Una refinería que se prepara para una parada técnica, una mina que utiliza equipos de procesamiento remotos y una planta de fabricación que opera en modo de producción continua se enfrentan a
Un equipo de mantenimiento puede programar una revisión general de los equipos con semanas de antelación, asignar a los técnicos y preparar las órdenes de trabajo, y aun así
Un planificador de mantenimiento revisa el consumo de piezas de recambio de los últimos tres años y se da cuenta de que un rodamiento concreto solo se ha utilizado
Los responsables de producción se enfrentan a una decisión difícil: cuánto capital deben destinar a las piezas de recambio para mantenimiento, reparación y operaciones (MRO)
La mayoría de los equipos de mantenimiento ya conocen la teoría. Los sensores supervisan los equipos, un algoritmo detecta una anomalía y un técnico la soluciona
Autoevaluación gratuita: ¿Cuánto capital circulante tiene inmovilizado su inventario de MRO? Dieciocho preguntas que abarcan seis dimensiones de la eficiencia del capital.
Inteligencia MRO basada en IA: un mantenimiento preventivo que nunca se ve interrumpido por la falta de una pieza. MRO360 es la capa de inteligencia de piezas que mantiene tu
Verdantis MDM Suite Harmonize®: armonización de datos maestros basada en IA. La plataforma accesible para el cliente destinada a estandarizar, normalizar, atribuir, racionalizar y enriquecer datos industriales dispares
Las organizaciones del sector del petróleo y el gas se enfrentan a enormes costes no deseados en forma de pérdidas, sanciones e indemnizaciones por accidentes laborales, que se llevan una parte considerable de sus ingresos. Una de las razones importantes de los fallos y accidentes es la ruptura de la infraestructura industrial clave derivada de la gestión ineficaz de la base material y las ineficiencias en la cadena de suministro MRO que son altamente críticos para los ciclos de producción y mantenimiento.
Cada vez son más las organizaciones que buscan implantar la Gestión de Datos Maestros (MDM) para gestionar sus activos mediante una toma de decisiones informada basada en datos fiables y garantizar una seguridad industrial óptima en toda la empresa.
Acerca de la empresa:
Este La empresa estadounidense es líder mundial en el suministro de componentes mecánicos esenciales para equipos de perforación terrestres y marinos, equipos completos de perforación y mantenimiento de pozos, así como una amplia gama de inspección de tubulares, revestimientos internos, equipos de sartas de perforación, equipos de elevación y manipulación, y herramientas de perforación de fondo de pozo. También ofrece servicios de cadena de suministro a través de centros de distribución estratégicamente situados cerca de los principales centros de perforación y producción de todo el mundo. Con más de 800 centros de fabricación, venta y servicio en todo el mundo e ingresos anuales superior a $12 mil millones, la empresa ofrece soluciones centradas en el cliente y adaptadas a las necesidades de calidad, productividad y medio ambiente de la industria energética.
La empresa se enfrentaba a importantes retos con sus datos maestros.
- Falta de coherencia y normas para los datos maestros
- Campos de atributos del maestro incorrectos, incompletos, sin clasificar y obsoletos.
datos Grandes volúmenes de datos en varios idiomas
- Múltiples ERP y otras instancias heredadas en toda la empresa
- Descripciones de material mal estructuradas
- Falta de gobernanza de datos y de colaboración entre divisiones y ubicaciones interfuncionales.
Solución: Armonización de datos maestros de materiales y mantenimiento continuo
La empresa implantó Material Verdantis Armonizar para limpiar y enriquecer sus datos maestros de materiales históricos. Utilizando herramientas basadas en IA y la Repositorio de contenidos Verdantis, la solución clasificó, normalizó y eliminó los materiales duplicados.
Una vez armonizados los datos, Integridad del material Verdantis para la gobernanza continua de los datos. Garantizaba la precisión continua de los datos mediante validación en tiempo real, clasificación basada en IA y prevención de duplicidadesMantener una alta calidad de los datos en todos los sistemas de la empresa.
Principales medidas adoptadas:
Resultados obtenidos:
Mediante la integración Armonización e integridad de los materialesLa empresa alcanzó un marco de gestión de datos maestros escalable y potenciado por IAgarantizar a largo plazo coherencia, eficacia y conformidad de los datos.
