Optimizing Maintenance Processes in a Pulp and Paper Mill
了解如何优化纸浆和造纸厂的资产管理和维护流程，以克服一些最大的盲点、提高效率并减少停机时间。
5 Key Characteristics of Data Quality for Asset Management
正如数学家 Clive Humby 所说，“数据是新的石油。” 就像石油一样，我们需要提炼和处理我们的数据以使其有用——但这个概念缺少了基础的第一步。在开始分析或运行人工智能 (AI) 算法之前，首先确保“石油”的质量至关重要。人工智能的一个经常被忽视的方面是算法无法区分好数据和坏数据。相反，它基于逻辑工作，从提供的数据中的模式中学习。稳健、高质量的数据集对于训练和验证至关重要，可确保 AI 模型准确可靠。如果数据不足，分析和算法可能会将您引向错误的道路。了解原始数据的来源对于了解输出是否有价值、值得信赖、可靠和可操作至关重要。
The Key to Winning the Fight Against Forced Outages
发电厂的决策者每天都要兼顾许多优先事项，以保持设施无缝运行。从维持预算、预测资本支出、确保安全、优先考虑维护活动和最大限度地利用劳动力，到克服外部因素，如不断升级的峰值需求水平和不可预测的极端天气条件——呼！空中有好几个球，不让一个球掉下来几乎是不可能的。不幸的是，这种复杂的兼顾行为会让设施感觉计划外的停电总是潜伏在角落里。在本博客中，我们将解释发电厂如何优化资产维护，以自信地平衡优先事项并避免强制停电。
AI Can Lead Us to Net Zero – If We Improve Its Data Quality
Gecko Robotics 是世界经济论坛 (WEF) 的合作伙伴。本文最初发表在论坛的议程上。就像马克·安德森十多年前对软件的著名言论一样，人工智能正在吞噬世界。问题在于它的饮食。未来十年，人工智能将从根本上改变每个行业，从医疗保健到交通运输，甚至物理学。人们越来越流行地认为，人工智能有可能解决世界上一些最紧迫的问题，包括气候变化和我们实现净零排放的斗争。近 90% 的私营和公共部门首席执行官认为人工智能是应对气候变化的重要工具。但是，尽管人们一致认为人工智能有可能减轻气候变化的最坏影响，但我们却越来越忽视一个关键缺陷：构成其饮食的数据。
The Stunning Environmental Impact of Eliminating Boiler Tube Failures
使当今的工业设施能够提高其可用性、可靠性和可持续性是改善环境影响的重要组成部分，也是我们所有人都在努力实现的净零排放未来的重要桥梁。Gecko 的客户目前正在利用由一阶数据驱动的软件来解锁令人难以置信的环境影响结果——消除泄漏、提高设备效率和可靠性以及更智能地操作设备。专门研究新兴气候技术的分析公司 Rho Impact 发布了一份新报告，探讨了大规模部署机器人和人工智能对电力行业单一问题（锅炉管故障）的环境影响潜力。
How to Modernize Construction Processes for Reliable Assets
焊接强度对于潜艇等关键资产的运行至关重要。焊接缺陷可能导致昂贵的维修、性能受限甚至灾难性故障。海军船员依靠潜艇在执行任务期间保证他们的安全——因此船舶质量至关重要。在海军潜艇和其他关键高价值资产投入使用之前进行检查是制造业的标准做法，以最大限度地提高安全性、完整性和可靠性。传统上，手动 UT 和射线焊接测试 (RT)（通常称为 X 射线检查）用于分析新建潜艇的数千个焊缝。射线焊接测试过程类似于人体的医学 X 射线。然而，这种方法要求在 RT 检查期间停止其他同时进行的施工操作，以保证工人免受辐射。由于潜艇的庞大尺寸和规模，这个过程可能非常具有破坏性、耗时且资源密集。此外，手动 UT 和 RT
What is a Penstock and its Role in Hydropower?
美国能源信息署 (EIA) 报告称，到 2022 年，水力发电占美国总发电量的 6.2%，占可再生能源发电总量的约 28.7%。可再生能源提供了该国约 20% 的电力，预计未来几年这一数字将增加。本文介绍了水力发电的基础知识，解释了水力发电的原理以及压力水管（水力发电系统最重要的组成部分之一）的作用。本文还讨论了随着可再生能源需求的增长，现代无损检测技术如何帮助确保这些关键结构高效可靠地运行。
4 Steps to Start Your Digital Transformation Journey
数字化转型继续在众多商业领域获得关注。2022 年，各公司在数字化转型技术上投资了近 2 万亿美元。到 2026 年，预计将达到 3.4 万亿美元。虽然某些工业领域（如旋转设备）已经接受了数字化转型，但固定设备却被抛在了后面。为什么这么多公司都在投资工业 4.0 技术？如果做得好，它就是瓶中闪电。安全性、正常运行时间和吞吐量的提高使赢家比以往任何时候都更快地领先。数字化转型的回报可能是巨大的，但成功率却低得惊人。《福布斯》报道称，数字化转型失败的风险在 70% 到 95% 之间。当您开始数字化转型之旅时，本博客将指导您完成四个步骤以克服困难，并解释大多数策略所缺少的关键要素。
Three Ways Robotic Inspections Improve Safety
你已经看到了炼油厂和其他过程工业设施大门上的标志：“该工厂已运行 147 天，没有发生过安全事故。”对于一些工厂经理来说，这个标志表明流程良好。对于其他人，尤其是工厂安全工程师和经理 (EHS)，这是在计算导致不可避免地发生不良事件的日子。在资产管理方面，安全的影响是双重的。首先，传统的检查方法对涉及的设施工人和检查员来说本质上是危险的。还有一个超越工厂层面的更大问题。如果没有适当的程序、技术和分析，附近的社区和环境也面临灾难性事件的风险。在这里，我们分解了机器人检查改善安全性的三种方式——在工厂层面和更高层面。
