中游石油和天然气公司无法承受非计划停工。研究表明，除了设备故障时涉及的物理风险外，非计划停工每年还可能造成数千万美元的生产力损失和维修费用。幸运的是，工业物联网（IIoT）的兴起，使运营商能够通过低成本的传感器提高监测性能、温度、流量和其他指标的能力，并根据收集的数据做出更好的维护决策。
预测性维护及其优势？
预测性维护使用传感器收集的数据，如温度、振动和吞吐量，然后分析任何危险信号或异常结果。然后通过这些数据预测何时应完成维护，以避免效率降低或设备故障。
对于中游油气公司来说，成本控制始终是他们要考虑的因素。能够在经济低迷时期更好地管理运营成本的公司，在应对利润率压力时更加灵活，准备也更加充分。预测性维护可以帮助组织节约成本，减少设备检查频率和不必要的更新。
适合的预测性维护计划能够帮助企业作出更好的维护预算决策。运营商可以通过允许效率损失成本与维护成本的比较来确定维护计划，从而进一步控制成本。由于资产的偏远性质，特定地点的维护成本会根据物流情况而增加或减少。掌握传动系统效率下降的确切情况，将为维护计划的真正知情决策创造环境。
预测性维护路线图
组织应采取几个步骤以开始制定预测性维护计划：
- 对照你目前的能力–你现在花在维护上的费用是多少，你遇到的停机时间是多少？
- 识别机会–您可以在哪里添加传感器以收集可行动化数据？是否有瓶颈或热点会导致问题？创建试点项目时明确定义指标，以测试预测性维护是否正在改善结果。
- 投资于一个可扩展的自动化预测性维护解决方案，其设计来自于边缘 ，并且是基于一个可防止停机的平台。
油气行业预测性维护解决方案
预测性维护最好从边缘 ，即在泵、压缩机或终端旁边的工艺区进行，而不是在遥远的控制室或云端进行，因为那里可能存在传输、带宽、延迟和数据完整性问题。
Stratus Technologies提供了一个具有内置冗余的工业级平台，该平台是专门为边缘 。它是石油和天然气行业中任何需要在关键任务环境中进行可靠数据收集的预测性维护解决方案的完美选择。
总结
对于中游油气公司来说，预测性维护比反应性或计划性维护有很多优势，包括延长设备寿命、优化设备运行、减少设备停机时间和减少员工时间浪费。关于Stratus 边缘 计算如何帮助中游石油和天然气公司的更多见解，请访问此链接或咨询Stratus 边缘 计算专家。
