Suncor
Suncor optimiert seine vorausschauende Wartung mit AVEVA Predictive Analytics
Suncor, ein integriertes globales Energieunternehmen mit Sitz in Calgary, betreibt 20.500 kritische Anlagen an 14 Standorten – von Ölsanden über Exploration, Förderung und Pipelines bis zum Downstream-Bereich. Um die Verfügbarkeit dieses Anlagenparks zu maximieren, mussten echte Degradationssignale von normalen und umgebungsbedingten Schwankungen der Kennzahlen unterschieden werden. Dazu kombinierte Suncor AVEVA Predictive Analytics, AVEVA PI Vision und AVEVA Process Optimization im Rahmen einer 2017 gestarteten Strategie der vorausschauenden Wartung. Dynamische Modellierung ermöglicht es nun, Anlagenprobleme bis zu sechs Wochen im Voraus zu erkennen, was die Planung von Stillständen grundlegend verändert. Die seit der Einführung erzielten Ergebnisse sind beträchtlich: 37 Millionen kanadische Dollar an Einsparungen, eine beherrschte Wartungsstrategie mit kontrollierten geplanten Stillständen, maximale Anlagenverfügbarkeit und eine insgesamt gestärkte Rentabilität des Unternehmens.
Erfahrungsberichte
FAQ
Wie erkennt AVEVA Predictive Analytics Ausfälle 6 Wochen im Voraus?
AVEVA Predictive Analytics nutzt dynamische Modellierung, um echte Verschleißsignale von den normalen und umgebungsbedingten Schwankungen der Maschinen-KPIs zu trennen. Bei Suncor analysiert diese Technologie kontinuierlich die Daten von 20.500 kritischen Anlagen an 14 Standorten und erkennt Anlagenprobleme bis zu sechs Wochen im Voraus. Diese Vorausschau macht die vorausschauende Wartung zu einem strategischen Hebel: Stillstände werden zum richtigen Zeitpunkt geplant, Ressourcen optimiert und Kosten im Griff behalten – im Gegensatz zu einer erzwungenen korrektiven Instandhaltung.
Welche Rolle spielt AVEVA PI Vision in der Strategie für vorausschauende Wartung von Suncor?
AVEVA PI Vision visualisiert in Echtzeit die Leistungsdaten der Turbinen und kritischen Anlagen von Suncor. In Verbindung mit AVEVA Predictive Analytics und Process Optimization bietet es den Ingenieuren eine kontextualisierte Sicht auf die Maschinenkennzahlen und erleichtert die frühzeitige Erkennung von Anomalien. Dieses Echtzeit-Datenmanagement ist unerlässlich, um einen so umfangreichen Industriepark – von Ölsanden über Exploration und Produktion und Pipelines bis zum Downstream-Bereich – zu steuern und den Zugang zu betrieblichen Informationen zu demokratisieren.
Wie viel hat Suncor dank der vorausschauenden Wartung von AVEVA eingespart?
Seit der Einführung von Asset Performance Management (APM) im Jahr 2017 hat Suncor durch die Kombination von AVEVA Predictive Analytics, PI Vision und Process Optimization Einsparungen von 37 Millionen kanadischen Dollar erzielt. Die optimierte Wartungsstrategie ermöglicht es, geplante Stillstände zu steuern, die Leistung der Assets zu verbessern und ihre Verfügbarkeit zu maximieren. Für einen integrierten Energiekonzern ist dies ein wichtiger Hebel für die Gesamtrentabilität und ein weiteres Argument, die digitale Transformation in der Ölbranche zu beschleunigen.
Wie lassen sich echte Verschleißsignale vom Umgebungsrauschen eines Industrieparks trennen?
Genau diese Herausforderung löst AVEVA Predictive Analytics bei Suncor: normale und umgebungsbedingte Schwankungen der Maschinen-KPIs von echten Verschleißsignaturen zu unterscheiden. Die dynamische Modellierung lernt das erwartete Verhalten jeder Anlage in ihrem betrieblichen Kontext und erkennt dann statistisch signifikante Abweichungen. Dieser Ansatz vermeidet sowohl Fehlalarme (unnötige Alarme, die die Aufmerksamkeit der Teams abstumpfen) als auch übersehene Ausfälle und gewährleistet die betriebliche Zuverlässigkeit, die für ein integriertes Energieunternehmen unverzichtbar ist.
Warum sollten Predictive Analytics, PI Vision und Process Optimization für denselben Anlagenpark kombiniert werden?
Die Kombination dieser drei AVEVA-Lösungen bietet Suncor einen umfassenden Ansatz: Predictive Analytics sagt Ausfälle voraus, PI Vision macht die Daten für die Teams zugänglich und nutzbar, Process Optimization richtet die Betriebsbedingungen an den optimalen Zielwerten aus. Diese native Integration deckt die gesamte Kette ab – von der Erkennung eines schwachen Signals bis zur Korrekturmaßnahme an den Prozessparametern. Das unterscheidet eine echte Strategie der digitalen Transformation von einer bloßen Ansammlung isolierter Werkzeuge.