ABB инвестирует в ряд пилотных проектов, цель которых создание новых цифровых продуктов, услуг и решений для промышленности. Все проекты построены с использованием платформы ABB Ability, которая с использованием отраслевых цифровых решений собирает, хранит и анализирует данные. После этого они представляются в виде полезной информации в разных контекстах и временных интервалах.
Проекты ABB охватывают широкий спектр — от гибкого производства, сотрудничества на основе облачных вычислений и энергетической сетки будущего до управления кибер-активами, служб цифровой обработки технологических процессов и технического обслуживания по мере необходимости. Три проекта специально предназначены для нефтяного, газового и химического секторов и призваны решить проблему неиспользованного потенциала технического обслуживания по мере необходимости, сервиса динамического оборудования и настройки производительности установленных систем управления.
Первый проект нацелен на техническое обслуживание — одного из самых важных и недооценённых аспектов в нефтегазовых и химической промышленности с точки зрения экономии затрат. Стоимость технического обслуживания составляет приблизительно две трети чистой годовой прибыли, и это самая крупная разовая регулируемая статья расхода. Один из ведущих нефтяных операторов считает, что около 63% трудозатрат на техническое обслуживание не дают никого результата. Это связано с тем, что техническое обслуживание порой выполняется на прекрасно работающем оборудовании, которое того не требует, что, таким образом, приводит к ненужным затратам и риску.
Проект предоставляет клиентам услуги, инструменты и информацию, необходимые для работы с установленными системами мониторинга. Это гарантирует, что техническое обслуживание электрооборудования будет проводиться только в случае необходимости, а не по установленному графику. В таком случае пропадает необходимость прерывания производства, и сокращаются расходы.
«Наша концепция решает жизненно важную часть головоломки при переходе от планового технического обслуживания к прогнозируемому, независимо от того, какая система мониторинга технического состояния установлена — комментирует руководитель направления ABB Product Management в нефтегазовой отрасли Дэн Оверли. — Мы помогаем заказчикам извлечь выгоду из массива данных. Первоначальное тестирование показывает, что этот проект способен снизить расходы на техническое обслуживание не менее, чем на 30%».
Второй проект касается динамического оборудования и предоставляет набор аналитических сервисов и приложений, которые обеспечивают доступ к качественным данным, идентифицируют схемы отказа динамического оборудования и прогнозируют их потенциальные сбои.
Это предложение в ответ на спрос химических предприятий, которые заинтересованы в анализе работы их динамического оборудования, возможности предупреждения ошибок и избежания ненужного технического обслуживания с целью снижения эксплуатационных расходов.
В третьем проекте основное внимание уделяется цифровым сервисам по производственным показателям. Его цель — повысить качество работы и производства путем сбора данных в активах заказчиков, определения зон, где требуется совершенствование процесса, а также предложить решение проблем, а после — внедрение сервисов по усилению производительности.
Из-за снижения цен на нефть операторы по разведке и добыче все больше внимания уделяют совершенствованию производства. С сегодняшними ценами повышение производительности процессов может значительно улучшить положение нефтяных компаний. Как правило, производительность может повыситься до 3-5%, что составляет примерно 35 млн. долл. США ежегодной дополнительной прибыли на платформу, добывающую 50 000 баррелей в день при цене 50 долл. США за баррель.
Один из результатов этого проекта — панель управления ABB Ability Process Performance Dashboard. После 15 лет исследования низкой производительности системы технологических процессов на нефтегазовых объектах по разведке и добыче компания ABB разработала шесть ключевых показателей эффективности (KPI) для оценки производительности завода. К ним относятся три показателя и три вывода плохой производительности.
