Expertise
可再生能源资产管理、运营和维护
提高关键资产的可用性，同时降低高达40%的库存成本
sparesAI优化维护, repair, 和运营(MRO)库存水平，以尽量减少您的库存成本, 最大限度地利用你的资产.
Wood的库存和材料管理专业知识被打包到模型中，并部署到您的数据中，以不断优化您的资产.
提高预测的准确性
减少库存成本和相关的营运资金
通过避免缺货增加资产可用性
了解备件如何帮助您降低库存成本
大数据意味着库存水平分析和优化的传统方法不再可持续
我们的研究发现，在资本密集型行业的持续运营支出中，持有库存的成本趋向于资本成本的30%. However, 由于缺货，生产工厂的可用性风险是巨大的，需要强大的可靠性知识来管理.
这导致公司持有的库存超过了要求, 同时，由于覆盖不完整，仍然面临可用性或可靠性风险.
观看视频了解sparesAI是如何工作的
Peter Carydias, Operations Manager, 谈论行业趋势, 伍德为什么要投资备件, 算法如何帮助我们预测未来, 我们如何部署备用ai以及我们交付的结果.
备件-领域的专业知识加上人工智能
sparesAI可以快速增加库存数据，以便基于可扩展的数据进行高级和粒度分析, data-driven approach.
根据当前的数据，今天就做出决定, 同时使用实时可靠性信息不断优化您的库存.
Wood为客户优化库存已有20多年的经验
sparesAI大规模优化库存水平. 我们已经彻底改变了经典的库存模型，并根据多年的R进行了优化&D and real-life data.
新模型采用半自动化的方法，将数据驱动模型与人类经验和经过验证的维护管理原则相结合.
Rapidly evaluates
larger datasets
Brings operations, maintenance, 以及大规模库存的完整性洞察, vetted by our engineers
Forecasts accurate
spare holding levels
实时更新
存货持有建议
使用先进的算法来推断可靠的解决方案，即使数据不完整
将库存模型部署到客户端云，以进行动态库存分析
Case study:
$7B Water Corp
Lever
优化库存，提高营运资金
<Outcomes
库存价值减少40%, 同时增加关键备用材料以实现高资产可用性(约占库存线的8%)
Differentiator
我们在可靠性方面利用了Wood的数据驱动模型, 提前期和成本快速改善库存策略
sparesAI outlook
数据驱动的模型只是触及了可能性的表面.
由Wood和创新基金支持, 我们的团队一直在努力寻找更好的, faster, and more robust solutions. 有能力组建40多个专业团队,60个国家的000名专家, 我们的解决方案没有边界.
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Peter Carydias
全球数字解决方案经理
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