FAQ Document

Aspen Hybrid Models™

Aspen Hybrid Models combine AI and first principles to deliver a comprehensive, accurate model more quickly without requiring significant expertise. Machine learning is used to create the model, leveraging simulation or plant data while using domain knowledge, including first principles and engineering constraints to build an enriched model without the need for modeling or AI expertise.

FAQ Document

Aspen Hybrid Models™

Aspen Hybrid Models combine AI and first principles to deliver a comprehensive, accurate model more quickly without requiring significant expertise. AspenTech® is uniquely positioned to leverage over 40 years of domain expertise to make AI applicable to the process industries. This next generation of solutions will democratize the application of AI with Aspen Hybrid Models to optimally design, operate and maintain assets—online and at the edge.

Aspen Hybrid Models

Learn how AspenTech’s hybrid artificial intelligence models helps the process industry solve difficult problems with AI.

Whats New

Delivering higher levels of profitability and sustainability with Industrial AI. We embed AI into our most widely adopted, industry-leading products and solutions, and empower data scientists to collaborate with domain experts to enrich models.

White Paper

Digital Twins: Essential to Driving Sustainable Operations for Chemical Producers

Digitalization can play a crucial role in the sustainability of chemical companies by providing the visibility, analysis and insight needed to address the challenges inherent to meeting sustainability goals.

Case Study

ダイセルがAspen Polymers™で実験回数を削減 し、イノベーションを加速

競争の激しい市場でビジネスを成長させるために、大阪に本社を置く化学品メーカーのダイセルは、特定の市場の需要を満たすために狭い分子量分布を持つポリマーを開発する必要がありました。この事例では、ダイセルがどのようにアスペンポリマーを使用してカスタムRAFT重合モデルを開発したかをご覧頂けます。このモデルにより、お客様はプロセス条件を最適化し、実験コストを削減できるようになりました。これにより、次の利点がもたらされました。

Case Study

Daicel Accelerates Innovation and Reduces the Number of Experiments with Aspen Polymers™

In order to grow its business in a highly competitive market, Daicel, a chemicals manufacturer headquartered in Osaka, needed to develop polymers with narrow molecular weight distributions to meet a specific market demand. Read how Daicel used Aspen Polymers to develop a custom RAFT polymerization model. This model enabled our customer to optimize process conditions and reduce experimental costs, which provided the following benefits:

White Paper

デジタル化によるポリマー企業の持続可能性の改善と利益の増加

多くの企業は、この変化する状況の中で、安全性、資産の健全性、排出量管理、廃棄物削減など、持続可能性の目標をビジネス目標に組み込んでいます。デジタルテクノロジーによって、ポリマー製造会社は、より大きなリターンを獲得し、新しいレベルの最適化を推進する機会を得ることができます。

White Paper

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:

White Paper

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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