Optimasi Inspeksi Pipol Laut untuk Keselamatan dan Efisiensi
Tantangan mendorong inovasi. Dalam minyak dan gas laut, tantangannya berpusat pada mencari keseimbangan yang tepat antara waktu operasional yang tinggi dan produksi optimal. Tanpa menunda pemeliharaan yang krusial untuk keselamatan proses produksi.
Tekanan untuk meningkatkan keuntungan telah mendorong beberapa penyedia untuk menunda pemeliharaan non-kritis. Biasanya, Inspeksi Berbasis Risiko (RBI) digunakan untuk menentukan peralatan mana yang perlu diperiksa paling sering dan mana yang dapat dilewati dari inspeksi. RBI membutuhkan pembuatan penilaian risiko yang rinci dan disesuaikan untuk setiap aset, serta rentan terhadap kesalahan manusia.
Tersedia pendekatan lain yang lebih hemat waktu dan lebih mudah diskalakan.
Operator dapat menyederhanakan inspeksi aset produksi dengan Senseye PdM. Ini adalah aplikasi Prediktif Maintenance khusus yang melakukan pekerjaan ini secara jarak jauh dan real-time, berdasarkan kerangka rekayasa mekanikal.
Solusi ini secara otomatis mendeteksi kegagalan aset yang muncul dan meramalkan umur manfaat tersisa. Ini dilakukan dengan menggunakan algoritma machine learning agnostik aset untuk menganalisis output data getaran, arus, tekanan, suhu, dan torsi. Dengan demikian, ia dapat memberikan analisis unik untuk setiap aset.
Pendekatan ini memungkinkan insinyur untuk mendeteksi masalah yang muncul pada mesin hingga enam bulan sebelumnya. Mengidentifikasi tepat kapan mesin paling mungkin gagal, memungkinkan insinyur untuk menerapkan intervensi yang tepat pada waktu yang tepat. Biasanya, ini dilakukan selama periode downtime yang direncanakan, sebelum masalah mulai mempengaruhi produksi. Pendekatan ini juga menghindari kebutuhan untuk membuat rencana pemeliharaan yang luas dan memakan waktu.
Untuk sebagian besar produsen minyak dan gas, peluncuran prediktif maintenance dalam skala besar relatif mudah. Setiap aset yang dilengkapi sensor dapat dipantau untuk mendeteksi tanda-tanda kegagalan. Mereka yang sudah mengumpulkan data aset untuk pencatatan insiden atau analisis historis dapat menggunakannya untuk mendayakan Senseye PdM.
Dampaknya pada pemeliharaan bersifat transformatif. Menghapus kebutuhan insinyur untuk memeriksa setiap aset secara langsung memungkinkan mereka untuk menerapkan keterampilan dan perhatian mereka di tempat yang paling dibutuhkan. Organisasi industri besar biasanya meningkatkan efisiensi operasi pemeliharaan sekitar 40 persen saat bekerja dengan Senseye. Ini memungkinkan mereka untuk menghilangkan tumpukan pemeliharaan dalam waktu yang relatif singkat.
Manfaat paling signifikan dari pendekatan ini, bagaimanapun, adalah pengurangan downtime tidak terjadwal. 92% penurunan operasional pipol di industri minyak dan gas adalah tidak terjadwal. Setiap jam produsen offline membiayai mereka rata-rata $250.000 - setara dengan 4.256 barel minyak.
Biasanya, organisasi yang menggunakan Senseye PdM untuk memantau aset produksi mereka mengurangi tingkat downtime tidak terjadwal hingga setengahnya. Ini meningkatkan produksi dan mengurangi risiko kegagalan, termasuk yang dapat berakibat kerusakan lingkungan yang berdampak parah bagi mereka yang bekerja di dekat pipol.
Dengan menggunakan Senseye PdM, Anda dapat mencapai keseimbangan yang halus antara produksi dan pemeliharaan. Membuat keselamatan dan pemeliharaan aset paling berharga Anda bekerja sesuai jadwal Anda.
Pelajari lebih lanjut dengan membaca white paper kami "Harness The Power of Prediction" atau coba Kalkulator ROI kami untuk melihat bagaimana Anda dapat mendapat manfaat.
