OpreX资产健康洞察

资产基准和KPI

根据生产目标和历史数据建立运营绩效指标。当操作表现不佳时，创建警报以进行标记。提供建议，进而提高资产效率。

能源管理

根据资产监控运营效率和能耗。如果超过既定阈值，则会收到警报。确定原因，并采取措施消除过度能耗。

预测性维护

预测运行异常，预计下一次故障时间，并获得建议，以降低备件和用品的成本。加强工作场所安全，最大限度地减少在资产上花费的总时间，避免因计划外机器停机而造成的生产时间损失。

关键警报

按照工厂、系统和资产的不同层次结构生成警报并确定其优先级。为多个负责的团队提供有效的协作方式和解决问题的方式。

步骤2：数据和流程配置

收集的数据在横河云中进行清理和优化。横河电机配置Asset Health Insights，以监控KPI、故障标准和客户关心的其他基准，并提供警报和通知，以更好地了解情况。

智能水产养殖

水产养殖领域的一位客户正在使用Asset Health Insights作为迈向工业物联网和人员、流程和技术数字化转型的第一步。横河电机为客户提供了一种解决方案，以限制人工检查所花费的时间，并提高水质维护（DO、pH、盐度、温度）的自动化水平。AHI能够将探测器传感器的数据摄取到云环境中，提供各种实时水箱信息，以及虾健康和整体过程生产力的信息。

泵性能和异常检测

作为更大的数字化转型计划的一部分，一家南美炼油厂需要改进维护计划和运营参数，以减少代价高昂的停机时间并降低运营成本。Asset Health Insights通过收集排放压力数据、吸入压力数据、流量数据、功率、数据等，提高泵的运行效率。该数据用于确定实际效率和理想效率之间的性能差距，并进一步估计潜在的节能效果。客户还能够在人工智能的帮助下检测到任何异常过程，并提醒现场工程师。

使用Asset Health Insights，客户提高了产品质量、可靠性、泵效率，改进了保修计划。