Anlagenintensive Industrien sind oft mit einer ¨¹berw?ltigenden Komplexit?t bei der Anlagenverwaltung konfrontiert. Herausforderungen wie eine unstrukturierte Wartungsplanung und eine schlechte Bestandsverwaltung f¨¹hren h?ufig zu erh?hten Investitions- und Betriebskosten. Fragmentierte Asset-Management-L?sungen und das Fehlen einer einheitlichen Datenbank verschlimmern die Situation zus?tzlich.

In der O&G-Industrie, in der eine der Hauptursachen f¨¹r Pipeline-St?rungen die alternde Infrastruktur ist, k?nnen diese Herausforderungen besonders kostspielig sein. Im Fall der ?l- und Gasanlagen in Pennsylvania fehlerhafte Anlagen von 520.000 Tonnen Methan pro Jahr, wodurch Energieressourcen im Wert von fast 68 Millionen Dollar verschwendet wurden. Dies zeigt, dass ein integriertes Management aller Anlagen f¨¹r die Optimierung der Ressourcen und die Beseitigung von Umweltsch?den unerl?sslich ist.

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Integrierte Asset-Management-Systeme (IAM) sind von einem der effizientesten vernetzten Systeme inspiriert, das wir kennen: dem menschlichen Gehirn. ?hnlich wie das Netzwerk der Neuronen im menschlichen K?rper verbindet ein IAM-System digital alle Anlagen in einer Einrichtung. Dadurch kann das System den gesamten Lebenszyklus der Anlagen auf Informationen ausrichten. Doch wie bei jedem datenzentrierten Prozess sind auch IAM-Systeme nur so gut wie die Informationen, mit denen sie arbeiten. Da Unternehmen weitgehend auf unstrukturierte Datenquellen wie Dokumentenkopien, Dateien und Lieferantendokumente angewiesen sind, m¨¹ssen IAM-Systeme eine robuste Datenstrategie verfolgen.

Um Anlagendaten genau zu erfassen und in einer einzigen integrierten Datenplattform zusammenzuf¨¹hren, m¨¹ssen diese Systeme effektiv und eine qualitativ hochwertige Datenmigration gew?hrleisten. Dar¨¹ber hinaus muss die multidimensionale Dateneingaben f¨¹r Greenfield- und Brownfield-Projekte unterst¨¹tzen. Um jedoch eine wirklich vernetzte Plattform zu schaffen, muss das System die Referenzdatenbibliothek regelm??ig aktualisieren und abbilden. Dies wiederum vereinfacht die Datenwiederherstellung und -analyse.

Das Ergebnis ist, dass Anlagen und Einrichtungen in Echtzeit Einblick in den Zustand und die Leistung der Anlagen haben. Dies tr?gt folglich zur Verbesserung der Gesamteffizienz der Anlagen (OEE) bei. Das Konzept der Anlagenintegrit?t kann den Anlagenbetrieb und die Verwaltungsdienste mit verschiedenen Technologien der neuen Generation optimieren. Ein solcher Ansatz kann die Entwicklung neuer Gesch?ftsmodelle wie wertorientierte Managed 91Ô­´´ erleichtern.

Mit IAM-Tools k?nnen Analysen des technischen Informationsstatus die Sicherheit, die Zuverl?ssigkeit, den Betrieb und die rechtzeitige ?bergabe verbessern. Qualit?ts-, Konsistenz- und Redundanzprobleme k?nnen durch Zusammenarbeit und Integration ¨¹ber den gesamten Lebenszyklus von Anlagen beseitigt werden.

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konsolidieren alle Gesch?ftsanwendungen entlang der Wertsch?pfungskette, einschlie?lich Enterprise Asset Management (EAM), Enterprise Resource Planning (ERP), Manufacturing Execution Systems (MES), Human Resource Management Systems (HRMS) und Finanzmanagementsysteme. Die Datenaggregation spielt bei diesem Aspekt der integrierten Anlagenverwaltung eine wichtige Rolle. Durch die Erfassung von Daten aus den verschiedenen Einzelanwendungen und die Nutzung von Big-Data-Analysen zur Gewinnung von Erkenntnissen helfen Datenaggregatoren bei der Entwicklung von Gesch?ftsstrategien und dem Treffen fundierter Entscheidungen.

Mit den Fortschritten im Bereich der k¨¹nstlichen Intelligenz (KI) haben anlagenintensive Unternehmen zudem die M?glichkeit, gro?e Mengen an Betriebsdaten von ihren IoT-f?higen Anlagen zu erfassen und durch maschinelles Lernen ein verbessertes pr?diktives Anlagenmanagement zu erm?glichen. Im Fall eines gro?en O&G-Unternehmens ein , um sechs Monate historischer Sensordaten eines ausgefallenen ?lbohrlochs zu untersuchen und dem Unternehmen zu helfen, ungeplante Ausfallzeiten f¨¹r seine anderen Maschinen zu reduzieren. Die Plattform nutzte Datenanalyse und Algorithmen des maschinellen Lernens, um einen Basiswert zu ermitteln. Anhand dieser Zahlen lernte das System, Druck- und Temperaturwerte zu erkennen, die auf einen bevorstehenden Ausfall hinwiesen.

Dieses Beispiel zeigt, dass IAM-L?sungen den Zustand der Anlagen weiter optimieren und eine produktive Anlagenumgebung schaffen k?nnen. Dar¨¹ber hinaus unterstreicht es das Potenzial, das, was wir das Gehirn einer Anlage nennen, mit der Zeit immer erfahrener und reichhaltiger zu machen.

Auf kognitivem Lernen basierende L?sungen erweitern die M?glichkeiten des Anlagendatenmanagements, wenn sie in einem fr¨¹hen Stadium des Anlagenlebenszyklus eingesetzt werden. In der O&G-Industrie beispielsweise kann die Kombination von kognitivem Lernen mit der Verwaltung von Untergrunddaten die Wahrscheinlichkeit des Scheiterns eines Feldprojekts verringern. Dar¨¹ber hinaus kann es die Effizienz der Exploration verbessern und das Gesch?ftsrisiko und die Kosten senken.

Zweifellos bieten IAM-L?sungen gr??ere Chancen f¨¹r CEOs anlagenintensiver Branchen, die ihre als an Umsatz und Gewinn ausrichten. Viele Anlagenbetreiber haben bereits mit der Einf¨¹hrung von Asset-Management-Systemen reagiert und profitieren von Produktivit?tssteigerungen und der Betriebszeit ihrer Anlagen. Dies hat dem Markt f¨¹r Asset-Management-Systeme Auftrieb gegeben, der mit einer wachsen wird. Wir haben heute sowohl den Bedarf als auch die Ressourcen, um eine h?here Anlageneffizienz zu erreichen. Eine fr¨¹hzeitige Einf¨¹hrung der IAM-L?sung wird empfohlen, um die Gesamteffizienz der Anlage zu steigern und einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu erlangen.