De flesta underhållsavdelningar för anläggningar arbetar med endast 20-30% effektivitet på skiftnyckeltiden, och därför söker sig teamen till molnbaserad automatisering för att förbättra effektiviteten.[1]
Eftersom det inte finns något sätt att spåra dem försvinner 10% av alla pallar varje år, vilket leder till kostnader på 8,9 miljarder USD globalt.[2]
Att attrahera och digitalt aktivera nästa generation är av högsta prioritet eftersom mer än 45% av energibranschens personal är fast anställd och de flesta går i pension inom fem till sju år.[3]
Experter förutspår en 900-procentig ökning av molninvesteringarna för olje- och gasindustrin fram till 2030 för att minska driftskostnaderna, förbättra säkerheten och minska CO2-utsläppen.[4]
Distansarbete fortsätter att vara normen och 40,7 miljoner amerikaner förväntas arbeta på distans 2025, en ökning med 102% jämfört med nivåerna före pandemin.[5]
Organisationer vänder sig till molnet för att minska den tid som 80% av de anställda inom energisektorn ägnar åt att leta igenom ostrukturerad information för att få arbetet gjort.[6]
Förbättra effektivitet, säkerhet och efterlevnad med integrerad tillgång till tillgångsinformation
Optimera tillgångarnas användning, prestanda och effektivitet
Minimera riskerna och förbättra efterlevnaden
Upprätthåll arbetsplatsens efterlevnad och skydda arbetstagarna med tillgång till den mest uppdaterade handboken för säkra arbetsplatser
Effektivisera förfrågningar om teknisk service för att förbättra tillgångarnas drifttid och driftsefterlevnad
Leverera snabbare och mer effektiva lösningar på kundproblem
Konsolidera och koppla samman kritiskt innehåll för att ge driftteamen den information de behöver för att snabbt fatta välgrundade beslut och få jobbet gjort rätt första gången.
Integrera innehållshantering, säkerhet, smidighet och motståndskraft på ett intelligent sätt i alla operativa processer, t.ex. design to operate, order-to-cash och procure-to-pay.
Övervaka prestanda och plats för spårade tillgångar för att optimera underhållsplaneringen och produktionens drifttid.
Samla in och analysera data om tillgångarnas prestanda i stor skala för att förbättra utnyttjandet av tillgångarna och maximera utrustningens totala effektivitet.