世界中で、主要な組織が高度なデジタル技術を採用および実装しています。デジタルトランスフォーメーションの旅は、資産集約型産業、特にエネルギーおよび化学薬品ビジネスの性質を変えるでしょう。こうした状況下では、デジタルツイン（物理的な資産の仮想化されたコピーとその運用上の動作）が重要な役割を果たします。今日アスペンテックが描くデジタルツインの重要なコンセプトは、仮想データに対して洞察とアドバイスを提供するAIの力です。本ホワイトペーパーでは、これからのデジタルツイン戦略で重要になる鍵をご覧いただけます。

When hyper compressors fail, the cost of production losses can range from tens of thousands to millions of dollars per occurrence. In this white paper, learn how companies are using Aspen Mtell to recognize the early indications of hyper compressor failure, reducing unplanned downtime and catching problems earlier—allowing more lead time to take appropriate action.

With downstream margins globally close to a 10-year low, according to S&P Global Platts Analytics and ExxonMobil, companies need to find new areas for improvement. Current digital solutions offer ways plants can move beyond mechanical and equipment investments to drive greater profits. Download this white paper that outlines high impact operational improvements that deliver immediate results.

Prescriptive maintenance technology is transforming how companies increase asset availability. With more advance warning of equipment failures comes more opportunity to mitigate the negative impact of those events.

従来の対処的メンテナンスだけでは、不測の事態に対応できません。手軽な機械学習による資産パフォーマンス管理(APM) により、今や製造工場のスタッフが、何十年にもわたって蓄積してきた設計や運用データから容易に価値を引き出し、資産（主に装置などのハードウェア）のパフォーマンスをより適切に管理して最適化することが可能になりました。本書では、常識を覆すような画期的なテクノロジーがどのように精密な故障パターン認識を使い、高精度に装置の故障を数ヶ月も前に予測し、処方的なメンテナンスをガイダンスするかを説明しています。また、５つのベストプラクティス（運用方法）をご紹介し、最先端の信頼性管理による、さらなる生産効率および利益率の改善手法について述べています。

Traditional preventive maintenance alone cannot solve the problems of unexpected breakdowns. With asset performance management powered by low-touch machine learning, it’s now possible to extract value from decades of process, asset and maintenance data to optimize asset performance. In this white paper, learn how this disruptive technology deploys precise failure pattern recognition with very high accuracy to predict equipment breakdowns months in advance and advise on prescriptive maintenance. The paper also outlines five best practices for driving state-of-the-art reliability management to increase production and profitability.

This white paper considers the challenges power generation operators face today and the forces that are driving demand for more proactive maintenance strategies. Gain insight into predictive maintenance that is being used to create a more comprehensive, correlated, efficient and effective environment for the collection, management,analysis and presentation of data. Discover the critical differences that make predictive maintenance a much more efficient and effective alternative to planned and condition based maintenance methodologies.

この記事では AspenTech AIoT platform のIoTアナリティックスが、センサや稼働中デバイス の時系列データを使用し、設備資産のAsset Health スコアをどのように算出しているかを解説します。Asset Health スコアによって、サービスチームはリアルタイムで設備資産の健全性を把握で き、サービス業務やメンテナンスにかかる費用の削減につなげることができます。

Las compañías mineras invierten fuertemente en activos para todas las etapas del proceso minero: extracción, procesamiento, refinería y distribución del mineral. Al monitorear la condición y el comportamiento de los activos y desarrollar perfiles de operaciones normales, anomalías y fallas, las herramientas de mantenimiento predictivo pueden notificar al personal sobre los problemas del equipo antes de que ocurra falla. Este documento describe cómo el mantenimiento predictivo proporciona a las organizaciones mineras la inteligencia necesaria para:

意外停机影响广泛，所波及的不仅仅是工厂的生产率和盈利能力。强制关机还会对工厂和人员安全、温室气体排放和环境合规产生重大影响。但是，如果你真的可以计划停机时间呢？在本文中，我们将了解机器学习和预测分析的进步如何消除意外停机，使公司最大限度地减少最危险的情况，减少排放到环境中的气体量，提高生产率和盈利能力。