この記事では AspenTech AIoT platform のIoTアナリティックスが、センサや稼働中デバイス の時系列データを使用し、設備資産のAsset Health スコアをどのように算出しているかを解説します。Asset Health スコアによって、サービスチームはリアルタイムで設備資産の健全性を把握で き、サービス業務やメンテナンスにかかる費用の削減につなげることができます。

Ron Beck speaks to the power of a model based estimating system providing insight to its attributes like reusable templates and saleable features. How does ACCE differ from my proprietary Excel-based spreadsheets?

ACCE is central to your strategy to lower CAPEX for your bids or estimates by being one common bidding and estimating platform across the bidding cycle.

In the current extreme VUCA (volatile, uncertain, complex and ambiguous) environment, chemical producers are learning the importance of operating with insight and agility. At the same time, companies are being tested for the depth of their resilience, and learning how to navigate huge shifts in demand, supply, workforce and economics, and emerge from this crisis in a stronger position.

This white paper considers the challenges power generation operators face today and the forces that are driving demand for more proactive maintenance strategies. Gain insight into predictive maintenance that is being used to create a more comprehensive, correlated, efficient and effective environment for the collection, management,analysis and presentation of data. Discover the critical differences that make predictive maintenance a much more efficient and effective alternative to planned and condition based maintenance methodologies.

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。

Adoption of ACCE can easily follow a known process that leverages organizational alignment, implementation of the software and a change in workflow processes that maximizes benefits.

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.

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。