Uncontrolled flare emissions are a costly economic and environmental risk for energy and chemicals companies. During this webinar, learn how Braskem Process Engineers investigated losses in a downstream column and used Aspen ProMV to quickly resolve the problem — saving >$1M a year in losses to flare.

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。

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。

Across the globe, leading organizations are embracing and implementing advanced digital technologies and the industrial metaverse. This industrial 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.

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.

Are you struggling to effectively organize and analyze your data to troubleshoot bad batches? Multivariate analytics will quickly deliver insights that can increase batch quality, yield and throughput. Manufacturers have already realized 10 percent increase in production and 50 percent reduction in quality variability through the use of such tools. Download this paper now to learn how to get truly meaningful insights from your batch process data for optimal plant performance.

Mining companies invest heavily in equipment for all stages of mining, mineral processing, refining and distribution. By monitoring asset condition and behavior and developing profiles of normal operations, anomalies and failures, predictive maintenance tools can notify staff of equipment problems prior to failure. This paper outlines how predictive maintenance provides mining organizations the intelligence needed to:

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:

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。

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。