我們希望使我們的客戶的數字轉換旅程協助他們運行資產更安全,更環保,金博宝app安卓版下载越來越快,同時,實現這些目標。Ching Chye侯的消息,主要解決方案顧問,高級AspenTech,當他開始追蹤公司的英語演講中,進入一個新時代的自主生產和價值鏈優化,弧行業論壇亞洲。
先生在他的會話,Ching介紹和詳細的關鍵概念和解決方案在工業AI, AspenTech認為資本密集型行業將產生新的水平的價值它多年來一直與一套軟件解決方案專注於資產優化。特別是工業人工智能可以幫助實現願景的自優化植物、設施提供自主和快速響應不斷變化的環境,從而實現更高的利潤率,安全操作,降低排放和提高可靠性。
AspenTech,京先生解釋說,資產優化是建立在性能工程的結合,決定了植物可以生產、資產績效管理,決定了植物的狀況,和生產優化,利用工程和資產信息來優化生產和充分發揮資產的潛力。與人工智能、性能工程資產績效管理和生產優化解決方案開發變得更加自主、自優化的必要的先驅植物Ching Chye侯解釋道。
生產優化,AspenTech從規劃和調度的動態優化解決方案和先進的過程控製(APC)。最新aspenONE V12.1釋放使這些層甚至走得更近。這意味著所有組成應用程序帶來了差異化的價值在他們自己的方式在過去,現在他們提供更多的價值通過一係列的協同效應,特別是共享模型組件的“聯盟”模型以及信息約束。
此外,AspenTech的動態優化和APC技術適應性,這樣隨著時間的推移他們適應改變工藝條件和發送改變模型參數的估計到規劃和調度層。把計劃和操作這樣的親密盟友有重大影響,顯著減少計劃和實際表現之間的差距。此外,集成業務流程操作在短時間使植物能夠應對更大的靈活性作為智能節點企業的價值鏈。
集成人工智能
2020年8月,整合近期投資行業4.0功能,AspenTech宣布AIoT中心,使無縫的和靈活的數據流動和跨企業集成傳感器邊緣和雲,重要的是,加速資本密集型產業提供可視化和見解。
在分層表示,AIoT中心阿斯彭連接和阿斯彭智能優勢的基礎,使連接到各種各樣的第三方數據源以及AspenTech解決方案。中間是一個高度可擴展的基於雲的係統攝取大量的數據,清理數據,並進行數據處理。在頂部,工業生產級人工智能AI應用工具來構建應用程序,和企業的見解層提供基於雲計算的可視化和工作流。
這些工業AI應用之一是阿斯彭AI模型構建器。而嚴格的第一原則模型通常用於建模的流程工業資產,現在有能力部署基於機器學習模型。然而,隨著京先生警告說,等數據密集型,模型可以很容易地違反物理和化學定律。
因此,混合建模方法,AspenTech明智地將第一次以原則為基礎的過程仿真模型和專業領域與人工智能和分析算法。結果是一個混合建模係統,提供全麵、準確的模型更迅速和不需要大量專業人才。開發模型可以納入AspenTech生產優化的解決方案,如pim和並。
工業AI也可以應用於先進過程控製區域。京先生解釋說,傳統的方法來構建APC模型涉及多個和耗時的步驟,這樣它通常需要兩周的時間來構建一個初步模型。阿斯彭大師寡言少語減少時間到幾小時內我將機器學習算法應用於曆史過程數據和建立種子模型,然後作為自學寡言少語部署應用程序。
可持續性和聰明的企業
可持續性是自優化的一個關鍵目標,強調Ching Chye侯,AspenTech可以幫助客戶在這個領域產生很大的影響,結合可持續發展信息和指標在整個價值鏈和驅動相關kpi的測量。例如,該公司正在與一些客戶開發基於模型plantwide排放監測係統,使排放更明顯。通過先進控製和優化技術,該公司正在幫助客戶減少能源消耗和二氧化碳排放。至關重要的是,考慮到二氧化碳在優化目標使植物優化可持續性績效以及財務表現。
幫助移動自優化植物從願景到現實,AspenTech決心建立一個日益強大的範圍的模型類型在其聯盟和統一的基礎設施。這些現有包括原料選擇模型、煉油廠原油調度模型,一個完整的調度模型。股東的背景下越來越多的建築綜合煉油廠和石化複合物,對未來的一個重要的石油化工模型。
感興趣以外的工廠和延伸至管理和優化石油化工產品價值鏈,京先生說。公司想要了解如何使石油和化工行業價值鏈在一起,如何開發集成價值鏈優化策略。例如,確保原料優化在煉油方麵,考慮到對下遊化工產品價值鏈的影響。
石油化學物質價值鏈優化的一個例子AspenTech努力出去工廠的四麵牆,能見度在整個價值鏈來支持智能企業的願景。這是建立在價值鏈的概念控製塔一起將重要的信息以容易看到影響和作出決定。時性能和可持續性,控製塔提供治理和策略有效地使經營者行為和管理整個價值鏈的甜點,同時優化性能和可持續性。
Ching Chye侯結束了會話在ARC亞洲論壇2021以下的話:“正如你所看到的從這個演講,自優化工廠和智能企業的願景是高度興奮和相關行業,尤其是當我們在能源過渡。AspenTech是完全致力於這個願景。”