Duke Energy
Duke Energy ottimizza la manutenzione predittiva delle sue centrali con AVEVA Predictive Analytics
Duke Energy, utility statunitense, gestisce oltre 60 centrali distribuite in sette Stati, dal carbone alle turbine a combustione a ciclo semplice, alle centrali a ciclo combinato e a gassificazione integrata, per servire oltre 7,2 milioni di clienti con una capacitเ produttiva di 58.000 MW. Il centro di monitoraggio e diagnostica del gruppo aveva il compito di ottimizzare le prestazioni degli asset affidandosi alla migliore tecnologia digitale disponibile, restando al contempo indipendente dai software e dall'hardware esistenti per ridurre al minimo i costi di sostituzione. L'implementazione di AVEVA Predictive Analytics consente ora a cinque analisti di supervisionare oltre l'87% del parco produttivo tramite pi๙ di 11.000 modelli e oltre 500.000 punti dati, in un'ottica di manutenzione predittiva. La soluzione monitora allarmi, tendenze e analisi approfondite nel rispetto del quadro di affidabilitเ EPRI. I risultati sono eloquenti, con oltre 34 milioni di dollari di risparmi ottenuti grazie a un solo evento di rilevamento precoce nel 2016.
FAQ
Come fa AVEVA Predictive Analytics a monitorare l'87% di una flotta di generazione da 58.000 MW?
AVEVA Predictive Analytics consente a soli cinque analisti di Duke Energy di supervisionare oltre l'87% della flotta di produzione attraverso pi๙ di 11.000 modelli e 500.000 punti dati. La piattaforma automatizza la rilevazione di deviazioni comportamentali dalle normali firme degli asset. Senza questa industrializzazione dell'analisi, servirebbero decine di esperti per raggiungere lo stesso livello di copertura. ศ un moltiplicatore di competenze critico per le utility che gestiscono decine di impianti eterogenei.
Perch้ un Centro di Monitoraggio e Diagnostica ่ strategico per un produttore di elettricitเ?
Un Centro M&D centralizza l'esperienza diagnostica degli asset per l'intera flotta, eliminando la necessitเ per ogni impianto di ricostruire le proprie capacitเ analitiche in isolamento. Presso Duke Energy, il centro sfrutta AVEVA Predictive Analytics per supervisionare oltre 60 impianti in sette stati, in conformitเ con il framework di affidabilitเ di EPRI. Questa organizzazione promuove la condivisione delle migliori pratiche, accelera la risoluzione di problemi ricorrenti e garantisce un livello costante di analisi esperta, indipendentemente dal tipo di asset monitorato.
Come quantificare il ROI di un progetto di analisi predittiva nella generazione di energia?
Duke Energy ha realizzato risparmi di oltre 34 milioni di dollari grazie a un singolo evento di cattura anticipata nel 2016. Questa rilevazione pre-guasto delle apparecchiature critiche illustra il valore commerciale di AVEVA Predictive Analytics: evitare un'intera intera intera produzione di energia e costi di riparazione d'emergenza. Sulla scala di una flotta di 58.000 MW che fornisce 7,2 milioni di clienti, le rilevazioni precoci cumulative rappresentano un valore significativo che si ripete anno dopo anno.
Come pu๒ essere integrata l'analisi predittiva senza sostituire i sistemi legacy?
Duke Energy voleva rimanere indipendente dal software e dall'hardware esistenti per minimizzare i costi di sostituzione. AVEVA Predictive Analytics ่ posizionato come un'overlay di analisi compatibile con fonti di dati giเ implementate (DCS, storici, SCADA). Questo approccio non invasivo permette di beneficiare rapidamente delle capacitเ predittive senza dover affrontare costose revisioni infrastrutturali. Questo ่ un fattore chiave nell'adozione nelle utility che mantengono architetture industriali complesse che richiedono molto tempo per evolversi.
Come passare dalla manutenzione reattiva a quella predittiva con AVEVA?
AVEVA Predictive Analytics monitora continuamente allarmi, tendenze e analisi approfondite da sensori a basso costo e connettivitเ ad alta fedeltเ. La soluzione avvisa i team giorni, settimane o mesi prima dell'interruzione, trasformando la manutenzione in un processo pianificabile. Per Duke Energy, questa anticipazione ha aiutato a ottimizzare le finestre di risposta, ridurre le interruzioni impreviste e migliorare la disponibilitเ di una flotta fondamentale per fornire elettricitเ a 7,2 milioni di clienti in sette stati.