Nedra.DIGITAL TWIN Pipe
Использование ML-моделей для прогнозирования дефектов и остаточного ресурса
Обучение на фактических ретроспективных данных
Учёт множества факторов: режим эксплуатации, ФХС, конструкционные особенности, отказы, ингибирование, ремонты и др.
Ранжирование трубопроводов по уровню риска
Возможность дообучения моделей и повышения точности прогноза
Инструмент для мониторинга и прогнозирования технического состояния трубопроводов на основе машинного обучения и анализа производственных данных, формирующий единую цифровую среду управления целостностью оборудования
Снижение количества отказов трубопроводов

ЦЕННОСТЬ ДЛЯ БИЗНЕСА

Переход от реактивных ремонтов к предиктивной модели управления надёжностью
Формирование обоснованной программы ТОиР на основе риска в среднесрочном и долгосрочном горизонтах
Оптимизирование объёмов и периодичности диагностики (ВТД, УЗТ)
Обоснование CAPEX на замену и реконструкцию участков
Повышение прозрачности состояния инфраструктуры для управленческих решений
Снижение OPEX на обслуживание и внеплановые ремонты
Развитие промышленной и экологической безопасности
БЛОГ

    наши решения

    Комплексный ответ на вызовы Upstream.
    Соберите портфель решений под ваши задачи.
    КОНТАКТЫ
    Связаться с нами
    ЗАДАЙТЕ ВОПРОС
    Мы свяжемся с вами в ближайшее время
    HR-отдел
    Коммерческий отдел