말레이시아에너지2019 – 진행 중페트로나스
회전 설비를 위한 클라우드 기반 조기 경보
AVEVA에 따르면 페트로나스는 도입 첫해에 설비 관련 손실 1,740만 달러를 피했다
문제
설비 고장은 공장 가동을 멈출 수 있었고, 흩어진 운영 데이터는 엔지니어의 대응을 늦췄다.
접근 방식
페트로나스는 AVEVA PI System 데이터와 마이크로소프트 Azure에서 돌아가는 예측 모델을 결합했다. 모델은 학습한 정상 설비 동작에서 벗어나는 상태를 찾아내 정비 엔지니어에게 경고했다. 시스템 구축은 통합업체 트리시스템 엔지니어링이 도왔다.
주요 수치
US$17.4MAVEVA가 밝힌 2020년 첫해 회피 손실
14xAVEVA가 밝힌 첫해 투자수익률
시사점
정비 엔지니어는 조기 경보를 받고 고장 전에 설비를 수리했다. AVEVA는 도입 첫해에 손실 1,740만 달러를 피했고 투자수익률(ROI)이 14배였다고 설명했다.
분류
출처
출처 요약
[1]AVEVA2023년
AVEVA는 정상 설비 동작으로 학습한 모델과 조기 경보에 대한 정비 대응을 설명했다. 도입 첫해인 2020년에 손실 1,740만 달러를 피했고 ROI는 14배였다고 밝혔다.
[2]AVEVA2025년
발표 자료는 페트로나스가 예측 분석을 PI 기반 모니터링 플랫폼과 통합한 과정을 설명했다. 설비 경보를 개선하고 계획 외 가동 중단을 줄이기 위해 계속 쓰고 있음을 확인했다.
자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.
등록일 2026년 11월 1일 · 수정일 2026년 11월 1일
