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降低运营成本并提高安全性

 Reducing Operating Costs And Improving Safety - IoT ONE Case Study
适用行业
  • 可再生能源
适用功能
  • 人力资源
用例
  • 现场人员安全管理
客户
关于客户
一家管理美国工厂运营的服务公司
挑战

为确保核电站的安全运行,核电运行研究所设定了性能目标并定义了满足这些目标的标准 (PO&C)。工厂人员手动将 CAP 报告中的每个项目与 PO&C 进行比较,以评估事件的严重性。一杯洒在错误地方的咖啡可能不会太严重,而有可能关闭工厂的关键泵泄漏则完全是另一回事。这种对 CAP 报告中每个项目的严重性进行分类的手动过程是不断努力改进核电厂安全和运行的核心,但需要大量时间和资源。我们的客户需要一种方法来自动化分类过程,以提高其效率并从多年报告的事件中提取信息,以更好地了解其原因并预测可能的不良事件。

解决方案

当操作员创建每个 CAP 报告时,Saffron 会自动将所有 PO&C 目标的属性应用于 CAP 报告中的每个行项目,然后建议适当的分类。经验丰富的操作员会审核每个 Saffron 建议,以确认或更改建议。然后,经过验证的报告成为 Saffron 记忆库的一部分,为 Saffron 提供输入,以通过学习和记住做出分类决策的特定变量来不断改进。 Saffron 不仅不断地从新的上限报告中学习,Saffron 还将这种学习应用于先前的上限报告分类,以确保追溯应用最先进的知识。

收集的数据
Operation Performance, Production Efficiency
运营影响
  • [Data Management - Data Analysis]
    Saffron enables plant operators to see causal relationships between events and root causes and have immediate access to converging, trending or repeating patterns.
  • [Efficiency Improvement - Operation]
    Operators can now easily identify and eliminate causes of adverse events. No models are required, saving time to insight and driving high Return-On-Investment.
数量效益
  • Saffron automatically classified 18,000 CAP items (sample dataset), with 92% accurate and 18 false positives and 15 false negatives against this data set.

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