In a recent interview with Singapore Business Review - Sanjeev Mullick, VP, Regional Sales APAC at AspenTech - shares how Aspen Mtell enables enterprises to adapt in the current volatile environment and move ahead in their Industry 4.0 journey, future plans, and thoughts on winning the SBR Technology Excellence Award for the AI - Manufacturing category.

在2018年，艾斯本在中国举办了第二次的大型客户会议。下载了解ARC对2018年的中国优化峰会的意见及检讨。

未来を定義するということは、過去に立脚するということです。世界が変化し続ける中、アスペンテックにはお客様の未来に向けた準備を支援してきた経験があります。アスペンテックは、AIの力を生かして信頼性、効率性、俊敏性を新たなレベルに引き上げることにより、お客様がより安全に、より地球にやさしく、より長く、より素早く企業活動を行えるようお手伝いをします。未来は今、始まります。アスペンテックと共に歩む未来とはどのようなものなのか、このビデオでお確かめください。

En los últimos 40 años, las mejores prácticas de mantenimiento han mejorado enormemente, pero el equipo continúa fallando.. Entonces, ¿cómo se puede mejorar la confiabilidad de los activos? Con el software de mantenimiento predictivo Aspen Mtell, puede predecir averías con semanas de anticipación y tomar medidas para proteger sus máquinas, las inversiones, el medio ambiente y, lo más importante, las personas.

A análise de dados pode se complicar na identificação, seleção e preparação de dados. Estas tarefas consomem 50% ou mais do tempo gasto nas análises. Agora, com o Maestro para o Aspen Mtell®, você pode automatizar grande parte desta preparação de dados. Através de fluxos de trabalho automatizados, o tempo e o esforço são minimizados, reduzindo as habilidades e a experiência exigidas dos usuários finais. Maestro também aborda a seleção dos hiper parâmetros que controlam o algoritmo de machine learning e automatiza a seleção de recursos para reduzir ainda mais a necessidade de habilidades em ciência de dados. Assista este vídeo para saber como essa poderosa tecnologia de IA pode ajudá-lo a construir agentes melhores em pouco tempo.

Una tarea o situación de análisis de datos se puede entorpecer dramáticamente por el tiempo, recursos y habilidades necesarias para la identificación, selección y preparación de datos. Estas tareas consumen el 50% o más del tiempo dedicado al análisis. Ahora, con Maestro para Aspen Mtell®, puede automatizar gran parte de esa preparación de datos. A través de flujos de trabajo automatizados, el tiempo y el esfuerzo se minimizan al mismo tiempo que se reducen las habilidades y la experiencia requeridas por los usuarios finales. Maestro también aborda la selección de los hiperparámetros que controlan el algoritmo de machine learning y automatiza la selección de características para reducir aún más la necesidad de habilidades de ciencia de datos. Vea este video para aprender cómo esta poderosa tecnología de IA puede ayudarle a crear mejores agentes en una fracción del tiempo.

설비 이상을 조기 감지하여 처방적 유지보수를 가능하게 하는 Aspen Mtell은 액체 캐리오버와 같은 상황을 방지하도록 실시간으로 공정 운전 조건을 조정할 수 있도록 함으로써 원심압축기의 심각한 고장을 예방합니다. 이 비디오는 운전 담당자들이 어떻게 장치 손상을 야기하는 까다로운 공정 이상을 조기에 정확히 감지하고, 공정 운전 문제로 인한 설비성능 저하와 심각한 고장을 예방할 수 있는지를 보여줍니다.

Each day, millions of dollars are lost due to unplanned downtime. More than 80% of machine failures will occur regardless of the maintenance performed. Watch this video to learn how AspenTech's Asset Performance Management (APM) suite leverages the power of predictive and prescriptive analytics to improve the reliability of your system, processes, and equipment.

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:

Learn about AspenTech's 3 keys to a successful customer relationship: trust, effective communication and customer focus. We're shaping the strategies for our solutions around the value we deliver and the problems that we help our customers solve.