能源 / 石油与天然气
Woodside：调整设备维修周期
- 企业
- Woodside
- 国家
- 澳大利亚
- 实施阶段
- 有限运营
- 资料发布
- 日期依据
- 资料发布的时间，可能与启用日期不同。
- 依据核验方式
- 阅读原文正文
业务问题
Woodside把高可靠性视为运营的基础，决定何时进行维修则是其核心。预防性维修做得早于需要会增加无谓作业，做得晚则风险增大。随着North West Shelf资产越过产量高原期进入下一阶段，公司既要保住性能，又要维持成本竞争力。
使用的技术与数据
Woodside在North West Shelf项目中引入了名为Maint Intel的工具。它用AI分析维修记录，找出设备的故障类型，再把结果输入高级统计模型，推荐最优的维修周期。推荐结果来自把大量数据、维修计划和历史表现与公司的可靠性目标相对照。该工具由Woodside的Digital团队与印度的Amazon Web Services共同开发。工具本身不改动排程，只做到推荐最优维修周期。
成果
Woodside表示，先在海上的Angel平台进行了试用和验证，并计划在同一年推广到其他资产。公司称，Digital团队与印度AWS的AI专家协同工作，把模型处理时间从五天缩短到两小时以内。公司说明，无谓作业大幅减少，团队得以把时间用在其他重要工作上。
局限与待解问题
减少的是运行模型的时间。维修费用或故障率下降的数字，以及由谁批准推荐结果，原文中都没有提及。
来源
- Right fix at right time , AI delivers for Woodsidewoodside.com, 查阅
本案例根据公开资料整理，并非 ATF Works 客户的成果。