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解决方案

预测分析

KBR使用預測分析和認知計算來幫助您減少維護支出並增加正常運行時間。

預測分析使用歷史數據,機器學習,計算機建模和統計分析來發現模式,並預測各種複雜系統和資產的未來性能和行為。 KBR將先進的預測分析與我們廣泛的維護,工程和實施專業知識相結合,以優化預防性維護計劃,從而幫助您控製成本並改善流程和資產性能。

“ KBR將數據驅動的分析與機器學習模塊結合在一起,以幫助您將工廠更接近最佳目標運行更長的時間。”

利用第一原理模型,實時性能數據和歷史維護數據,我們評估您的設備狀況並將其與類似系統和運行狀況的已知指標進行比較,從而提供對資產運行狀況的準確實時評估。預測分析的輸出還可以量化導致過程偏移或資產故障的因素的影響,以預測異常,實現早期檢測並提供規範性指導,從而減少計劃外停機時間。我們的評估包括各種因素的估計故障概率和故障時間,因此您的維護團隊可以在發現問題之前採取適當的補救措施。

此外,機器學習和認知計算的新發展在預測分析和資產健康方面具有令人興奮的應用程序。 KBR處於開發這些技術以進一步增強我們現有能力,通過技術增強人類知識的最前沿。機器學習使用歷史資產數據和不斷發展的認知模型來建議流程改進並優化維護計劃。

    预测分析工作机会

    KBR人日复一日致力于为世界带来改变,我们锐意创新,迎接挑战,寻求有效的解决方案。如果您具有开拓精神并渴望迎接新的挑战,欢迎加入我们。

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