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I software di analisi predittiva prevengono i tempi di inattività per aziende produttrici

I tempi di inattività incidono negativamente sull'efficienza della produzione, il ché significa conseguenze anche per i risultati di bilancio. Prevedere e prevenire i tempi di inattività o le problematiche legate alle attrezzature è fondamentale per far lavorare un'azienda senza interruzioni e in modo produttivo. I produttori stanno introducendo software di analisi predittiva per monitorare le infrastrutture critiche ed evitare tempi di inattività. Poter prevedere i guasti alle attrezzature, attraverso la sostituzione o manutenzione preventiva, permetterà di far lavorare l'azienda al massimo dell'efficienza.

La convergenza tecnologica rende l'analisi predittiva facilmente implementabile

La convergenza di diverse tecnologie e funzionalità sta favorendo la crescita dell'analisi predittiva. I dispositivi connessi a Internet consentono l'acquisizione di dati in tempo reale o quasi. Contemporaneamente, l'archiviazione su cloud ha reso più facile e conveniente archiviare e analizzare set di dati sempre più grandi. In passato i modelli predittivi erano costruiti utilizzando solo set di dati storici e retrospettivi. Questi modelli potevano utilizzare solo una sottile porzione di dati poiché vi era meno capacità di memorizzazione, meno potenza di elaborazione e certamente meno capacità di catture dati in tempo reale. Ora, è possibile elaborare dati illimitati grazie a software open-source come Hadoop. I dati possono essere archiviati a basso prezzo, il ché permette a gruppi di analisi dati di costruire modelli più reali grazie all'accesso a un intero set di dati, piuttosto che a piccole porzioni di esso. Inoltre la migliorata capacità di catturare caratteristiche e attributi maggiormente predittivi consente a organizzazioni di ogni tipo e dimensione di utilizzare l'analisi predittiva in modo più esteso.

Applicazioni reali del software di analisi predittiva

Noble Energy è una società indipendente operante nel settore petrolio e gas e presente a livello globale. L'azienda ha iniziato a utilizzare una piattaforma big data per prevedere e prevenire i tempi di inattività della propria infrastruttura. Frank Besch, direttore business integration di Noble Energy, sottolinea come "l'infrastruttura crea valore: denaro. Ha come risultato un aumento delle vendita e quando tale capacità non viene utilizzata a pieno significa che parte del valore viene perso." L'analisi predittiva permette all'azienda di mantenere al meglio la propria infrastruttura legata al settore idrocarburi. Il prossimo obiettivo di Noble Energy in materia di analisi predittiva è utilizzare i dati per migliorare la sicurezza e prevenire gli infortuni sul lavoro.

La società di trivellazioni offshore Rowan Companies in passato non aveva accesso a un'architettura distribuita di dati in tempo reale. Senza l'accesso a dati in tempo reale, le sue squadre operavano con una limitata capacità di fornire supporto remoto. Avevano dunque bisogno di una soluzione Internet delle cose (IoT) che potesse collegare senza interruzioni le operazioni in mare con la terra ferma. Ora, Rowan raccoglie dati in tempo reale e in modo attendibile dai propri sistemi industriali e li mette immediatamente in streaming. Questo consente il monitoraggio in remoto di determinate condizioni, in alcuni casi critiche. Grazie all'analisi predittiva e alla previsione delle attività di manutenzione, Rowan prevede di ridurre i tempi di inattività, nonché il numero di viaggi verso gli impianti di trivellazione per risolvere i problemi.

Cosa significa questo oggi per le aziende produttrici

La maggior parte delle aziende attualmente eseguono attività di manutenzione reattiva (ossia aggiustano i macchinari quando si rompono) o manutenzione preventiva (un piano programmato di manutenzione di solito consigliato dal produttore di macchinari). Ma i produttori intenti a guadagnare una posizione di vantaggio sul mercato stanno adottando la manutenzione predittiva. Grazie all'utilizzo di dati in tempo reale e alla creazione di modelli predittivi, i produttori possono ottimizzare i propri programmi di manutenzione sapendo con crescente certezza quando un macchinario o un'infrastruttura sta per degradarsi o rompersi. Grazie a tale conoscenza, è possibile ottimizzare l'uso dei macchinari e ridurre i costi della manutenzione all'ultimo momento. Ciò previene i tempi di inattività della produzione dovuti a guasti critici, permette un migliore uso delle risorse e mantiene il personale concentrato sulle attività più critiche.

L'utilizzo di software di analisi predittiva permette di potenziare la manutenzione predittiva, migliorare la manutenzione degli asset e il processo decisionale interno, offrendo ai produttori un vantaggio competitivo.

Guarda questo video per maggiori informazioni su come Noble Energy utilizzare il software di analisi predittiva per mantenere la propria infrastruttura e migliorare la sicurezza dei lavoratori.

Comments

Jaidyn Moore says:

Thanks for sharing such a nice post regarding preventive maintenance and downtime tracking. Reducing downtime can help in minimizing the overall loss of any manufacturing industry and it is a very important factor which every manufacturing manager should take care of. Using a good Downtime Tracking Software is a great idea for handling critical machine downtime situations.

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