1.确保同步操作的数字化工作许可证(SIMOPS)

在工作许可证获批前，生产协调员通常每天需要花费几个小时来才能了解工厂内工作安排的位置并评估事故发生的可能性。协调员还必须到单独的建筑物中搜索正确的物理 P&ID 标签，而且还不一定每次都能找到。

数字孪生技术为工厂提供了广阔视野，且可以允许快速访问与工作许可相关的所有信息。可以轻松对工作项目按区域进行分组。可以从同一位置即时看到标签、系统或区域的所有信息。通知、偏差、正在进行的工作以及将在模块中执行工作的位置，这些都为我们提供了对操作条件的共享态势感知。

因此，这大大加快了工作许可的审批，提高了生产协调员和运营团队的生产力。避免了同时操作之间的冲突，最大化地降低了风险，保障了更安全的操作。对同时操作进行优化，可以提高产量，从而增加正常运行时间，预计三年内可以节省超过1600万美元。

2.部署主动技术监测 (PTM)，助力更智能的维护

筹备监测会议时，可靠性工程师通常需要花费大量时间在数据繁多的 Excel 电子表格内核查几个参数。必须在多个工具和电子表格之间手动移动数据，增加了复杂性。随时更新这个庞大的电子表格，也是一项工作挑战。

数字孪生技术支持即时获取实时和所有相关数据，因此工程师不再需要在几个应用程序窗口之间手动操作移动数据。相较于核查每一个参数，数字孪生技术会提供一张异常数据视图，使工程师可以立即专注于正确的参数。对各种设备和参数设置报警限制，对不良行为提供即时警报，有利于在问题升级之前更快速地识别问题。

以关键旋转设备上的轴承故障为例。通过计算执行维护工作的准确时间，可以避免周转或设备停用维修，从而节省大量成本。这只是数字化 PTM 实现更智能工作方式的开始。想象一下，如果采用可实现整个工厂自主优化的工具，可靠性工程师和维护团队的工作效率将提升多少。事实上，基于我们自己的计算，在团队协作改进和生产力提升的情况下，三年内可以节省超过 400 万美元。

3.解锁人工智能辅助下的能源利用，优化能源消耗

针对能源利用，工程师通常每天早上需要检查几个应用程序、ERP 系统和电子表格等文档，才能算出工厂的能源消耗需求。他们需要查看历史数据和维护记录，并基于计划生产量来整合工厂数据。然后，可以使用定制的离线模型和假设来计算几种情境。这就需要手动将能源消耗量偏差输入到一个庞大的电子表格中。对于停用维修等大型工作，这个过程每天可能需要花费几个小时。

基于输入的几个数据，综合使用先进的机器学习与基于物理的模拟仿真中的合成数据，数字孪生技术可以预测工厂的能源消耗量，并检测各种操作情境，以便对公布消耗量的准确性进行细微调整——所有操作均在同一位置完成，且只需要按几下鼠标。基于更大数据集绘制的一体化生产剖面图，结合人工智能的应用，有助于简化能源运营，满足实际工厂需求。

企业采用较为接近公布的实际消耗量开展运营工作，可以避免因出售过剩产能或回购过剩能源而遭到处罚。这使得管理团队能够实现更环保的工作方式，全面降低2%能源消耗 （根据客户调查）。数字孪生技术将成为新一代员工的必备工具。有了这项技术的支持，工作人员无需学习 15 种不同的应用程序即可完成日常工作流程。

发掘数字化应用的最大潜力

数字化技术增加价值和支持能源转型的方式诸多，以上三个例子仅阐述了其中一小部分。有了数字技术这一坚强后盾，加上我们这种经验丰富的能源数字化合作伙伴提供的新工作方式，一切皆有可能。了解我们的能源行业解决方案，和帮助壳牌(Shell)和雪佛龙(Chevron)一样，帮助您实现安全、高效和可持续发展目标。