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Improving Food and Beverage Production Quality and Accelerating Digitalization

What role can digitalization play in production quality and increasing your competitive advantage? By enabling greater visibility into raw materials and process conditions, multivariate analytics software presents a fast track to improving overall product quality. In this white paper, discover how several food and beverage processors are using multivariate analytics software to turn existing data into actionable insights—enabling them to reduce off-spec product, minimize product rework needs, and shorten time to market.

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Maximice la efectividad de sus equipos mineros y minimice las pérdidas de beneficios

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:

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The Digital Twin and the Smart Enterprise

Across the globe, leading organizations are embracing and implementing advanced digital technologies. The digital transformation journey will change the nature of asset intensive industries, particularly the energy and chemicals businesses. In that context, digital twins — virtualized copies of physical assets and their operating behaviors — will play key roles. For the digital twins we create today, a key concept is the power of AI in providing insight and advice against the virtual data. Download this white paper to learn about these essential keys to your digital twin strategy:

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Low-Touch Machine Learning is Fulfilling the Promise of Asset Performance Management

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.

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資料:手軽な機械学習が資産パフォーマンス管理(APM)の可能性を開く(日本語)

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。

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Low-Touch Machine Learning is Fulfilling the Promise of Asset Performance Management

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.

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Low-Touch Machine Learning is Fulfilling the Promise of Asset Performance Management

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. This white paper describes five best practices for driving state-of-the-art reliability management to predict breakdowns months in advance—increasing production and profitability.

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デジタルツインとスマートエンタープライズ

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。

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数字孪生与智能企业

在全球范围内,各领先组织正在接纳并实施先进的数字化技术。数字化转型之旅将改变资产密集型行业(尤其是能源和化工企业)的性质。在这种情况下,数字孪生(实物资产及其操作行为的虚拟副本)将发挥关键作用。对于今天我们创建的数字孪生,一个关键概念是人工智能在提供虚拟数据相关见解和建议方面的作用。

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Digital Twin y la empresa inteligente

En todo el mundo, las organizaciones lideres están adaptando e implementado tecnologías digitales avanzadas. La travesía de transformación digital cambiará la naturaleza de las industrias intensivas de activos, particularmente los negocios de energía y químicos. En ese contexto, Digital Twin — (copias virtuales de activos físicos y sus comportamientos operativos) tendrán papeles clave. Para los gemelos digitales que creemos hoy, un concepto clave es la inteligencia artificial que proporciona información y asesoramiento sobre los datos virtuales. Descargue este White Paper para conocer sobre estas claves esenciales en su estrategia de digital twin:

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