<li>霍尼韋爾Experion<sup>&reg;&#65039;</sup>智預(yù)策實(shí)現(xiàn)前瞻性智能預(yù)測,徹底改變被動(dòng)應(yīng)對異常狀況的模式,助力向自主運(yùn)行模式躍升;以標(biāo)桿性洞見引領(lǐng)實(shí)時(shí)決策、顯著提升裝置整體運(yùn)行績效;</li> <li>雪佛龍、道達(dá)爾能源率先完成試點(diǎn)應(yīng)用,有效預(yù)測事件、降低非計(jì)劃停車時(shí)間、推動(dòng)整體運(yùn)行績效提升" />

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霍尼韋爾AI驅(qū)動(dòng)的智預(yù)策成功完成試點(diǎn)

http://www.moduwu.com 2026-03-26 11:27 來源:霍尼韋爾

  • 霍尼韋爾Experion®️智預(yù)策實(shí)現(xiàn)前瞻性智能預(yù)測,徹底改變被動(dòng)應(yīng)對異常狀況的模式,助力向自主運(yùn)行模式躍升;以標(biāo)桿性洞見引領(lǐng)實(shí)時(shí)決策、顯著提升裝置整體運(yùn)行績效;
  • 雪佛龍、道達(dá)爾能源率先完成試點(diǎn)應(yīng)用,有效預(yù)測事件、降低非計(jì)劃停車時(shí)間、推動(dòng)整體運(yùn)行績效提升。

2026年3月25日——霍尼韋爾近日宣布Experion®️智預(yù)策(Experion®️ Operations Assistant)正式商業(yè)化發(fā)布。這款基于人工智能(AI)的解決方案,旨在幫助工業(yè)運(yùn)行人員以標(biāo)桿性洞見為標(biāo)尺,給出更優(yōu)的決策建議,引領(lǐng)裝置綜合績效提升;能夠提前識別異常事件和潛在風(fēng)險(xiǎn),提出專業(yè)的應(yīng)對措施,徹底補(bǔ)齊運(yùn)行人員在這方面的短板。

Experion®️智預(yù)策基于霍尼韋爾旗艦分布式控制系統(tǒng)Experion®️過程知識系統(tǒng)(Experion®️ PKS)打造,融合AI技術(shù)與工業(yè)知識,挖掘歷史數(shù)據(jù)價(jià)值,提供實(shí)時(shí)運(yùn)行洞察,幫助運(yùn)行人員預(yù)測并有效應(yīng)對可能引發(fā)不安全操作或生產(chǎn)損失的關(guān)鍵場景。該解決方案助力將現(xiàn)有運(yùn)行模式向自主運(yùn)行模式躍進(jìn),提升整體運(yùn)行安全性與決策質(zhì)量。

此次商業(yè)化發(fā)布緊隨此前完成的客戶試點(diǎn)項(xiàng)目。在試點(diǎn)階段,雪佛龍和道達(dá)爾能源等合作伙伴,已在其運(yùn)營中部署霍尼韋爾Experion®️智預(yù)策,用于預(yù)測異常事件、減少非計(jì)劃停車以及提升綜合績效。某場景的試點(diǎn)數(shù)據(jù)顯示,該款人工智能(AI)驅(qū)動(dòng)的方案平均可在報(bào)警事件發(fā)生前5-10分鐘發(fā)出預(yù)測預(yù)警,使操作人員有充足時(shí)間采取糾正措施,避免潛在風(fēng)險(xiǎn)事件和生產(chǎn)損失的發(fā)生。

“工業(yè)企業(yè)在努力避免非計(jì)劃停車、提升現(xiàn)有資產(chǎn)生產(chǎn)效能的同時(shí),也正面臨著知識和經(jīng)驗(yàn)積累與傳承的挑戰(zhàn)。”霍尼韋爾過程自動(dòng)化集團(tuán)總裁兼首席執(zhí)行官馬斯哲(Jim Masso)表示:“Experion®️智預(yù)策融合了霍尼韋爾超過50年的過程自動(dòng)化專業(yè)經(jīng)驗(yàn),并結(jié)合特定現(xiàn)場的知識、數(shù)據(jù)及先進(jìn)的人工智能技術(shù),幫助操作人員更早識別問題,更有信心地響應(yīng),從而實(shí)現(xiàn)更安全、更高效的運(yùn)行。在試點(diǎn)階段,該解決方案已在多個(gè)客戶現(xiàn)場取得了切實(shí)成果,充分展示了其在規(guī)模化應(yīng)用中的潛力。”

作為霍尼韋爾Experion®️ PKS過程知識系統(tǒng)分布式控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分,Experion®️智預(yù)策可無縫集成至現(xiàn)有控制室環(huán)境,在充分利用既有系統(tǒng)和現(xiàn)場歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)平滑部署。該解決方案以捕獲和整合特定現(xiàn)場知識為核心能力,并融合不同語言模型等AI技術(shù)對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測,從而主動(dòng)向操作人員提供潛在問題預(yù)警,支持更前瞻性的運(yùn)行決策,助力向自主運(yùn)行模式的躍遷。

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