Unplanned downtime has wide-ranging impacts that affect more than just a plant’s productivity and profitability. Forced shutdowns also have a major impact on plant and personnel safety, as well as greenhouse gas emissions and environmental compliance. But what if you could actually plan for downtime?

El tiempo de inactividad no planificado tiene un amplio impacto que afecta no solamente a la productividad y la rentabilidad de una planta sino también a la seguridad del personal y de la planta, así como a las emisiones de gases de efecto invernadero y al cumplimiento al medio ambiente. Pero, ¿qué pasaría si realmente se pudiera planificar el tiempo de inactividad? En este documento, conozca cómo los avances en machine learning y el análisis predictivo están eliminando que haya tiempo de inactividad no planificado que sea desconcertante.

Imagine a plant that is no longer at risk of a random shutdown. Imagine not worrying about losing a year’s worth of hard-fought optimization value in just two to three days due to a maintenance emergency. Through the science of maintenance, historical and real-time operational data combine to predict when a breakdown will occur with months — not just days — of advance notice.

En el ambiente VUCA extremo de hoy en día, las organizaciones están recurriendo a la digitalización y a la inteligencia artificial para desarrollar procesos autónomos y semiautónomos que permitan nuevos niveles de seguridad, sostenibilidad y rentabilidad. Aquí es donde comienza el viaje hacia la Planta Auto-Optimizable.

En las industrias intensivas en activos, las tecnologías IIoT y de digitalización están abriendo el camino para incrementar la rentabilidad y la confiabilidad. Sin embargo, capturar esta oportunidad no requiere una transformación digital a gran escala. Este documento explica cómo aplicar estas tecnologías donde generarán el mayor impacto, y describe tres claves alcanzar el éxito cuando decida iniciar su transformación en la digital.

Learn how an advanced scheduling solution can help ensure your refinery stays right on schedule while gaining a competitive advantage in the market.

전세계적으로 시장 상황의 변동성과 불확실성, 복잡성과 모호함이 가중되고 있는 VUCA (Volatile, Uncertain, Complex and Ambiguous) 환경에서 기업들은 경쟁 우위를 확보하기 위해 Industry 4.0과 AI 등 새로운 기술들을 도입하고 있습니다. 이 백서에서 선도적인 기업들이 어떻게 디지털 엔터프라이즈를 뛰어 넘어, 진정한 의미의 미래형 스마트 엔터프라이즈로 거듭나고, 지속 가능한 운영 효율성을 달성할 수 있는지 확인해 보십시오.

최근의 구조적 인력 이동과 전례없는 시장 변동성에 비추어 볼 때, 기업들은 산업용 AI 애플리케이션에서 비즈니스 성과를 도출할 수 있는 기능들을 더욱 필요로 합니다. 산업용 AI는 오퍼레이셔널 엑셀런스를 이끄는 원동력으로서, 경쟁 우위를 유지하는 데에 필요한 새로운 비즈니스 모델로의 성공적인 전환을 지원할 것입니다.

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意外停机影响广泛，所波及的不仅仅是工厂的生产率和盈利能力。强制关机还会对工厂和人员安全、温室气体排放和环境合规产生重大影响。但是，如果你真的可以计划停机时间呢？在本文中，我们将了解机器学习和预测分析的进步如何消除意外停机，使公司最大限度地减少最危险的情况，减少排放到环境中的气体量，提高生产率和盈利能力。