Suncor

Suncor ottimizza la manutenzione predittiva grazie ad AVEVA Predictive Analytics

Suncor, societเ energetica globale integrata con sede a Calgary, gestisce 20.500 asset critici distribuiti su 14 siti, dalle sabbie bituminose al downstream, passando per l'esplorazione, la produzione e le condotte. Massimizzare la disponibilitเ di questo parco richiedeva di isolare i veri segnali di degrado dalle normali fluttuazioni ambientali degli indicatori. Per riuscirci, Suncor ha combinato AVEVA Predictive Analytics, AVEVA PI Vision e AVEVA Process Optimization all'interno di una strategia di manutenzione predittiva avviata nel 2017. La modellazione dinamica consente ora di rilevare i problemi delle apparecchiature fino a sei settimane prima che si verifichino, trasformando radicalmente la pianificazione delle fermate. I risultati ottenuti dall'implementazione sono significativi: 37 milioni di dollari canadesi di risparmi, una strategia di manutenzione sotto controllo che gestisce le fermate pianificate, una disponibilitเ massimizzata delle apparecchiature e una redditivitเ complessiva rafforzata per l'azienda.

Sfida

Massimizzare la disponibilitเ di 20.500 asset critici distribuiti su 14 siti (sabbie bituminose, downstream, esplorazione-produzione, pipeline)
Isolare i veri segnali di degrado dalle fluttuazioni normali e ambientali dei KPI delle macchine
Rilevare i problemi alle apparecchiature fino a sei settimane prima che si verifichino grazie alla modellazione dinamica
Controllare le fermate pianificate e migliorare la redditivitเ complessiva della strategia di manutenzione predittiva

Soluzioni

AVEVA Predictive Analytics
AVEVA PI Vision
AVEVA Process Optimization

Risultati

Generati 37 milioni di dollari canadesi di risparmi sui costi dall'implementazione dell'APM nel 2017
La strategia di manutenzione ottimizzata consente a Suncor di controllare i tempi di fermo pianificati e di migliorare le prestazioni degli asset attivi
Disponibilitเ delle apparecchiature e redditivitเ aziendale massimizzate

I software AVEVA integrati

AVEVA Predictive Analytics

Suncor sfrutta AVEVA Predictive Analytics per monitorare in tempo reale i propri 20.500 asset critici distribuiti su 14 siti. La modellazione dinamica isola i veri segnali di degrado dalle normali fluttuazioni e rileva i problemi delle apparecchiature fino a sei settimane prima che si verifichino, generando 37 milioni di dollari canadesi di risparmi dal 2017.

Per saperne di più

AVEVA PI Vision

Suncor si affida ad AVEVA PI Vision per visualizzare e analizzare in tempo reale i dati di prestazione delle proprie turbine e apparecchiature critiche. Questa soluzione offre ai team una visione chiara degli indicatori delle macchine, facilitando l'identificazione precoce delle anomalie e ottimizzando la strategia di manutenzione predittiva su tutti i siti delle sabbie bituminose, delle pipeline e dell'esplorazione e produzione.

Per saperne di più

Testimonianze

"Dalla nostra creazione nel 2017, abbiamo generato 37 milioni di dollari di valore collaborativo tra i siti e noi."

Vance Seeley
Analista senior, specialista GAP, Suncor

FAQ

Come fa AVEVA Predictive Analytics a rilevare le interruzioni con 6 settimane di anticipo?

AVEVA Predictive Analytics sfrutta la modellazione dinamica per isolare i veri segnali di degrado dalle fluttuazioni normali e ambientali nei KPI delle macchine. In Suncor, questa tecnologia analizza continuamente i dati di 20.500 asset critici in 14 siti e identifica problemi alle apparecchiature fino a sei settimane prima che si verifichino. Questa anticipazione trasforma la manutenzione predittiva in una leva strategica: gli shutdown vengono pianificati al momento giusto, le risorse ottimizzate e i costi controllati, a differenza della manutenzione correttiva.

Quale ruolo gioca AVEVA PI Vision nella strategia di manutenzione predittiva di Suncor?

AVEVA PI Vision visualizza i dati di performance in tempo reale provenienti dalle turbine e dalle apparecchiature critiche di Suncor. Abbinato all'analisi predittiva e all'ottimizzazione dei processi di AVEVA, fornisce agli ingegneri una visione contestualizzata delle metriche delle macchine e facilita l'identificazione precoce delle anomalie. Questa gestione dei dati in tempo reale ่ fondamentale per gestire una flotta industriale cos์ vasta, dalle sabbie bituminose e a valle, all'esplorazione e produzione ai gasdotti, e per democratizzare l'accesso alle informazioni operative.

Quanto ha risparmiato Suncor con la manutenzione predittiva AVEVA?

Dall'implementazione dell'Asset Performance Management (APM) nel 2017, Suncor ha generato risparmi di 37 milioni di dollari canadensi grazie alla combinazione di AVEVA Predictive Analytics, PI Vision e Process Optimization. La strategia di manutenzione ottimizzata aiuta a controllare le interruzioni pianificate, migliorare le prestazioni degli asset e massimizzare la disponibilitเ degli asset. Per un attore energetico integrato, questa ่ una leva fondamentale per la redditivitเ complessiva e un ulteriore argomento per accelerare la trasformazione digitale nel settore petrolifero e del gas.

Come possiamo isolare i veri segnali di degrado del rumore ambientale di un parco industriale?

Questo ่ esattamente ci๒ che AVEVA Predictive Analytics risolve in Suncor: distinguere tra fluttuazioni normali e ambientali nei KPI delle macchine e le vere firme di degrado. La modellazione dinamica apprende il comportamento atteso di ogni apparecchiatura nel suo contesto operativo e poi rileva deviazioni statisticamente significative. Questo approccio evita sia i falsi positivi (allarmi inutili che prosciugano la vigilanza dei team) sia i falsi negativi (fallimenti mancati), garantendo l'affidabilitเ operativa essenziale per un operatore integrato.

Perch้ combinare Predictive Analytics, PI Vision e Process Optimization sulla stessa base di asset?

La combinazione di queste tre soluzioni AVEVA offre a Suncor un approccio completo: l'Analisi Predittiva anticipa le interruzioni, PI Vision rende i dati accessibili e azionabili per i team, l'Ottimizzazione dei Processi allinea le condizioni operative con obiettivi ottimali. Questa integrazione nativa rende possibile coprire l'intera catena, dal rilevamento di un segnale debole all'azione correttiva sui parametri di processo. Questo ่ ci๒ che distingue una vera strategia di trasformazione digitale da un semplice stack di strumenti isolati.

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