AspenTech 扩大工业人工智能的应用,以推动更高的盈利能力和可持续发展目标

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作者 你是晚来风
2021-07-22 15:39 字数 3893 阅读 108评论 0

  Aspen Technology, Inc.宣布已将工业人工智能扩展到其领先的解决方案中,以提高客户运营的盈利能力和可持续性。此外,工业人工智能工作台将使数据科学家能够与领域专家合作,基于企业范围的数据开发人工智能应用程序。


  借助第一原则驱动的混合模型,人工智能直接嵌入到 Aspen HYSYS 和 Aspen Plus 过程模拟中,使工程师能够轻松构建使用相关工厂数据校准的操作就绪模型。降阶混合模型可以在工程、规划和动态优化解决方案之间共享,以提高这些应用程序的准确性和可预测性。深度学习 APC 可以提供更准确和可持续的模型,涵盖广泛的操作条件。这些先进的功能共同提供了下一代卓越运营。

  最新版本的 aspenONE V12.1 还新增了一些新模型,这些模型将使客户能够更准确、更系统地优化生物质加工、制氢、碳捕获和碳排放,专注于减少对环境的影响。此外,新的分析和可视化功能有助于在从实验室到生产的整个过程中减少可测量的浪费和能源使用。

  随着 Aspen OptiPlant 和 Aspen OptiRouter 的引入,AI 驱动的 3D 概念布局现已集成到 AspenTech 产品组合中。对于面临加快上市时间压力的制药行业,Aspen Unscrambler、Aspen Unscrambler HIS 和 Aspen Process Pulse 通过使用多变量分析解决复杂问题来确保产品和流程质量,从而推动更有利可图的流程、更少的偏差和更高的产量.

  aspenONE V12.1 版本通过 AspenTech 的端到端解决方案进一步提高了利润率,提高了资产正常运行时间和可靠性,并最大限度地利用了资产。公司可以加快数字化进程并利用工业人工智能在实现自我优化工厂方面取得进展,同时提高利润率,实现可持续性和可靠、安全的运营,并减少资产上线的资本成本和时间。

  aspenONE V12.1 软件的新功能包括:

  Aspen HYSYS 和 Aspen Plus:嵌入式机器学习可轻松校准准备在运营中部署的模型;模型根据实际情况进行调整,并缩短了价值实现时间。

  适用于 DMC3 的 Aspen 深度学习:结合易于更新和增加新数据的线性和非线性(深度学习)控制变量,以生成更准确和可持续的模型,从而在整个生命周期中更接近最佳水平。

  Aspen OptiPlant 和 OptiRouter:自动生成用于设计的 3D 布局,具有 AI 驱动的最佳管道布线和更广泛的可见性,可增加协作以降低成本、错误、差异和更快的概念选择。

  Aspen Unscrambler 和 Aspen Process Plus:加速产品开发并确保产品质量,同时保持对 Aspen Unscrambler 和 Aspen Process Pulse 的合规性。每个都为制药公司提供了对从产品开发到生产的数据的完整流程理解和控制,以实现更高利润的流程、更少的偏差、更短的周期时间和更高的产量。

  用于 Aspen Unified PIMS 和 GDOT 的降阶混合模型:自动化工作流程以保持规划模型的准确性,并通过降阶模型实现闭环中复杂过程单元的优化,这些模型提供跨越过程工程、数据科学、规划和 APC 的一致工作流。

  Aspen Mtell:通过与 Aspen AIoT Hub 的集成,使数据科学家能够与领域专家合作。此外,Aspen Mtell 原生 OPC UA 支持可实现更广泛的覆盖范围和跨企业部署的更轻松的连接。

  Aspen Industrial AI Workbench:通过无代码可视化查询生成器为领域专家提供数据分析,并通过开箱即用的分析库快速获得洞察力。使用高级分析库(例如异常检测和评分)为公民数据科学家提供支持,并通过可配置的仪表板和应用程序支持无缝共享见解。


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