Aumentare affidabilità, prestazioni e sicurezza è prioritario per organizzazioni e imprese industriali, che stanno convergendo sforzi e risorse sul controllo dei costi e sulla valorizzazione degli investimenti esistenti.
Aveva Predictive Analytics nasce per loro, aiutando a ottenere il ritorno più elevato sugli asset critici grazie alla manutenzione preventiva (PdM).
La nostra soluzione Aveva Predictive Analytics fornisce tempestivamente “warning” e diagnosi dei problemi sugli asset critici giorni, settimane o mesi prima che si verifichi un guasto. Le realtà ad alta intensità di asset possono così ridurre i downtime, aumentare l’affidabilità e migliorare le prestazioni, abbassando allo stesso tempo le spese per le attività operative e la manutenzione.
Aveva Predictive Analytics si integra con un’ampia gamma di sistemi di controllo e monitoraggio e può essere implementato sia on premise sia in cloud. Il sistema è estremamente scalabile e può essere utilizzato per monitorare una singola apparecchiatura, un impianto o centinaia di asset in diversi siti. I risultati dei modelli di Aveva Predictive Analytics possono essere facilmente condivisi con altri sistemi aziendali attraverso web services.
Avvisi e notifiche
Gli utenti possono impostare soglie di allarme per comunicare quando le differenze fra i valori effettivi e i valori previsti superano i limiti consentiti. Gli avvisi possono essere gestiti con diverse modalità, ad esempio per categoria, livello, criticità, durata e frequenza. Ogni evento viene inoltre associato direttamente a un trend relativo all’asset interessato, che mostra dati dell’evento, limiti di soglia e numero di volte in cui i valori hanno generato un allarme. Gli utenti e i gruppi coinvolti possono essere avvisati in tempo reale quando un asset è in stato di allarme, grazie alle funzionalità di notifica via mail personalizzabili di Aveva Predictive Analytics.
Analisi dei dati
Aveva Predictive Analytics comprende una serie di applicazioni avanzate per il confronto statistico basato su modelli e strumenti di business intelligence che consentono di dedicare meno tempo alla ricerca di potenziali problemi. Gli utenti hanno la possibilità di visualizzare dati grezzi, vedere i risultati del modello, confrontare le prestazioni di asset simili e valutare gli effetti degli allarmi. Le funzionalità di diagnostica riducono la probabilità che un ingegnere possa attribuire condizioni operative anomale alla variabile errata.
