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全球石油生产商注意到燃料需求的剧变，企业生产重心正从汽油和柴油转向石化产品等增长更快的产品进行转移。中国过去二十年在石化领域的增长被描述为“迅速的投资和激烈的竞争”。 随着我国在建设大型设备方面取得巨大进步，生产技术也有了明显的提升。 然而，由于设备工艺变得更加复杂，企业需要投入更多的时间、人力及金钱成本对设备进行运维管理。同时，由于社会对环境恶化问题的日益关注，我国出台了系列关于环境保护的政策，加紧了对工业污染的管理。因此，石油化工企业需要及时发现设备故障并对其及时进行维护，避免因故障对环境造成的污染，从而影响企业形象。
据统计，一家石油化工企业平均每年要经历至少 27 天的计划外停机，造成数千万的损失。 即使停机仅持续 3天，由此造成的损失也可能高达数百万。因此，借助预测性维护提前预警设备骨爪，避免设备过维修与欠维修就变得至关重要了。 WitExpert的预测性维护管理系统，使用人工智能、机器学习和机理+数理的EI诊断工具来进行分析，发现问题并提醒相关技术人员，防止潜在的设备故障和安全风险。 根据麦肯锡的一份报告，一家石油化工企业使用预测性维护解决方案后，停机时间减少了 20%，每年产量也相应得到了大大的提升。
WitExpert预测性维护有可以为石油化工企业节省大量成本。 例如，WitExpert解决方案再提高产量的同时，还可以将维护成本降低，并减少设备停机时间，保证生产交付。 因此，许多大型企业，如，壳牌、埃克森美孚、BP、雪佛龙等石油化工巨头都已经在使用工业AIoT技术(例如预测性维护)来降低成本和提高效率，同时也预示着石油化工企业将在数字化转型的道路上越走越远，预测性维护也将成为更多企业的选择。
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