Navigant Research estimates that utilities will spend almost $50 billion on asset management and grid monitoring technology by 2023. With pressures from new regulations and consumers, operating at the highest levels of efficiency, reliability and safety is a top priority for utilities. However, many utilities today face challenges in order to increase reliability and uptime.

Aging infrastructure and workforce is driving the need for asset renewal prioritization and knowledge capture. While utilities are looking for ways to effectively overcome these industry challenges and remain relevant in the changing energy marketplace, current industry solutions do not offer advance notice for performing proactive, predictive maintenance.

Machine learning can enable operations and maintenance personnel to address equipment issues before they become problems that significantly impact operations. Using machine learning, utilities can improve equipment reliability and performance, avoid potential failures, access the information needed to prioritize maintenance, and reduce operational and maintenance expenditures.

In this webinar we will discuss how machine learning applies to predictive maintenance, practical ways in which utilities can get started today, and see how related industries are implementing this technology.

Hora

20:00 - 21:00 hs GMT+1

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