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2021 Supply Chain Management Trends to Watch

Two supply chain trends are expected to continue in 2021: Resilient and Sustainable Supply Chains and Sales and Operations Execution (S&OE).

On Demand Webinar

Aspen Economic Evaluation Family コスト積算ツールの活用による迅速かつ確度の高いプロジェクトコスト見積り方法の紹介

コスト積算ツールであるAspen Economic Evaluation Familyを紹介します。一般的に確度の高いプロジェクトコストの見積りを得るためには多くの労力と時間を必要としますが、そのために競争優位を失ってしまいます。 今回紹介するAspen Economic Evaluation Familyでは、最新のコストデータ、設備のコストカーブ、標準P&IDに基づき、確度の高い見積りを迅速に簡単に得ることが可能となり、意思決定までのリードタイムの短縮化が可能となります。

On Demand Webinar

Aspen Custom Modelerの活用事例紹介

Aspen Custom Modelerは、特殊な反応器、膜やフィルムのプロセス、バイオプロセスなど、Aspen PlusやHYSYSの標準モデルで表すのが困難な場合に利用されています。このセッションでは、Aspen Custom Modelerの概要と活用事例について紹介いたします。

On Demand Webinar

Aspen Polymersによる逐次重合モデルの紹介

Aspen Polymersを活用し逐次重合モデルを構築できます。実験データから反応速度パラメータを回帰し、バッチ/連続重合シミュレーションでポリマー物性を予測します。 モデルを活用することで、実験回数の削減、運転条件の最適化検討が可能となります。

On Demand Webinar

Aspen Plus晶析モデルと活用事例の紹介

Aspen Plusのバッチ晶析モデルについて紹介します。速度論型の核生成/成長モデルを考慮することで、蒸発晶析や冷却晶析、貧溶媒晶析など多種に渡る晶析プロセスを取り扱うことができます。本モデルを活用することで、バッチ晶析プロセスにおける実験回数の削減、運転条件の最適化検討などが可能となります。

On Demand Webinar

Aspen Plus/HYSYSにおけるPlant Dataの活用術

現実プラントで測定できるプロセスの値は、連続プラントにおいても常に変動しているため、Aspen PlusやHYSYSのシミュレーションの挙動と一致させるのは容易ではありません。このセッションでは、シミュレーションの挙動を現実プラントと一致させるためのPlant Data機能 (プラントヒストリアンからのタグデータインポート、データコンディショニング、定常状態判定など)についてご紹介します。Plant Data機能は、プロセス性能の経時的なモニタリングにも活用でき、例えば長期的に変動する熱交換器の汚れや反応器の触媒活性のモニタリングに役立ちます。

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Executive Brief

Executive Brief: The Time is Right for Optimum Reliability

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.

Case Study

日本の製薬会社がAspen Plus®で 品質改善を実現

日本に本社を置き、創業から140年の歴史を誇るグローバル製薬会社がAspen Plusを導入して新規原薬(API)の合成を改善しました。同社は、創薬に重点を置きながら医薬品や医療機器の研究開発から製造、販売まで行っています。

Executive Brief

셀프 옵티마이징 플랜트: 산업용 AI가 주도하는 자율 공장의 시대

오늘날의 VUCA (Volatility, Uncertainty, Complexity and Ambiguity), 즉 시장의 변동성과 불확실성, 복잡성, 모호성이 가중되고 있는 상황에서 기업들은 인공지능(AI) 기술과 자율 및 반자율 기술을 활용하여 새로운 차원의 안전성과 지속가능성, 수익성을 달성하는 방법을 모색하고 있습니다. 이는 셀프 옵티마이징 플랜트(Self-Optimizing Plant)를 향한 여정의 시작을 의미합니다.

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