One of the world's largest chemical, plastic and refining companies used Aspen ProMV to understand and resolve production problems caused by an ongoing quench oil high-viscosity issue. In this case study, learn how Aspen ProMV enabled the company to highlight the top process variables highly correlated with viscosity issues, and quickly guided process engineers to the underlying issue to limit losses.

Una de las empresas más grandes a nivel mundial para productos químicos, plásticos y de refinación utilizó Aspen ProMV para entender y resolver sus problemas de producción causado por un problema de alta viscosidad en el aceite de enfriamiento. En este caso de estudio conozca cómo Aspen ProMV permitió a la empresa a destacar las principales variables de proceso que están altamente correlacionadas con problemas de viscosidad y que guio rápidamente a los ingenieros de proceso al problema subyacente para limitar las pérdidas.

The second blog in a series describing how to use Aspen HYSYS® to troubleshoot acid gas columns.

Lea cómo Aspen Mtell predijo una falla en el compresor con 35 días de anticipación, permitiendo que la empresa de energía evitara una parada de emergencia y cumpliera con las metas de producción. Minimizó las pérdidas de producción planificando la parada de la planta: ahorro potencial de 30 millones de dólares

AI and machine learning can deliver great value to the process industries—if readily available and properly rolled out to the workforce.

Aspen Technology Announces Financial Results for the Fourth Quarter and Fiscal Year 2019

The Women's Leadership Forum hosted a panel discussion at this year's global sales kick off. Participants shared the soft skills that have helped them succeed.

See what defines an intelligent edge and why it's more than just edge computing.

Aspen Technology to Present at the Canaccord Growth Conference

Aspen Technology Announces Date of Fourth-Quarter Fiscal 2019 Financial Results Release