«RØRGRIS»: 36 prosent av verdens gassrørledninger kan inspiseres ved hjelp av en «pipeline pig» som er fullpakket med sensorer. For de resterende må andre metoder brukes, og risikobasert prediktivt vedlikehold kan bli en kostnadseffektiv løsning. Foto: iStock

Prediktivt vedlikehold med maskinlæring

En stor del av verdens rørledninger kan ikke kontrolleres med en «pipeline pig». Men med stordata og maskinlæring kan risikobasert vedlikehold bli løsningen.

Stig Øyvann
Publisert Sist oppdatert

For å lese denne saken må du være abonnent


Om du opplever problemer med å få tilgang, ta kontakt med kundeservice
23 36 19 80 | computerworld@mediaconnect.no

1 mnd
prøve
kr 1,-

KJØP NÅ

Årlig papir
og digital
kr 3450,-

KJØP NÅ

Årlig
digital
kr 2950,-

KJØP NÅ

Student måned
kr 19,-

KJØP NÅ

olje/energi computerworld dnv gl - software innovasjon olje og gass maskinlæring