Leading asset-intensive companies are using prescriptive maintenance—powered by AI and machine learning—to unlock the value and productivity lying uncaptured in assets. Using a scalable, easy to implement prescriptive maintenance solution, companies can improve the accuracy of failure detection, increase the advance notification period of asset downtime events and reduce maintenance spend.

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。

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.

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。

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。

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.

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.

领先的资产密集型公司正在使用人工智能和机器学习支持的规范性维护，以释放资产中未被捕获的价值和生产力。使用可扩展、易于实施的规定性维护解决方案，公司可以提高故障检测的准确性，延长资产停机事件的提前通知期，并减少维护开支。

Las empresas líderes en uso intensivo de activos están utilizando el mantenimiento prescriptivo, impulsado por inteligencia artificial y machine learning, para desbloquear el valor y la productividad que se encuentran sin utilizar en los activos. Al emplear una solución de mantenimiento prescriptivo escalable y fácil de implementar, las empresas pueden mejorar la precisión de la detección de fallas, aumentar el período de notificación anticipada de los paros de planta y reducir los costos de mantenimiento.

Pharmaceutical companies, CDMOs and CMOs continue to grapple with the tension between meeting the demand for increasingly diverse pharmaceutical products and the escalating challenges in ensuring supply, especially during periods of disruption.