ITIC 第 11 次年度每小时停机成本调查数据显示,97% 拥有 1000 多名员工的大型企业表示,平均而言,每年一小时的停机时间将使公司损失超过 100,000 美元。更重要的是:四成企业(41%)表示,每小时停机时间将给公司带来 100 万美元到 500 万美元以上的损失(见图 1)。值得注意的是,这些统计数据代表的是每小时停机的“平均”成本。在最坏的情况下 - 例如在高峰使用时间发生灾难性中断或中断关键业务交易的事件 - 组织每分钟的金钱损失可能达到甚至超过数百万美元。在拥有 20 到 100 名员工的中小企业中,57% 的公司表示一小时的停机时间将给公司带来高达 100,000 美元每小时的成本。但是,中小企业受访者极为担心计划外中断的后果。如果中断是由于安全漏洞造成的,情况尤其如此。例如,中小型企业和微型中小型企业(如医疗办公室和诊所)指出,泄露或窃取患者信息的数据泄露将对其业务造成毁灭性打击,并使其面临很高的风险,可能遭到患者诉讼,而且几乎肯定会遭到政府机构和监管合规机构的谴责(民事甚至刑事处罚)。
E $0 $25K 其他不符合 A - D 类定义但可报告的执勤事故,包括所有 HRST、货物空投、“所有”跳伞事故、所有涉及中枢神经系统的潜水情况、缺氧、肺过度充气综合征或高压治疗等。所有需要急救以外的医疗治疗、失去意识、轻度/有限职责、限制工作、工作调动或失去一天培训时间的非执勤军事伤害均应报告。
本备忘录提供了一些建议,以支持制定有效的应急计划,以应对计划内和计划外的 IT 停机。输血服务依赖于许多 IT 系统,包括实验室信息管理系统 (LIMS)、电子病历系统 (EPR)、电子血液管理系统 (EBMS)、电子温度监测系统 (ETM)、采购系统、血液成分订购系统、员工排班系统以及支持质量管理系统的系统。应急计划的一般原则适用于输血中使用的所有电子系统,但本文件重点介绍对安全输血实践至关重要的系统:LIMS、EPR、EBMS 和 ETM。
SS-263 容积增强器在宏大的规模上继承了这一传统。其容量是 2625 容积增强器的三倍,附件安装可大大简化,而角形主体样式可使封装更清洁、更紧凑。2625 容积增强器的坚固设计特点得以保留,同时材料选择得到改进。后导向提升阀设计消除了有问题的滑阀,即使在存在沙子、铁锈、油和干燥剂等仪表空气污染物的情况下也能继续工作。
Triton 的压缩机停机 2-4 周 • 上周 Triton FPSO 恢复生产后,发现其中一个压缩机密封件出现问题,导致生产暂停。 • 这些维修预计需要 2-4 周。我们现在谨慎地假设 Triton 将一直处于离线状态直到 YE24。 • Triton 压缩机的问题对 2024 年的生产产生了重大影响。随着 Triton 和 Bruce 全面投入运营,产量已超过 50 mboe/d。目前的产量只有 28 mboe/d。 • 解决 Triton 压缩机问题对于实现持续的高水平生产至关重要。Triton 的第二台压缩机预计将在 1Q25 继续修复。这将提供关键的冗余并解决 Triton 的运营漏洞。 • 由于 Triton 关闭,我们现在预测 FY24 产量为 35.3 mboe/d,YE24 净债务约为 80-85 百万美元。 • 我们对 Triton 明年的正常运行时间做出了谨慎的假设。 • Triton 的生产只是推迟,而不是损失,我们重申每股 2.90 英镑的目标价格。 估值 我们的核心 (2P) NAV 和 ReNAV 基本保持不变,分别为每股 2.41 英镑和每股 2.82 英镑。
SS-263 容积增压器在很大程度上继承了这一传统。其容量是 2625 容积增压器的三倍,附件安装可大大简化,角形主体样式使封装更清洁、更紧凑。2625 容积增压器的坚固设计特点得以保留,同时材料选择也得到了改进。后导向提升阀设计消除了有问题的滑阀,即使在存在沙子、铁锈、油和干燥剂等仪表空气污染物的情况下也能继续工作。
摘要 — 电力需求的不断增长和极端天气条件的增加给我们的电网带来了前所未有的压力。这种压力通常会导致电气元件故障,从而引发野火。这项工作开发了一种新模型,通过优化输电网络的运行计划来平衡电网运行的可靠性和野火引发的风险,同时考虑包括外生因素和运行因素在内的时变风险指标。储能系统被认为可以在高峰野火时段提供电力并实现时间负载转移。该问题被表述为一个混合整数线性规划,该规划最大化服务电力需求和电网引起的野火风险降低的加权和。结果表明,该模型能够在不大幅削减负荷的情况下显着降低野火风险。索引词 — 野火风险管理、电力系统运行、野火弹性电力系统、主动调度
需要进行长期和中期规划,以通过在适当的停机期间安排需要较长实施时间的维护和修改活动来最大限度地减少生产损失(累计停机时间)。为了实现长期高可用性,重要的是以这样的方式组织停机,即需要比加油所需时间更多的活动集中在指定的年份。通过这种方式集中,除了偶尔的长时间停机外,可以实现非常短的停机。为此,长期调度应考虑可能影响停机时间的所有活动和组件。例如,一家德国工厂已安排了主要测试,例如反应堆容器压力测试和综合泄漏率测试,以便它们与主发电机大修同时进行。从长期概念来看,芬兰工厂在纯加油停机和维护停机之间交替进行。使用这些方法,每 8 到 10 年才需要停运一次,这比单纯的加油需求要长。
如果市场时间表表明发电机的运行水平低于实际水平,则可以限制发电机“开机”或“上电”。如果发电机的运行水平高于实际水平,则可以限制发电机“停机”或“停机”。与限制相关的系统总净成本始终存在。
机器学习模型可用于分析可观测性数据,以提高系统的可靠性、性能和安全性。以下是使用可观测性数据的机器学习模型的用例:• 异常检测:机器学习模型可用于检测可观测性数据中的异常,例如 CPU 使用率或内存使用率的突然飙升。这有助于在潜在问题导致停机或性能问题之前识别它们。• 根本原因分析:机器学习模型可用于使用可观测性数据来识别问题的根本原因,以加快故障排除过程并防止问题再次发生。• 预测性维护:ML 模型可以预测设备何时可能出现故障。这有助于在问题发生之前安排维护,从而防止停机和停机。