PETRONAS
PETRONAS riduce i fermi non pianificati con AVEVA PI System e Predictive Analytics
Petroliam Nasional Berhad (PETRONAS), multinazionale malese integrata del petrolio e del gas, produce 2,4 milioni di barili di petrolio equivalente al giorno. Queste dimensioni generavano silos di dati e perdite di grande valore dovute a guasti non rilevati sulle apparecchiature rotanti, con una visibilitเ incompleta e tempi di reazione lenti a causa della dispersione delle operazioni. L'implementazione di AVEVA PI System e di AVEVA Predictive Analytics ha permesso di automatizzare la conoscenza del funzionamento delle macchine e di avvisare immediatamente gli esperti in caso di anomalia, grazie a un sistema di allerta precoce basato sul cloud. I benefici sono considerevoli: 33 milioni di dollari risparmiati dal 2019 grazie alla riduzione delle fermate non pianificate, con 51 avvisi emessi di cui 12 ad alto rischio, pari a un ritorno sull'investimento di 20 volte. L'utilizzo degli asset aumenta dello 0,1% per stabilimento e la collaborazione multidisciplinare accelera i tempi di risposta agli eventi.
Testimonianze
FAQ
Come AVEVA PI System e l'analisi predittiva fanno risparmiare 33 milioni di dollari a PETRONAS?
PETRONAS, produttore di 2,4 milioni di barili di equivalente petrolio al giorno, ha implementato AVEVA PI System e AVEVA Predictive Analytics per automatizzare la conoscenza del funzionamento delle sue apparecchiature rotanti. Il sistema ha generato 51 allerte precoci, di cui 12 ad alto rischio, per evitare grandi fermamenti non pianificati. Il risultato: 33 milioni di dollari risparmiati dal 2019, un ritorno sull'investimento 20 volte superiore. La manutenzione predittiva trasforma i dati in tempo reale in guadagni finanziari tangibili.
Perch้ abbattere i silos dei dati ่ fondamentale nell'industria petrolifera?
La scala di PETRONAS ha generato silos dati e visibilitเ incompleta, con esperti sparsi in pi๙ sedi e tempi di risposta lenti. AVEVA PI System centralizza i dati operativi in un unico repository accessibile a tutti gli esperti della materia, ovunque si trovino. Questa unificazione accelera la collaborazione multidisciplinare, migliora i tempi di risposta agli eventi e svela il valore nascosto dei dati. ศ un pilastro della trasformazione digitale nel settore petrolifero e del gas.
Come rileva AVEVA Predictive Analytics i guasti sulle apparecchiature rotanti?
AVEVA Predictive Analytics applica modelli di machine learning alle firme operative delle apparecchiature rotanti (compressori, turbine, pompe). La soluzione rileva sottili deviazioni dal comportamento normale ed emette allerte precoci diverse settimane prima del guasto. Presso PETRONAS, questa rilevazione ha generato 51 avvisi, inclusi 12 ad alto rischio, rendendo possibile evitare perdite di alto valore su asset critici onshore e offshore. L'analisi predittiva diventa cos์ una leva fondamentale per l'affidabilitเ industriale.
Quali benefici operativi porta AVEVA a un produttore di petrolio e gas?
Oltre ai 33 milioni di dollari risparmiati, PETRONAS ha aumentato l'utilizzo degli asset dello 0,1% per centrale, inclusa affidabilitเ ed efficienza complessiva delle apparecchiature. I tempi di risposta agli eventi sono accelerati grazie a una collaborazione multidisciplinare migliorata. Il ROI di 20x sul programma dimostra la potenza di un approccio che combina gestione dei dati in tempo reale (PI System) e analisi predittiva avanzata. Questo ่ un caso da manuale per le grandi aziende del petrolio e del gas nella trasformazione.
Come trasforma un sistema di allerta precoce basato sul cloud sulla manutenzione nell'industria petrolifera e del gas?
L'allerta precoce basata su cloud di AVEVA permette a PETRONAS di notificare istantaneamente gli esperti non appena viene rilevata un'anomalia su apparecchiature rotanti, ovunque si trovino. Questa architettura basata sul cloud rompe l'isolamento geografico dei siti offshore e onshore, accelera il processo decisionale e democratizza l'accesso ai dati critici. La manutenzione passa da una logica reattiva e pianificata a una logica basata su condizioni basate sulla condizione reale degli asset, generando importanti guadagni operativi e finanziari.