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インダストリアルIoTインサイト: Asset Healthスコア

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。

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Maximice la efectividad de sus equipos mineros y minimice las pérdidas de beneficios

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:

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Optimizing Efficiency and Profit: Lessons for Combined Cycle Power Plants from Other Industries

It is critical for combined cycle power plants to control costs and increase efficiency. In order to accomplish these goals, these plants must make every effort to avoid costly shutdowns, including implementing the newest innovative technologies. This white paper details how combined cycle power plants can leverage the lessons learned from other industries to capture more value from capital equipment, thereby improving operations overall.

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Low-Touch Machine Learning is Fulfilling the Promise of Asset Performance Management

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. This white paper describes five best practices for driving state-of-the-art reliability management to predict breakdowns months in advance—increasing production and profitability.

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White Paper: Seeing Into the Future With Prescriptive Analytics

Discover how to predict equipment breakdowns and perform prescriptive maintenance using a new approach to asset performance management. In this white paper, learn how nine early adopters of prescriptive analytics have reduced unplanned downtime and improved asset reliability. Download the paper to read real stories about the bottom-line results that have been achieved—in as little as 2 ½ weeks.

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Driving Growth with Prescriptive Maintenance in Food and Beverage Processing 

Asset Performance Management (APM) technology, predictive and prescriptive analytics, and artificial intelligence (AI) can play an important role for the food and beverage processing industry. In fact, no other industry is better suited for an approach that provides more lead time for critical maintenance decisions.

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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:

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Maximize Mining Equipment Effectiveness, Minimize Margin Loss

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:

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特殊化学向け製造エクセレンス:6つの手法

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。

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低接触式机器学习助力实现资产绩效管理

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。

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