System) und fortschrittliche prädiktive Analysen (Predictive Analytics) kombiniert. Ein Paradebeispiel für Öl- und Gaskonzerne im Wandel.
Wie verändert ein cloudbasiertes Frühwarnsystem die Wartung im Öl- und Gassektor?
Die cloudbasierte Frühwarnung von AVEVA ermöglicht es PETRONAS, Fachexperten sofort und unabhängig von ihrem Aufenthaltsort zu benachrichtigen, sobald eine Anomalie an einer rotierenden Maschine erkannt wird. Diese Cloud-Architektur überwindet die geografische Isolation der Offshore- und Onshore-Standorte, beschleunigt die Entscheidungsfindung und demokratisiert den Zugang zu kritischen Daten. Die Instandhaltung wandelt sich von einem reaktiven und geplanten Ansatz zu einer zustandsorientierten Strategie auf Basis des tatsächlichen Anlagenzustands – mit erheblichen betrieblichen und finanziellen Vorteilen.