Honeywell mengumumkan peluncuran komersial Experion Operations Assistant, sebuah solusi berbasis AI yang dirancang untuk mengubah cara operator industri memantau kinerja pabrik, mengambil keputusan penting, dan merespons insiden alarm sebelum terjadi.
Dibangun di atas sistem kontrol terdistribusi andalan Honeywell, Experion PKS, Experion Operations Assistant menggabungkan data historis dengan wawasan operasional secara real-time, sehingga memungkinkan operator untuk memprediksi dan menangani potensi skenario kritis yang terkait dengan operasi tidak aman dan potensi kerugian produksi. Solusi ini bertujuan menjembatani kesenjangan antara teknologi otonom dan operator ruang kontrol.
Peluncuran komersial ini dilakukan setelah program uji coba terbaru, di mana Chevron dan TotalEnergies termasuk di antara mitra yang memanfaatkan Experion Operations Assistant dari Honeywell dalam operasional mereka untuk membantu meminimalkan downtime yang tidak terencana. Dalam fase pilot, asisten berbasis AI ini mampu memberikan prediksi rata-rata 5–10 menit sebelum insiden alarm terjadi, sehingga memungkinkan operator untuk segera mengambil tindakan korektif dan mencegah potensi gangguan.
“Industri saat ini menghadapi tekanan untuk menghindari downtime yang tidak terencana dan memaksimalkan produktivitas aset yang ada, sekaligus menghadapi tantangan transfer pengetahuan akibat tenaga kerja yang memasuki masa pensiun,” ujar Jim Masso, Presiden dan CEO Honeywell Process Automation. “Dengan menggabungkan lebih dari 50 tahun keahlian dalam otomatisasi proses dengan pengetahuan spesifik lokasi, data, dan AI canggih, Experion Operations Assistant membantu operator mengantisipasi masalah lebih awal, merespons dengan percaya diri, serta beroperasi dengan lebih aman dan efektif. Selama fase pilot, solusi ini telah memberikan hasil nyata di berbagai lokasi pelanggan, menunjukkan peluang besar seiring dengan skalabilitasnya.”
Sebagai bagian dari jaringan sistem kontrol terdistribusi Experion PKS milik Honeywell, Experion Operations Assistant dirancang untuk terintegrasi secara mulus ke dalam lingkungan ruang kontrol yang sudah ada, dengan memanfaatkan sistem yang telah digunakan serta membangun dari data historis spesifik lokasi. Solusi ini berfokus pada kemampuannya dalam menangkap pengetahuan spesifik lokasi dan memanfaatkan model bahasa untuk menganalisis data tersebut secara real-time, sehingga dapat memberikan peringatan dini kepada operator terhadap potensi masalah yang akan terjadi.
Share this post