Case Study

Aspen Mtell® Machine Learning Finds Cause of Compressor Failures at LNG Facility

Read how this LNG facility used Aspen Mtell prescriptive maintenance to provide up to 61 days advance notice of catastrophic compressor failures, preventing an economic loss of more than $40M USD per occurrence. Quick to implement and readily scalable, the solution provided key insights into the root cause of the failures.

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Leaks in Reboiler Detected With Months of Advance Notice

Learn how a manufacturer of engineering thermoplastics discovered the root cause of recurring failures in their shell-and-tube reboilers using Aspen Mtell prescriptive maintenance.

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Ahorre costos con mantenimiento predictivo durante la transformación digital

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

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De reactivo a proactivo: Genere mejores resultados comerciales con machine learning

Conozca cómo se utilizó la tecnología de mantenimiento predictivo de Aspen Mtell para saber con 27 días de anticipación sobre fallas de la válvula central de una planta de plásticos especializada.

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Dos fallas inminentes se detuvieron a las dos semanas del monitoreo

Lea cómo esta compañía minera utilizó Aspen Mtell para predecir dos posibles fallas cuando se implementó en 12 activos durante un breve piloto en línea. Permitiendo así, un tiempo de inactividad planificado de equipos críticos, ahorrando dinero por cortes inesperados.

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Digital Transformation with Predictive Maintenance Drives Cost Savings

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.

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Data-Driven Maintenance Planning Saves $1.8 Million USD Per Year in Shutdown Costs

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.

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Mine Moves from Calendar-based to Prescriptive Maintenance with Aspen Mtell

When one of the world’s largest fully integrated zinc and lead smelting and refining complexes wanted to improve their metallurgical operations, the company turned to Aspen Mtell® prescriptive maintenance.

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Global Energy Company Improves Safety and Asset Integrity with Machine Learning

In this case study learn how a global oil and gas company was able to detect and predict a variety of pending equipment failures. Download today to uncover how Aspen Mtell enabled the company to correctly identify all reported events – as well as unknown problems.

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Plantas mineras migran desde el mantenimiento planificado al prescriptivo con Aspen Mtell

Descargue este caso de estudio para conocer cómo uno de los complejos más grandes y completamente integrados de fundición y refinería de zinc y plomo deseaba mejorar sus operaciones metalúrgicas. Queriendo hacer un mejor uso de los datos que su sistema de gestión de mantenimiento registraba, la compañía realizó un piloto de Aspen Mtell para evaluar la efectividad del mantenimiento basado en monitoreo de condiciones de equipos.

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