現在のVUCA環境において、新たなレベルの安全性、持続可能性、および収益性を実現する自律／半自律プロセスの開発のために、デジタライゼーションやAIに目を向ける企業が増えています。自己最適化プラントへのジャーニーはそこから始まります。自己最適化プラントがどのようにして以下のことを可能にするのか、是非このエグゼクティブブリーフでご覧ください。

Alors que nous nous adaptons à la "nouvelle norme" de volatilité extrême, d'incertitude, de complexité et d'ambiguïté, les entreprises du monde entier reconnaissent la nécessité d'exploiter leurs actifs et leurs chaînes de distribution avec une plus grande résilience, flexibilité et agilité afin de pouvoir répondre aux conditions changeantes du marché.

비계획 가동중단은 공장의 생산성과 수익성 뿐만 아니라 광범위하게 영향을 미칩니다. 강제 셧다운 또한 공장과 인력 안전, 온실 가스 배출 및 환경 규제 준수에 큰 영향을 끼칩니다. 실제로 가동중단 시점을 사전에 감지하여 계획할 수 있다면 어떤 결과를 얻을 수 있을까요? 이 백서는 머신 러닝과 처방적 분석 기술을 활용하여 비계획 가동중단으로 인해 발생되는 문제들을 없애는 방법에 대해 소개합니다.

計画外ダウンタイムの影響は財務だけにとどまりません。強制シャットダウンはプラントや作業員の安全はもちろん、温室効果ガス排出量や環境コンプライアンスにも多大な影響を及ぼします。 もし、実際にダウンタイムに備えて計画できるとしたらどうでしょうか。

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.

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.