• Цель: Создать облачную программную платформу, которая с помощью методов машинного обучения и анализа данных в реальном времени прогнозирует возможные отказы критических узлов бурового оборудования (буровые насосы, вертлюги, верхние приводы, системы очистки и т.д.).
• Проблема: Неплановые простои буровых установок из-за поломок оборудования ведут к колоссальным финансовым потерям (десятки и сотни тысяч долларов в сутки). Традиционные методы обслуживания (по регламенту или по факту поломки) неэффективны и не предотвращают критические инциденты.
• Решение: Переход от реактивного обслуживания к предиктивному (прогнозному). Платформа анализирует данные с датчиков оборудования и выдает рекомендации по обслуживанию именно тех узлов, которые в этом нуждаются, что позволяет планировать ремонты и избегать незапланированных остановок.
• Ключевая ценность: Снижение затрат на обслуживание, увеличение межремонтных периодов, повышение безопасности и предотвращение катастрофических отказов.

На страницу проекта