View this infographic to see how prescriptive maintenance early adopters are reducing downtime and improving reliability – with results in as little as 2 ½ weeks.

Vea esta infografía para conocer cómo la información prescriptiva hizo que los primeros usuarios redujeran el tiempo de inactividad y aumentaran su confiabilidad en tan solo dos semanas y media.

Emerson and AspenTech Form Alliance to Deliver Digital Technologies

プロセス産業においてもデジタルツインの活用に取り組む企業が増えています。デジタルツイン構築のためには、現実プラントでの変化をリアルタイムで精度よくシミュレーションできることが重要になります。このセッションでは、現実プラントとシミュレーションの挙動をリアルタイムで一致させるためにAspen PlusのEO (Equation-oriented)モデリングがどのように役立つのかをご紹介いたします。

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。

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。

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。

本ウェビナーではAspen Plus V12で搭載された新機能について紹介します。物性ではNISTの3成分系データ参照機能、2成分パラメータの網羅性の確認、Data Regressionの改善があります。モデルでは、反応器の形状ベースの伝熱オプションの追加、反応速度の表示、カスタム反応モデルの拡張、晶析に凝集モデルが追加されました。Aspen Knowledge™が追加され、関連するモデル等の文書や例題へのアクセス、eLearningの利用などユーザーサポート機能が充実しました。また、Aspen Hybrid Models™やAspen Multi-Case™の新製品も利用可能となりました。

현재 많은 기업들이 디지털 트윈을 활용하기 위해 노력하고 있습니다. 공정 산업에서 디지털 트윈을 구축하려면 실제 플랜트 운전 상황의 변화를 실시간으로 정확하게 시뮬레이션 할 수 있어야 합니다. 이번 웨비나는 Aspen Plus의 EO (Equation-Oriented) 모델링이 플랜트의 운전과 시뮬레이션을 실시간으로 일치시키는 방법에 대해 알아보겠습니다.

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。