witium’s dynamic
全球石油生產商注意到燃料需求的劇變，企業生產重心正從汽油和柴油轉向石化產品等增長更快的產品進行轉移。中國過去二十年在石化領域的增長被描述為“迅速的投資和激烈的競爭”。 隨著我國在建設大型設備方面取得巨大進步，生產技術也有了明顯的提升。 然而，由于設備工藝變得更加復雜，企業需要投入更多的時間、人力及金錢成本對設備進行運維管理。同時，由于社會對環境惡化問題的日益關注，我國出臺了系列關于環境保護的政策，加緊了對工業污染的管理。因此，石油化工企業需要及時發現設備故障并對其及時進行維護，避免因故障對環境造成的污染，從而影響企業形象。
據統計，一家石油化工企業平均每年要經歷至少 27 天的計劃外停機，造成數千萬的損失。 即使停機僅持續 3天，由此造成的損失也可能高達數百萬。因此，借助預測性維護提前預警設備骨爪，避免設備過維修與欠維修就變得至關重要了。 WitExpert的預測性維護管理系統，使用人工智能、機器學習和機理+數理的EI診斷工具來進行分析，發現問題并提醒相關技術人員，防止潛在的設備故障和安全風險。 根據麥肯錫的一份報告，一家石油化工企業使用預測性維護解決方案后，停機時間減少了 20%，每年產量也相應得到了大大的提升。
WitExpert預測性維護有可以為石油化工企業節省大量成本。 例如，WitExpert解決方案再提高產量的同時，還可以將維護成本降低，并減少設備停機時間，保證生產交付。 因此，許多大型企業，如，殼牌、埃克森美孚、BP、雪佛龍等石油化工巨頭都已經在使用工業AIoT技術(例如預測性維護)來降低成本和提高效率，同時也預示著石油化工企業將在數字化轉型的道路上越走越遠，預測性維護也將成為更多企業的選擇。
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