Cette application, disponible dès à présent, fait appel à des modèles prédictifs de deep learning, au traitement du langage naturel et à la vision industrielle pour réaliser l’agrégation continue des données issues des réseaux de capteurs au sein des usines, des systèmes d’entreprise, des notes de maintenance et des schémas de canalisations et d’instrumentation. A partir des données historiques et temps réel provenant de l’ensemble des systèmes, les modèles de machine learning (ML) de BHC3 Reliability™ identifient les anomalies qui aboutissent à des pannes d’équipements et à des perturbations de processus. Les alertes de l’application permettent aux opérateurs d’agir proactivement afin de réduire les temps d’arrêt et les pertes de revenus.

Applicable aux opérations dans tous les secteurs de la chaîne de valeur énergétique, l’approche « système de systèmes » de BHC3 Reliability™ s’adapte à l’ensemble des équipements et processus sur les plateformes offshores et à terre, dans les stations de compression, les raffineries et les sites pétrochimiques, afin de réduire les interruptions d’activité.