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Auto-Generating Digital Twins for Enhanced Asset Management Using the C3 AI Platform

 Auto-Generating Digital Twins for Enhanced Asset Management Using the C3 AI Platform - IoT ONE Case Study
技术
  • 分析与建模 - 机器学习
  • 应用基础设施与中间件 - 事件驱动型应用
适用行业
  • 电网
  • 公用事业
适用功能
  • 维护
用例
  • 数字孪生
  • 预测性维护
服务
  • 数据科学服务
  • 培训
挑战

该公司认识到,支持监控、诊断和预测性维护的资产数字双胞胎将有助于改善其安装基础的服务水平协议 (SLA)。

由于资产配置的下游更改通常不会反映在工程图纸中,因此在记录系统中维护准确的 BOM 是一项具有挑战性的任务。

从历史上看,制造商雇佣了数百名技术专家来维护 BOM,每年的成本超过 1 亿美元。

该制造商寻求一种可扩展的产品化解决方案,以便在其所有产品线中自动执行这种解析和分析。

客户

未披露

关于客户

欧洲最大的制造公司之一每年向全球客户提供数十亿美元的工业设备。

解决方案

该制造商使用复杂的燃气轮机 (GT) 对潜在供应商进行了测试,该燃气轮机具有 10,000 多个组成相互关联的子组件的组件。这些 GT 为多个行业执行关键任务功能,包括为公用事业发电和为石油和天然气公司提供泵送电力。

由三名开发人员和数据科学家组成的 C3 AI 团队在短短四个星期内使用机器学习和深度学习管道构建了一个用于生成数字 BOM 的应用程序。该应用程序增加了流程模拟、故障预测和警报功能,C3 AI 后来将其产品化为可配置的 SaaS 应用程序:C3 AI Digital Twin。

运营影响
  • The implementation of the C3 AI Digital Twin application has significantly streamlined the process of maintaining digital BOMs for the manufacturer. The application, built using machine learning and deep learning pipelines, has automated the previously manual and time-consuming process of extracting information from various unstructured data sources. This has not only resulted in substantial cost savings but also improved accuracy, with the application workflows enabling 100% accuracy in automated parsing with specialist review. The application has also been enhanced with functionality for process simulation and failure prediction, providing the manufacturer with valuable predictive insights. Furthermore, the manufacturer's developers and data scientists have been trained on the capabilities of the C3 AI Platform, empowering them to leverage the platform for further improvements and innovations.
数量效益
  • $20 million projected cost savings per year
  • 4 weeks required to build the application from scratch
  • 100% accuracy achievable using application workflows for automated parsing + specialist review

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