Capital project owners need to optimize their CAPEX spending throughout the lifecycle of their projects, from design to operations.

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.

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。

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.

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。

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。

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.

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.

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。

Regardless of what our plans were in January 2020, nothing is the same in 2021 or the future. A digital strategy is no longer limited to a subset of impacted functions, but touches everyone’s goals organization-wide in some way, shape or form.