Меню


Энергетика

Enel сокращает операционные и капитальные затраты, прогнозируя техническое обслуживание и улучшая производительность с помощью машинного обучения

Enel внедрила решение C3 IoT для профилактического обслуживания, чтобы избежать и уменьшить вероятность отказов. Используя данные датчика сети в режиме реального времени, записи об обслуживании активов и данные о погоде, приложение использует машинное обучение для прогнозирования отказа фидера. Компания сообщает, что ей удалось улучшить прогнозирование.

Enel реализует стратегию оцифровки в масштабах всего предприятия, направленную на повышение эффективности, разработку новых услуг и распространение цифровой культуры по всей организации. Центральное место в достижении целей Enel занимает широкомасштабное развертывание приложений C3 IoT для работы с большими данными, предиктивной аналитической платформы (PaaS). Enel управляет крупнейшей корпоративной IoT-системой из 20 миллионов интеллектуальных счетчиков в Италии и Испании.

Прогнозирование обслуживания и повышение производительности активов: Для повышения надежности сети и уменьшения числа отказов Enel развернула приложение C3 Predictive Maintenance для 5 центров управления. Приложение применяет передовые методы ИИ для анализа данных сетевых датчиков в режиме реального времени, данных интеллектуальных счетчиков, записи об обслуживании активов и данные о погоде для прогнозирования отказа фидера.

Ключевые инновации в этом проекте включают в себя возможность построения состояния сети Enel в любой момент времени с использованием усовершенствованного подхода к графовой сети и использования усовершенствованной структуры машинного обучения, которая непрерывно обучается для повышения эффективности прогнозирования.

С помощью C3 Predictive Maintenance компания Enel сокращает эксплуатационные и капитальные затраты, отдавая приоритет работам по обслуживанию и замене.
Результат
Результат не публиковался
Подпишись на новые кейсы
Оставь свой e-mail и раз в неделю мы будем высылать полезные кейсы тебе на почту
Мы не передаем данные третьим лицам, а храним их согласно №152-ФЗ
Cookies helfen uns bei der Bereitstellung unserer Inhalte und Dienste. Durch die weitere Nutzung unserer Webseite stimmst du der Verwendung von Cookies zu.
Okay
Close
Made on
Tilda