Early returns from an ARC Advisory Group survey indicate 45% of respondents require 6 months or more to scale APM solutions across similar sites, while 54% can scale APM across different assets at the same site—but only with tremendous effort and resources. Today’s asset performance management (APM) solutions drive big increases in reliability and profitability, but how well can you scale those benefits across multiple assets, or even multiple sites? Join us to learn how some of today’s industry leaders are using AI and machine learning—combined with their existing data and resources—to overcome skillset or usability hurdles and rapidly scale APM solutions across their organizations.

Aspen Polymersを活用し逐次重合モデルを構築できます。実験データから反応速度パラメータを回帰し、バッチ/連続重合シミュレーションでポリマー物性を予測します。 モデルを活用することで、実験回数の削減、運転条件の最適化検討が可能となります。

Aspen Polymersを活用しフリーラジカル共重合モデルを構築できます。実験データから反応速度パラメータを回帰し、バッチ/連続重合シミュレーションでポリマー物性を予測します。 モデルを活用することで、実験回数の削減、バッチサイクルの短縮検討が可能となります。

Today, enterprises are challenged with ensuring quick business transitions to keep up with changing demands in a volatile and uncertain markets.

現実プラントで測定できるプロセスの値は、連続プラントにおいても常に変動しているため、Aspen PlusやHYSYSのシミュレーションの挙動と一致させるのは容易ではありません。このセッションでは、シミュレーションの挙動を現実プラントと一致させるためのPlant Data機能 (プラントヒストリアンからのタグデータインポート、データコンディショニング、定常状態判定など)についてご紹介します。Plant Data機能は、プロセス性能の経時的なモニタリングにも活用でき、例えば長期的に変動する熱交換器の汚れや反応器の触媒活性のモニタリングに役立ちます。

コスト積算ツールであるAspen Economic Evaluation Familyを紹介します。一般的に確度の高いプロジェクトコストの見積りを得るためには多くの労力と時間を必要としますが、そのために競争優位を失ってしまいます。 今回紹介するAspen Economic Evaluation Familyでは、最新のコストデータ、設備のコストカーブ、標準P&IDに基づき、確度の高い見積りを迅速に簡単に得ることが可能となり、意思決定までのリードタイムの短縮化が可能となります。

Aspen Plusのバッチ晶析モデルについて紹介します。速度論型の核生成/成長モデルを考慮することで、蒸発晶析や冷却晶析、貧溶媒晶析など多種に渡る晶析プロセスを取り扱うことができます。本モデルを活用することで、バッチ晶析プロセスにおける実験回数の削減、運転条件の最適化検討などが可能となります。

Learn how ACCE differs from proprietary spread sheets used in capital cost estimating.  Reduce your errors, time checking work with a workflow that incorporates an "Engineer in a Box".

Upstream organizations are increasingly leveraging data analytics, machine learning and other advanced modeling approaches to drive automation, productivity and a lower break-even price of production. However, leadership has struggled to understand where to make investments in data enablement. Join AspenTech’s Ron Beck, Industry Marketing Director and Anum Qassam, Senior Product Manager, to gain clear insight into how upstream companies can turn data into dollars.

Las compañías de refinación y de la Industria química tienen la tarea de cerrar la brecha entre el desempeño planeado y el real de la planta con el objetivo de mejorar los márgenes de ganancia. La tecnología de optimización dinámica aborda estos desafíos al integrar verticalmente la planeación, la programación y el control avanzado de procesos (APC) en lazo cerrado. Reúnase con la experta de AspenTech, Angélica Tequia, para una demostración en vivo y aprenda cómo Aspen GDOT le permite: