Disruptive Tech ASEAN - Leveraging AI to accelerate DX

Process China - Digital twins in self-healing supply chains

Business Today Malaysia - Digital twins in supply chains

計画外ダウンタイムの影響は財務だけにとどまりません。強制シャットダウンはプラントや作業員の安全はもちろん、温室効果ガス排出量や環境コンプライアンスにも多大な影響を及ぼします。 もし、実際にダウンタイムに備えて計画できるとしたらどうでしょうか。

A global provider of knowledge-based maintenance, modifications and asset integrity services wanted to take a more data-driven approach to planned maintenance and reduce unplanned downtime to optimize lifecycle costs.

As part of an effort to drive reliability in its refinery operations, Saras turned to Aspen Mtell® prescriptive maintenance to improve equipment uptime and decrease maintenance costs.

When this large energy company launched its digital transformation initiative, it turned to Aspen Mtell® to execute an online predictive maintenance pilot on a hydrogen compressor.

Executives at this mining company were looking for a new approach to proactively handle reliability issues for critical equipment.

A análise de dados pode se complicar na identificação, seleção e preparação de dados. Estas tarefas consomem 50% ou mais do tempo gasto nas análises. Agora, com o Maestro para o Aspen Mtell®, você pode automatizar grande parte desta preparação de dados. Através de fluxos de trabalho automatizados, o tempo e o esforço são minimizados, reduzindo as habilidades e a experiência exigidas dos usuários finais. Maestro também aborda a seleção dos hiper parâmetros que controlam o algoritmo de machine learning e automatiza a seleção de recursos para reduzir ainda mais a necessidade de habilidades em ciência de dados. Assista este vídeo para saber como essa poderosa tecnologia de IA pode ajudá-lo a construir agentes melhores em pouco tempo.

Una tarea o situación de análisis de datos se puede entorpecer dramáticamente por el tiempo, recursos y habilidades necesarias para la identificación, selección y preparación de datos. Estas tareas consumen el 50% o más del tiempo dedicado al análisis. Ahora, con Maestro para Aspen Mtell®, puede automatizar gran parte de esa preparación de datos. A través de flujos de trabajo automatizados, el tiempo y el esfuerzo se minimizan al mismo tiempo que se reducen las habilidades y la experiencia requeridas por los usuarios finales. Maestro también aborda la selección de los hiperparámetros que controlan el algoritmo de machine learning y automatiza la selección de características para reducir aún más la necesidad de habilidades de ciencia de datos. Vea este video para aprender cómo esta poderosa tecnología de IA puede ayudarle a crear mejores agentes en una fracción del tiempo.