中游石油和天然气公司承受不起计划外停机时间。研究表明，计划外停机每年可能造成数千万美元的生产力损失和维修损失，此外还会带来设备故障所涉及的物理风险。幸运的是，工业物联网（IIoT）的兴起使操作人员能够提高通过低成本传感器监控性能、温度、流量和其他指标的能力，并根据收集的数据做出更好的维护决策。
预测性维护及其好处？
预测性维护使用传感器收集的温度、振动和吞吐量等数据，然后分析是否存在任何危险信号或异常结果。然后，这些数据用于预测何时应完成维护，以避免效率下降或设备故障。
对于中游石油和天然气公司来说，成本控制始终是一个因素。能够在经济低迷时期更好地管理运营成本的公司更加灵活，为应对利润压力的准备也更充分。预测性维护有助于节省成本，减少设备检查和不必要的更新。
适当的预测性维护计划将允许在维护预算方面做出更好的决策。运营商可以通过允许效率成本与维护成本相比来进一步控制成本，从而确定维护计划。由于资产偏远，特定场地的维护成本因物流情况而增加或减少。对传动系统效率的降低有一个明确的认识，将为在维护计划方面做出真正明智的决策创造一个环境。
预测性维护路线图
组织应采取以下几个步骤来开始制定预测性维护计划：
- 对当前能力进行基准测试——你现在在维护上花了多少钱，你经历了多少停机时间？
- 发现机会——在哪里可以添加传感器来收集可操作的数据？是否存在导致问题的瓶颈或热点？使用明确的指标创建试点计划，以测试预测性维护是否改善了结果。
- 投资可扩展、从边缘设计并基于可抵御停机的平台的自动化预测性维护解决方案。
石油和天然气行业的预测性维护解决方案
预测性维护最好从边缘运行——在泵、压缩机或终端旁边的处理区域——而不是在可能存在传输、带宽、延迟和数据完整性问题的遥远地点、控制室或云端。
Stratus Technologies提供具有内置冗余功能的工业级平台，该平台专为边缘而设计。它非常适合石油和天然气行业中任何需要在关键任务环境中进行可靠数据收集的预测性维护解决方案。
摘要
对于中游石油和天然气公司而言，预测性维护与被动或计划内维护相比具有许多优势，包括延长设备寿命、优化设备运行、减少设备停机时间和减少员工时间浪费。要进一步了解Stratus 边缘计算如何为中游石油和天然气公司提供帮助，请访问此链接或咨询Stratus 边缘计算专家。
