世界中で、主要な組織が高度なデジタル技術を採用および実装しています。デジタルトランスフォーメーションの旅は、資産集約型産業、特にエネルギーおよび化学薬品ビジネスの性質を変えるでしょう。こうした状況下では、デジタルツイン（物理的な資産の仮想化されたコピーとその運用上の動作）が重要な役割を果たします。今日アスペンテックが描くデジタルツインの重要なコンセプトは、仮想データに対して洞察とアドバイスを提供するAIの力です。本ホワイトペーパーでは、これからのデジタルツイン戦略で重要になる鍵をご覧いただけます。

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。

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.

AspenTech conducted a survey of 240 downstream customers to uncover thoughts and opinions on digital optimization and industry trends for 2018 and beyond. This white paper details the results of the survey and provides the reader with insights on the focus of increased reliability, a top priority for many refinery organizations.

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:

Engineering, Procurement and Construction firms (EPCs) are facing the challenge of fewer and smaller projects out for bid, and win rates are critical for their future success. This executive brief provides the winning combination of industry best practices and software that will allow you to create accurate bids, reduce risk and be more responsive to the changing needs of your customers.

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。

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.

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.