概述

在当今的动态商业环境中,企业受到压力,以释放由于过时的技术,退休劳动力,监管实施和环境承诺而被锁定的高价值投资。

为了解决这些挑战,Infosys与咨询和工程专家,博亚和连接专家,诺基亚合作,开发KRTI 4.0,这是一个卓越的运营卓越框架。

KRTI 4.0帮助行业,实用程序和基础设施组织克服了运营技术(OT)系统的复杂和昂贵的生命周期管理挑战。

KRTI 4.0框架将AI,认知,机器学习和机器(M2M)功能应用于工业环境。

此方法标识关键的OT系统和资产,以便对其行为提供更深入的了解,以便企业可以解锁并为用户创造新的价值。

KRTI 4.0旨在通过提高可靠性和增强员工和环境安全,大大降低系统维护成本和昂贵的运营停工。它通过在整个企业中实现预测的维护,普遍的连接和知识共享来实现这一点。

KRTI 4.0 - 见解,预测,实时监控等

对于全球的行业试图改善运营,提高利润和降低成本,KRTI 4.0提供了解锁能力和资本来实现目标的解决方案。

KRTI 4.0已开发为为企业提供单一的触点来管理工厂运营和维护生产系统。它从现场资产获取实时信息,并使用高级分析来确定当前资产运行状况。它与可靠性模型无缝接口,并将资产健康和风险影响分析相关,以便为资产风险曝光提供详细的洞察。风险曝光从植物级卷起到企业级,使决策者能够通过规划库存和运营来启动行动。

KRTI 4.0专注于改善两个属性 - 增加平均故障(MTTF)和平均修复时间(MTTR),并旨在为客户提供增加的可用性和盈利能力。KRTI 4.0可通过资产和资本密集型行业提供汽车,能源,采矿,石油和天然气,纸张和纸浆,制药,发电,公用事业,废物和废水处理等。

KRTI 4.0是一种独特的数字框架,可利用Pöyry的可靠性,可用性,可维护性和安全性(RAMS)建模以及来自Infosys的AI功能,并通过诺基亚的安全和有说服力的连接供电。它消除了在工厂设计期间可能未考虑的未知风险,例如由运营退化,劣质规格或质量问题引起的特定资产的停机时间。

关于合作伙伴关系

KRTI 4.0是三个领先的全球公司,即庞泰,诺基亚和Infosys的独特和互补优势的组合。

Pöyry是一家国际咨询和工程公司,为客户提供发电,传输和分销,森林工业,生物化和化学品,采矿和金属,基础设施和水和环境行业的客户。他们的服务包括咨询,管理咨询,工程,运营和安全性。他们专注于提供智能解决方案并使用最新的数字创新。

诺基亚已经部署了1000多个具有领先的公用事业,铁路,空中交通管制员,矿业公司,银行和全球医疗机构的主要公用事业网络。跨行业的领先企业正在利用他们在地球上建立一些最大和最先进的IP,光学和无线网络的经验。诺基亚贝尔实验室未来X为行业架构提供了一个公司如何抢占业界的框架。

Infosys是技术服务和咨询的全球领导者。我们在45个国家启用客户,以创建和执行数字转型策略。雷竞技足球从工程到应用程序开发,知识管理和业务流程管理,Infosys可以帮助客户找到解决的正确问题,并指导他们有效解决这些问题。我们在全球范围内的200,000多家创新者团队因其在我们承担的每个项目中的想象,知识和经验而差异化。

用智能行业4.0技术解决资产生命周期管理挑战,增加盈利能力

与我们的专家交谈

通过KRTI 4.0实现动态商业环境中的运营卓越

  • 单个数字线程跟踪资产的寿命及其在植物中的作用 - 从设计到运营
  • 通过消除未计划的停机时间来管理成本和风险,这为生产,人类和环境带来风险,具有更好的失败预测
  • 通过使用基于本体的知识模型,在整个企业中使用技术文档,部落知识和过去的日志创建的基于本体的知识模型来减少修复时间
  • 访问“智能手”功能,使用引导工作流程帮助维护团队快速深入钻取异常并解决问题
  • 在底线中的CAPEX需求和改进的体验预测性
  • 与企业资产管理系统的接口,以智能地管理整个企业的库存和资产
  • 降低能耗,备件库存和冗长的停机。经验对底线的需求和改进的经验性能
  • 合并和一致的观点,用于识别最佳表现和麻烦的资产
  • 交叉杠杆从一个植物/资产到多种植物/资产的速度学习
线

挑战和解决方案

对于绿地实现,基于可靠性的建模将有助于工厂所有者选择最优化的设计,清楚地布解了工厂的整个寿命所需的资本资本资本。有明确的植物可用性看法以及需要通过细致规划减轻的经营中的已知风险。在棕色字段实现中,KRTI 4.0可以帮助重新访问设计和识别区域以优化操作以降低成本并提高资产可靠性。

KRTI 4.0使用普遍的和安全连接从工厂资产收集实时信息。机器学习环境识别来自收集数据的行为模式,以预测和预测异常。预测异常的影响与RAMS框架相关联,以确定与资产相关的影响和风险及其失败。这简化了详细洞察的决策。

由知识平台提供支持,KRTI 4.0从技术手册,操作员知识,维护日志等中学习,并将这些数据转换为知识本体。这允许企业管理和增强学习并通过快速识别根本原因并使用标准化的分辨方法来减少平均修复时间。

能量消耗模式有助于识别资产健康的变化。这不仅预测能量需求,而且还可以优化各种植物的能量消耗,从而减少碳足迹。

基于机器学习和基于深度学习的预测模型帮助运营团队识别与环境和人性安全有关的风险,并采用正确的策略来消除风险和失败。