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White Paper: Beyond Oil Digitalization-The Roadmap to Upstream Profitability

This paper discusses digital transformation in the oil patch. It explores how upstream industry leaders are capitalizing on the explosion of data and how, in particular, merging rigorous process models with both analytics and data visualization can help achieve a competitive advantage. It also reveals how innovations from AspenTech are helping to lead the way toward asset reliability and profitability.

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特殊化学向け製造エクセレンス:6つの手法

特殊化学品メーカーの主なバリュードライバーにしっかりと整合化された実証済みの業界ベストプラクティスを導入した、製造パフォーマンスを変革するためのロードマップを示しています。また、製品品質を改善し、顧客への対応力を強化し、コスト効率を高める革新的な製造プラクティスを実現するために、どのような技術が活用できるのかについて説明しています。

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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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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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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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Manufacturing Cost Competitiveness in Commodity Chemicals: Five Essential Principles for Emerging Market Producers

All chemical facilities have opportunities to reduce manufacturing costs, including newer, state-of-the art plants, older plants and those in between. Leading global producers have demonstrated reduced energy consumption, increased yield and higher reliability by simply improving operational practices through the application of advanced technology.

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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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Pushing the Reliability Envelope: Digital Optimization for the “Always On” Refinery

AspenTech conducted a survey of 240 downstream customers to uncover thoughts and opinions on digital optimization and industry trends for 2018 and beyond. This white paper details the results of the survey and provides the reader with insights on the focus of increased reliability, a top priority for many refinery organizations.

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低接触式机器学习助力实现资产绩效管理

单独的传统预防型维护无法解决非预期停机问题。凭借低接触式机器学习所驱动的资产绩效管理,现在可能会从数十种程序、资产和维护数据中抽取相关数值,从而优化资产绩效。在本白皮书中,将学习这种插断性技术如何部署精确性故障模式识别,其具有较高的准确性,可以提前预测设备停机月数,并就约定的维护提供相关建议。本白皮书亦列述了驱动先进可靠性管理的五个最佳实践,以期增产提盈。

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