Компанията прилага технологията в мрежа от около 10 рафинерии. Целта е екипите по поддръжката да реагират преди повредата да прекъсне производствена линия или да наложи по-скъп авариен ремонт.
По-малкото непланирани престои увеличават наличността на инсталациите и количеството преработен суров петрол. При стабилни продуктови маржове това може пряко да подобри финансовия резултат на рафинерията.
Прогнозната поддръжка комбинира данни за температура, налягане, вибрации и други показатели с историята на оборудването. Моделите не заменят инженерните решения, а насочват вниманието към активи с по-висок риск.
Подобно приложение на AI е пряко свързано с енергийната ефективност и надеждността на индустриалните процеси. Ранното откриване може да ограничи загубата на суровина, излишното потребление на енергия и вторичните повреди.
Phillips 66 не е разкрила размера на постигнатите икономии, точността на прогнозите или броя предотвратени спирания. Това не позволява независима оценка на възвръщаемостта на системата.
Следващият тест е дали инструментите ще поддържат добри резултати при различни конфигурации и режими на работа. Успешното мащабиране би превърнало AI от пилотен инструмент в стандартна част от управлението на рафинериите. Източник: Reuters.