Aujourd'hui nous revenons sur une expérience utilisateur, celle de Tata Power, la plus grande entreprise d’électricité indienne. Grâce à l’utilisation de PRiSM Predictive Asset Analytics pour la notification anticipée des problèmes d’équipements mais aussi afin de surveiller en permanence l’état de fonctionnement et les performances des actifs critiques, Tata Power a pu très nettement améliorer son activité.
Les fournisseurs d'énergie, dans leur globalité, ont déjà subi un certain nombre d'améliorations au niveau de l'exploitation et de la maintenance. Ils ont été en mesure de gérer les risques, d'atténuer les dommages, ainsi que d'identifier et corriger les problèmes de performance des actifs de manière continue, en temps réel.
De ce fait, voici en quoi PRiSM Predictive Asset Analytics à été utile dans l’activité de Tata Power :
Les objectifs :
- Éviter les pannes d'actifs et réduire les temps d'arrêt de l'équipement
- Identifier les changements subtils dans le comportement du système et de l'équipement relié
- Obtenir des avertissements sur les problèmes d'équipement émergent
- Surveiller la santé et la performance d’actifs à l'échelle de la flotte en temps rée
- Améliorer la planification de la maintenance
- Activer la capture de données pour optimiser le partage d'informations entre le personnel de l'usine
Le challenge :
- Réduire la maintenance imprévue
- Passer d'une maintenance réactive à une maintenance proactive
- Analyser rapidement de grandes quantités de données d'actifs pour des évaluations précises de l'état de l'équipement
- Partage d'informations entre les groupes pour transmettre les bonnes informations aux bonnes personnes au bon moment
- Complexité du processus et de la technologie des flottes de Tata Power
Les résultats :
- Identification anticipée des problèmes d'équipement, plusieurs semaines, voire plusieurs mois avant la panne
- Informations dynamiques et diagnostics approfondis sur les changements de comportement des équipements
- Amélioration de la fiabilité et de la performance des équipements
- Meilleure planification de la maintenance et maîtrise des coûts
- Capture des connaissances sur les modes de défaillance de l'équipement
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