Table of Contents

Ağır Maden Ekipmanında Durum İzlemesi İçin İş Örneği

Madencilik operasyonları ağır ekipman sürekli olarak kullanılabilirliğe bağlıdır. Bir haul kamyonda tek planlanmamış bir başarısızlık veya birincil ezici, üretimleri saatlerce veya günlerce durdurabilir, kayıp çıktı ve acil onarımlarda yüzlerce dolar maliyetle çalışır. Madencilik filolarında etkili bir durum izleme sistemleri, bu riski doğrudan ekipman sağlığına sağlayarak, bakım ekiplerinin zaman zamansız geçişlerini sağlayarak, bakım maliyetlerinin arttırılmasına olanak sağlar.Bu değişimden öngörülebilir bir şekilde ilerleme kaydedici bir şekilde artırabilir; güvenlik, güvenlik artırımı artırmak, güvenlik, düşük zaman azaltır ve genel olarak filosu verimliliğini arttırır.

Durum izleme, modern madencilik filosu yönetiminin temel taşı haline geldi. Maliyetleri kontrol ederken üretkenliği artırmak için artan baskı ile operatörler, pahalı madencilik varlıkları için sahip olmanın toplam maliyetini azaltır.Bu sistemler, aşınmanın erken belirtilerini tespit eder, yanlışlaştırıcıların kaçırılabilir veya kirlenmesinin bir bakım stratejisidir.

Madencilik İzlemesi Anlamak

Durum izleme, operasyonel durumunu değerlendirmek için madencilik ekipmanlarından veri toplama ve analiz etme sürecidir.Bu, taşıyıcılar, taşıyıcılar ve yazılım algoritmalarının temel performans göstergelerinde değişiklikleri takip etmek için bir araya gelir. Hedef, yıkıcı başarısızlıklara girmeden önce gelişmekte olan hataları tanımlamaktır.

Durum izlemenin temel prensibi, çoğu ekipman hatasının anında gerçekleşmemesidir. Bunun yerine, yağ sıcaklığı veya metal partiküllerin aşınma ve hasarla ilişkili parametreleri sürekli izleme, operatörlerin bu sinyalleri algılaması ve onları erken bakım uyarıları olarak çevirebileceği bir artıştır. Örneğin, vibrasyonda artışlar haftalar veya aylarca sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık, yağda bir artış gösterir.

Madencilik filolarında kullanılan birkaç ortak izleme tekniği var:

  • [FONT=0]Vibration Analysis:[Döneticileri, yanlışlıkları, hataları ve geri dönen makinelerde gevşeklik. Hızlar, temel profillere karşı analiz edilen kritik ekipman yakalama vibografi imzaları üzerinde monte edilir.
  • [FONT:0]Thermography:[Döneticileri, yüzey sıcaklıklarını ölçmek için kızılötesi kameraları kullanın. Elektrik panellerde, motorlarda veya mekanik bileşenler aşırı sürtünmeyi gösterir, elektrik direnci veya kesinti başarısızlığı gösterir.
  • [FONT:0)Oil Analizi: [Dönetici:[Dönetici: 0,4] Laboratuar veya online analizler için toz yağı, partiküller, kirlenme ve kimyasal bozulma için analiz. Bu, motorların iç durumuna, iletimlere ve hidrolik sistemlere ilişkin öngörüler sağlar.
  • [FONT=0) <24|Spektonik Test:[Dönetici:[Dönetici:0)
  • [FONT=0)Process Parametre İzleme: [Döntme:[Dönetici: 0,0) Motor akımı, baskı, akış oranı ve normal işletim aralıklarından gelen sıcaklık sinyal geliştirme problemleri olabilir.

Bu teknikler tek bir bütünleşik sistem içinde birleştirildiği zaman, ekipman sağlığının kapsamlı bir resmini sunarlar. Veriler sensörlerden merkez platformuna kadar akarlar ve panolar mevcut bakım planlayıcıları ve operatörleri için mevcut aksiyonlanabilir bilgiler sunar.

Etkili Bir Durum İzleme Sisteminin Anahtar Bileşenleri

Sağlam bir koşul izleme sistemi inşa etmek, çeşitli bileşenlerin dikkatli seçimi ve entegrasyonu gerektirir. Her biri veri toplama, iletim, analiz ve karar verme sürecinde belirli bir rol oynar.

Sensörler ve Data Acquisition Hardware

Herhangi bir koşul izleme sisteminin temeli, ham verileri yakalamak için sensörlerdir. Sensörlerin seçimi, aşırı sıcaklıklar, toz, nem ve mekanik şoklar dahil olmak üzere sert madencilik ortamına dayanacak kadar sağlam olmalıdır. Kablosuz sensörler giderek daha popüler çünkü özellikle de yükleyiciler ve yükleyiciler gibi mobil ekipmana sahiptir.

Veri satın alma donanımı sensörlerin sinyalleri toplar ve onları dijital verilere aktarma için dönüştürür. Bu, veri loggerları, programlanabilir mantık kontrolörleri (PLC) veya özel durum izleme modülleri içerir. Satın alma sistemi büyük bir filoda üretilen verilerin hacmini kontrol ederken yeterli veri toplamalıdır.

İletişim ve Bağivite Altyapısı

Güvenilir veri iletimi gerçek zamanlı durum izleme için kritiktir. Madencilik filoları genellikle geniş mesafeler üzerinde çalışır, bazen sınırlı ağ kapsama alanı ile uzaktan yerlerde. Teknolojilerin bir kombinasyonu genellikle Wi-Fi, hücresel ağlar, uydu iletişim ve özel radyo ağları. Mobil ekipman için, bağlantının olmadığı zaman yedek depolama için.

Data Storage and Management

Durum izleme, zaman serisi verilerinin büyük hacimlerini oluşturur. Etkili bir sistem bağlantı kısıtlamaları veya katı veri güvenliği politikaları ile siteler için tercih edilebilir bir veri depolama çözümü gerektirir. Bulut tabanlı platformlar esnek ve erişilebilirlik sunar, bakım ekiplerinin herhangi bir yerden veri görüntülemek için izin verir.In-premises depolaması, bağlantı kısıtlamaları veya katı veri güvenliği politikaları ile siteler için tercih edilebilir bir veri depolama çözümü gerektirir. İyi organize edilmiş bir veri yönetimi stratejisi, varlık, bileşen ve parametre, ve parametre ile giriş, verimli yeniden kullanılabilirlik ve analiz sağlar.

Analiz Yazılım ve Algorithms

Yazılım katmanı, parametre değerlerinin tarih öncesi algılama modellerinden tespit edildiği yerdir. Modern durum izleme platformları, çoklu parametreler arasında karmaşık ilişkiler, doğrulama ve yanlış alarmlar arasındaki algoritmaların tespit edilmesi için karmaşık ilişkiler öğrenebilir.Sistem tabanlı sistemler, değişkenleri tespit eder.Sistem tabanlı sistemler, trend aralıkları ve önceliklendirilmiş uyarıları gösterir.

Bakım Planlaması ve İş Akışı Bütünleşme

Değer teslim etmek için durum izlemesi için, çıktıları doğrudan bakım planlama sürecine beslenmelidir. Bilgisayarlı bakım yönetimi sistemi (CMMS) veya işletme varlık yönetimi (EAM) platformu, uyarıları otomatik olarak iş siparişlerini oluşturma olanağı sağlar. Bakım planlayıcıları uygun kaynakları gözden geçirebilir ve planlanan süre zarfında zamanlama onarımları yapabilirler.Bu iş akışı, verilerinin derhal ele alınmasını sağlar ve izleme durumunu optimize etmek yerine, yalnızca raporları oluşturmak için bakım aralıklarını optimize eder.

Yetenekli Personel ve Eğitim

Tek başına teknoloji yetersizdir. Etkili durum izleme, verileri yorumlayabilen yetenekli personel gerektirir, alarmları doğrulayın ve bilgilendirilmiş kararlar verin. Bakım ekipleri izleme sistemi yetenekleri ve sınırlamaları üzerinde eğitim gerektirir, her ekipman türü için tanı teknikleri hakkında. Bazı kuruluşlar analiz hizmetleri veren dış uzmanlarla ilgili olarak özel bir durum izleme rolleri veya ortak oluşturur.

Maden Filosunuzun Bir Durum İzleme Sistemini Uygulayabilmek için Adımlar

Acil durum izlemesi dikkatli bir planlama, fazlı dağıtım ve sürekli gelişme gerektiren bir projedir. Aşağıdaki adımlar etkili bir sistem inşa etmek için yapılandırılmış bir yaklaşım sağlar.

Adım 1: Filonuzu Assess ve Önce Varlıkları Değiştirin

Madencilik filosunun kritik varlıkları tanımlamak için kapsamlı bir değerlendirme ile başlayın. Tüm ekipman aynı izleme seviyesine ihtiyaç duymaz. Başarısızlık birincil eziciler, konveyörler, haul kamyonlar ve büyük ekskaler gibi en yüksek geri dönüşleri sağlayan varlıklara odaklanın.

Değerlendirme sırasında mevcut bakım uygulamaları, mevcut veri kaynakları ve mevcut ağrı puanlarını anlamak, mevcut iş akışlarını bozmadan ziyade tamamlayıcı bir sistem tasarlamaya yardımcı olur. Ayrıca, koşul izlemenin doldurabileceği bilgilerde boşlukları da tanımlar.

2. Adım: İzleme Hedeflerini ve Anahtar Ölçümlerini Tanımlayın

Açıkça durum izleme ile elde etmek istediğinizi tanımlayın. Ortak hedefler, planlamasız olmayan olayları çeyrekte azaltır ve veri tarafından tetiklenen bakım görevlerinin yüzdesi.Her hedef için, sistemi ölçebilir anahtar performans göstergeleri (KPIs) örnekler, iş saatleri arasında zaman aralığı arasındaki zaman, planlamasız olayların sayısı ve bakım görevlerinin yüzdesi.Bu KPIs, sistemin etkisini ölçmek için temel bir temel sağlar.

Her öncelik verilen varlık için, hangi izleme parametrelerinin en alakalı olduğunu belirlemek. Bir haul kamyon motoru, petrol basıncı, serin sıcaklık ve ana yataklardaki titreşim kritik olabilir.Bir konveyör için, yatak ısı ve kemer hizası birincil odak olabilir. Align izleme parametreleri her varlık türü için bilinen başarısızlık modları olabilir.Bu hedefli yaklaşım, toplanan verilerin doğrudan karar almamasını sağlar.

Adım 3: Teknoloji ve Satışçılar seçin

Operasyonel gereksinimlerinizi karşılayan sensörler, veri satın alma donanımı ve yazılım platformları seçin. Evaluate satıcılar ürün güvenilirliğine dayanan, mevcut sistemlerle uyumluluk, ölçeklenebilirlik ve destek yeteneklerine sahip olun. Başka madencilik firmalarından referanslar ve pilot testleri mümkünse gerçekleştirin. Farklı teknikler için tek bir entegre platforma veya bir araya gelmenize gerek olup olmadığını düşünün (vibrasyon, petrol analizi, termograf).

Kablosuz sensör teknolojileri özellikle madencilik uygulamaları için iyi uygun çünkü kurulum karmaşıklığını azaltır ve eski ekipmana geri dönmek daha kolaydır. uzun batarya ömrü, sağlam muhafazalar ve güvenilir iletişim protokollerine bakın. Mobil ekipman için, yerel olarak üretilen uyarılarla ilgili sistemleri düşünün, sürekli bağlantıya bağımlılığı azaltır.

Adım 4: Plan ve Execute Installation

Sürekli operasyonlar için kesintiye uğrayan bir yükleme planı geliştirir. Planlama sırasında sensörleri yüklemek için bakım programları ile koordinasyonu sağlar. Mobil ekipman için, yükleme genellikle normal hizmet aralıkları sırasında yapılabilir. Sensörlerin doğru ve güvenli bir şekilde monte edilmesini sağlayın. Improper installation, düşük veri kalitesi ve yanlış alarmlar için ortak bir nedenidir.

Veri satın alma sistemini uygun fiyatlarla örneklemek ve veri depolamak için uygun zamanlar ve varlık tanımlayıcıları kurmak. İletişim bağlantıları kurmak ve verileri merkezi platforma doğru doğru akışlar doğru bir şekilde doğru şekilde doğru bir şekilde doğru şekilde doğrulayın.Sistemin mevcut veriler inşa etmek için paralel olarak çalıştığı bir komisyonlama dönemi yapın.

Adım 5: Baselines ve Alarm Thresholds

Sistem anomalileri tespit etmeden önce, normal işletim koşullarını temsil eden temel verilere ihtiyaç duyar. Çeşitli haftalar veya aylar boyunca verileri toplayın, farklı işletim modları, yükler ve çevresel koşullar. Her parametre için kabul edilebilir aralıklar oluşturmak için bu verileri analiz edin.

Titreşim ve petrol analizi için, değişim eğilimleri ile mutlak seviyeleri birleştiren ciddiyet çizelgeleri kullanmak yaygındır. Zaman içinde yavaş bir artış, tek yüksek okumadan daha önemli olabilir.Ingre trending algoritmaları, daha önce ve daha doğru uyarılar sağlamak. Review and adjust eşikleri düzenli olarak daha fazla veri toplayıcıları ve ekipman yaş üstü ayarlama.

Adım 6: Tren Takımları ve İş Akışlarını Tanımlar

Operatörler, bakım teknisyenleri, planlayıcılar ve yöneticiler dahil olmak üzere tüm paydaşların kapsamlı bir eğitimde yatırım yapmak ve verinin nasıl bakım zamanlaması ve çalışma düzenine entegre edilmesi için gerekli olan koşulları incelemek için gerekli olan planlama ve çalışma düzeni kullanarak sistem işlevlerini anlamaları gerekir.

Uyarıları izlemek için açık akışlar tanımlayın. Uyarıları kimin aldığını, nasıl önceliklendiklerini, kritik bulgular için escalation yolunu ve uyarı eylemlerinin yapıldığı süreci onaylayın.Hizmet seviyesi anlaşmaları (SLAs) uyarı ciddiyetine dayanarak, izleme sistemi ile bütünleştirir.

Adım 7: İzleme, İnceleme ve Sürekli Olarak optimize edin

Sistem operasyonel olduğunda, performansını daha önce tanımladığı KPI'lar kullanarak izleyin.Kabul edilen uyarıların sayısı gibi ölçümler, doğrulanan hataların yüzdesi, planlanmamış kesinti zamanındaki azalma ve maliyet tasarrufu elde etti.Rezervasyon sistemi performansı, iyileştirme alanları tanımlamak için düzenli olarak. Commonss, gelişmekte olan başarısızlık modlarına hitap etmek için yeni sensörler ekledi.

Sensörlerin doğru şekilde çalışmasını sağlamak için sistem sağlığının periyodik denetimleri ve veri kalitesi yüksek kalır. Kablosuz sensörlerde ihtiyaç ve yeniden kullanılabilir cihazlara göre tekrarlayıcı cihazlar. Sistem olgunları olarak, daha önceki dağıtımlardan öğrenilen dersler dahil etmek. Sürekli iyileştirme, durum izleme sisteminin zamanla artan değer sağlaması sağlar.

Madencilik Filoları için Etkili Durum İzleme Faydaları

Doğru bir şekilde uygulandığında, koşul izleme, madencilik operasyonlarının çeşitli boyutlarında önemli faydalar sağlar.

Planlanmamış Downtime

Bu, en acil ve sayısal faydadır.Bu olayların erken gelişen hataları tespit ederek, bakım aniden tahmin edilebilir bakımlar için planlanan kesintilere tepki vermek yerine planlanabilir.Tek planlanmamış haul kamyon başarısızlığı, on binlerce dolarlık üretim kayıplarına neden olabilir. Durum izlemesi, doğrudan filosu erişilebilirliği ve kullanımı azaltır. Araştırmalar, reaktif stratejilere kıyasla% 30 ila% 50 azaltılabilir.

Aşağı Bakım Maliyetleri

Durum temelli bakım gereksiz bakım faaliyetleri ortadan kaldırır.Ek olarak, gereksiz müdahaleler sırasında hataları tanıtmak için belirli bir programdaki bileşenleri yerine, felaket olarak yerine getirebilse veya ilk olarak yakalandığında, parçaları yeniden dağıtmanız veya değiştirmesi gerekir.

Genişletilmiş Ekipman Yaşam

Properly ekipman daha uzun sürüyor. Durum izleme, küçük sorunların ikincil hasara neden olduğundan önce ele alındığını garanti ediyor. Örneğin, bir konveyör sürücüsünde yanlış bir şekilde tespit etmek, erken aşınmayı engellemeyi engelleyebilir, darbelemeleri ve motor.Bir maden filosunun hayatından% 10 ila %20'ye kadar önemli sermaye tasarruflarını temsil edebilir.

Personel için gelişmiş güvenlik

Madencilikte ekipman hataları ciddi güvenlik sonuçları olabilir. Bir tekerlek şarjı, bir konveyör bandı yangını veya bir ezici jam yakındaki işçilere zarar verebilir. Durum izleme, bu tür olaylara yol açabilecek koşulların erken uyarılarını sağlar. İzleme fren sıcaklıkları, lastik basıncı ve yapısal titreşimler felaket olayları önlemeye yardımcı olur. Acil durum kesintilerini azaltırken, bakım personelinin zaman baskı altında çalışma ihtiyacı da sınırlandırır.

Geliştirilmiş Operasyonel Verimlilik ve Planlama

Güvenilir durum verileri ile, bakım planlaması daha öngörülebilir ve verimli hale gelir. Planlayıcılar planlanan kesinti sırasında onarımları planlayabilir, bakım kaynaklarının kullanımını optimize edebilir ve üretim ile çatışmaları minimuma indirmeye yardımcı olabilir. Yedek parçalar önceden sipariş edilebilir, pahalı keşifli nakliyeden kaçınmak için öngörür.

Data-Driven Sürekli İyileştirme

Durum izleme, daha geniş öngörüler için analiz edilebilir zengin bir veri kümesi oluşturur. Filodaki eğilimler, aşınmayı hızlandıran tasarım zayıflıklarını, işletmeci uygulamaları veya güvenilirliği etkileyen çevresel faktörler ortaya çıkarabilir. Bu bilgi mühendislik iyileştirmelerini, operatör eğitim programlarını ve bakım prosedürlerini destekler. Zamanla, veriler daha dayanıklı ve verimli bir madencilik operasyonu inşa edebilir.

Ortak meydan okumalar ve Nasıl Overcome Them

Durum izlemesi engelsiz değildir. Ortak zorluklarla ilgili farkındalık, mitigation stratejileri planlamaya yardımcı olur.

Data Overload ve Sahte Alarmlar

Doğru yapılandırma olmadan, durum izleme sistemleri, sınırlı sayıda kritik parametreye sahip aşırı uyarılar üretebilir ve sistemin koordinatörlerine düzenli olarak gözden geçirilmesine yol açar. Bunu dikkatli bir şekilde alarm eşlerini kullanarak, ciddiyet seviyelerini kullanarak ve algoritmaları uygulama.Sistemin sınırlı sayıda kritik parametre ile başlayın ve sadece sistem stabil hale gelir.

Mevcut sistemlerle entegrasyon

Birçok madencilik operasyonlarının mirası bakım sistemleri, kontrol sistemleri ve veri platformları vardır. Bu mevcut sistemlerle yeni bir koşul izleme sistemi entegre etmek karmaşık olabilir. Standart API'ler ve ortak CMMS ve SCADA sistemleri ile uyumluluk sunan platformları seçin. Projede erken entegrasyon ve test için yeterli zaman.

Uzak Yerlerdeki Bağlanma

Madencilik siteleri genellikle sınırlı veya aralıklı ağ bağlantılarıyla uzak alanlardadır. Bu, gerçek zamanlı veri iletimini ve uzaktan izlemeyi zorlar. Çözümleri, yerel veri işleme için yer alan uyarılarla ilgili uyarılarla ilgili kenar hesaplamalarını kullanarak, ve bağlantının mevcut olduğu zaman verileri yüklenen depolama mekanizmaları uygulayın.For the most critical assets and remote monitoring. Solutions include using satellite communication, deploying edge Computing for local data processing with alerts made-site, and implement store-and-and- forward-product that upload data when connection is available.For the most critical assets.

Beceriler Gaps ve Kültür Direnişi

Durum izleme, veri analizi, tanı ve yeni teknolojide beceriler gerektirir. Mevcut bakım ekipleri bu becerileri eksikliğinden veya yerleşik uygulamaları değiştirmek için dirençli olabilir.Eğer gerekliyse hedefli eğitim yoluyla, işe alım uzmanlarına ulaşın ve satın almak için erken başarıları gösterir. Sistem tasarımında ve seçim sürecinde bakım personeli, sistemin pratik ihtiyaçlarını karşılamak için.

Upfront Investment ve Demonstrating ROI

Durum izleme sistemleri, sensörler, altyapı, yazılım ve eğitimde sermaye yatırımını gerektirir. Yatırıma geri dönmek zor olabilir, özellikle de kaçınılan başarısızlıklar gibi faydaların tek başına başarısızlıklarla ilgili bir pilotla başlayın. Az miktarda kritik varlık grubuyla tasarruf etmek için.

Madencilik için Gelecekteki Trendler Madencilik için İzleme

Durum izleme için teknoloji alanı hızla gelişmeye devam ediyor. Birkaç trend, bir sonraki nesil sistemleri şekillendiriyor.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenme

AI ve makine öğrenme algoritmaları karmaşık, çok boyutlu verileri durum izleme sistemlerinde analiz edebilecektir. Bu teknolojiler insan analistlerinin veya basit yönetim tabanlı sistemlerin kaçırabileceği ince kalıpları tespit edebilir. Tahmin edici modeller, bileşenler için geriye kalan yararlı hayatı tahmin edebilir, AI olgunları olarak daha kesin bakım zamanlamasına izin verir.

Edge Computing ve Onboard Intelligence

Ekrandaki verileri doğrudan ekipman üzerinde, bulut bağlantılarına bağımlılık azaltır ve gerçek zamanlı uyarıları etkinleştirebilir, yerel olarak basitleştirilmiş verileri veya kritik uyarıları merkez sistemine gönderebilir.Bu yaklaşım, özellikle uzaktan pitlerde çalışan mobil madencilik ekipmanı için değerlidir. Edge Computing ayrıca veri iletimi maliyetlerini azaltır ve yanıt verir.

Kablosuz Sensör Ağları ve IoT Entegrasyonu

Nesnelerin İnterneti (IoT) düşük maliyetli, düşük güç kablosuz sensörlerinin çoğalmasını sağlıyor. Bu sensörler, taksilerin maliyeti ve karmaşıklığı olmadan neredeyse herhangi bir varlık üzerinde konuşlandırılabilir. Mecburun ağ topolojileri, sensörlerin verileri yerinde yeniden taşımalarına izin verir, sensör maliyetleri düşerken, daha büyük bir sayıda varlık ve parametre izlemeye devam eder.

Dijital Twins ve Simülasyon

Dijital ikiz, gerçek zamanlı durumu sensör verilerini kullanarak aynalar için fiziksel bir varlık kopyasıdır. Dijital ikizler farklı işletim senaryolarının simülasyonunu sağlar, başarısızlık modlarının tahmin edilebilir analizini ve ekipman sağlığının bağlamında görselleştirmesini sağlar.For madencilik filoları için dijital ikizler, dijital ikizler, varlık performansına kapsamlı bir bakış açısı sağlamak için durum verilerini bütünleştirebilir.Bu teknoloji hala ortaya çıkabilir, ancak bakım ve operasyonları optimize etmek için önemli bir potansiyele sahiptir.

Özerk ve Semi-A Özerk Ekipmanlarla entegrasyon

Madencilik operasyonları daha özerk ve sondaj sistemleri benimsemekte olduğundan, durum izleme daha da kritik hale gelir. Özerk ekipman, sağlık için gözlemlenen sensörler ve kontrol sistemlerine dayanır.İsviçresiz sistemlerden gelen durum izleme, nakliye ve bakım planlamaları için filo yönetim platformları ile entegre edilebilir.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Etkili durum izleme artık rekabetçi kalmak isteyen madencilik filoları için daha fazla seçenek değildir. Sensörler, yazılımlar ve eğitim verimleri azaltılabilir, kontrol maliyetleri ve personelleri korumak için gereken görünürlük ve kontrol sağlar.Reaktifden bakım onarımlarını azaltmak ve daha disiplinli, veri odaklı bir yaklaşıma yol açar.

Başarı dikkatli planlamaya, fazlı uygulamaya ve sürekli iyileşmeye olan bir taahhüte bağlıdır.En kritik varlıkları tanımlamak, açık hedefleri tanımlamak ve operasyonel realitenize uygun teknoloji seçmek.[Döneticileri ve becerileri bugün, AI, kenarda yeni yetenekler, ve dijital ikizler, bu ilerlemelerden faydalanmak için daha güvenli bir şekilde daha fazla kârlı ve daha verimli bir şekilde operasyon yapmak için gerekli olan teknolojileri yapılandırın.)Mevcut endüstri gelişmeleri ile kalmak için gerekli olan iş akışları inşa etmek için gerekli olan.