Santos использует PMQ для прогноза отказа оборудования и увеличения добычи

Бизнес-потребность: Компания хранила большие объемы данных в изолированных хранилищах. Для бизнес-пользователей, ручное объединение информации через таблицы было громоздким и привносило ошибки. Более того, обработка неструктурированных данных вручную для большинства пользователей были громоздка и трудоемка. В результате, Santos не мог обеспечивать растущий спрос на газ и некоторые из своих контрактных обязательств. Компания не могла предсказать, когда оборудование для добычи нефти и газа потребует ремонта, что иногда приводило к длительным задержкам ремонта и спада добычи. Чтобы усилить свои конкурентные преимущества, максимизировать добычу и выдерживать свои контрактные обязательства перед клиентами, Santos было необходимо трансформировать подход к управлению и анализу данных. Таким образом, компания искала надежного ИТ-поставщика, который бы смог создать мощную аналитическую платформу.

Решение: Компания внедрила решение на основе прогнозного моделирования (PMQ). С помощью данных, поступающих от оборудования в полях, компания может спрогнозировать отказ оборудования с 87% точностью за 48 часов. Используя это время как буфер, компания может начать превентивный ремонт, что бы оборудование продолжило работать и обеспечивать постоянный уровень добычи.