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艾斯本推出全新工业AI解决方案,加快推进自优化工厂发展进程

放大字体  缩小字体 发布日期:2020-10-24  来源:中华工控网  浏览次数:10
     在智能化工业时代,传统的流程工业如何利用先进智能设备及新兴技术,帮助企业优化生产,增资降本,加速实现数字化及智能化工厂转型,成为业界需要面临的问题和挑战。
    10月20日,艾斯本宣布aspenONE®软件V12版本全面上市。该版本将人工智能(以下简称AI)嵌入产品组合中,利用云技术为企业级客户提供分析报告,以提升安全性和可持续性,并有效提高企业利润,加速企业实现智能化、数字化工厂。这将成为流程工业与新兴技术结合的一项突破性进展。
    据了解,艾斯本从70年代末公司成立伊始,便一直植根于流程行业,其通过给设备装置建模、给整个工厂建设模型,为企业找到提升效益的办法。艾斯本大中华区总经理丁少杰先生在当日举办的媒体交流会上表示:“我们希望通过传统流程行业里的专有知识和行业经验,结合AI相关的新技术,帮助企业快速地实现数字化转型,为企业提高价值,使之成为一个安全、环保、绿色、高效的企业,这是我们希望帮助我们在中国的客户所实现的目标。”
    全新工业AI解决方案,加快推进自优化工厂发展进程
    “aspenONE®软件V12版本的发布是工业AI技术非常重要的应用的里程碑”艾斯本大中华区绩效工程技术总监胡宇湘女士表示。艾斯本的战略是给整个智能化工厂提供一个全生命周期的解决方案,包括设计、运营、运维三个阶段。V12版本是帮助客户加速实现智能化工厂的一个关键里程碑,是一个包括自主学习、自适应、自维护的自优化工厂。
    据悉,艾斯本此次发布的aspenONE®软件V12版本拥有史无前例的工业AI混合建模能力,专为流程行业和各类资本密集型企业设计。AspenHybridModels™软件可以从企业资产中获取数据,应用AI技术、化工过程第一定律以及艾斯本的领域专业知识,可以快速地、更广范围地为企业提供更全面更准确的模型。
    印度信实工业有限公司卓越技术中心副总裁KarunaPotdar博士对此非常认同:“AspenHybridModels™软件是化工领域的一次重大进步,它是将艾斯本工艺流程模型和机器学习相结合的重要一步,并改变了流程工业和工厂优化的游戏规则。”
    事实上,艾斯本过去40年为流程行业和各类资本密集型企业构建解决方案,经历了各种挑战,但也从中累积了丰富的经验。aspenONE®软件V12版本使客户可以在没有数据科学专业知识的情况下将AI应用于关键流程中,并为缺乏深入掌握流程知识或经验的新用户提供更好的支持。
    为了满足不断增长的用户需求和客户对可持续发展的期待,流程行业已经开始实施数字化转型,并推进企业的卓越运营和创新。aspenONE®软件V12版本的最新解决方案具有更高的建模精度、更深入的企业洞察能力和更合理的的总拥有成本,可以支撑企业不断发展的业务需求,并充分利用新生数字原生劳动力资源,更好地应对这些独特挑战。
    艾斯本总裁兼首席执行官AntonioPietri表示:“流程行业和各类资本密集型企业正经历着不同于以往的供需波动,而想要快速应对各种市场环境,就需要全新的资产优化方案。此外,企业对效率和盈利能力有更高的期望,因此实现可持续发展目标的压力也越来越大。下一代工业AI解决方案将会改变流程行业的工作方式。自优化工厂标志着卓越运营的未来,艾斯本将继续致力于创新并提供解决方案,帮助客户更快实现卓越运营。”
    ARC顾问集团高级分析师PeterReynolds表示:“AI在改善工业流程方面有无限潜力;然而,大多数公司并不具备实施AI的能力。艾斯本嵌入AI的行业特定应用解决方案,将助力企业加速转型。其他技术可能需要资产所有者在复杂的平台和数据科学上作出投资,艾斯本具有嵌入式AI解决方案可以即时助力客户提高利润率及盈利能力。”
    AI融入流程工业,中国企业如何走?
    虽然AI在今天已被大家所熟知,但对于相对传统的石化等流程工业却算是一项新技术,传统流程工业应该如何与相对新兴的AI技术相结合?在哪些场景可以应用和落地实施?这是流程企业最想了解,也是艾斯本近几年来一直着重探索和努力的方向。在艾斯本看来,至少可以从三个方面进行。
    传统的流程模拟。将AI技术用在整个工艺装置的建模,即HybridModels建模。通过传统的机理模型加上一些AI技术,可以加速整个装置建模,不仅为客户在运营方面提供优化、提高效率,同时在设计方面也有很大的效率提升,这是其中的一个亮点。
    整体生产运营。比如艾斯本提出的工厂自优化概念中的自适应。以炼油厂举例,如果用一般传统的APC或者DMCplus,当工厂模型建立之后,随着工厂操作条件的变化,模型的精度会发生偏离,企业效益可能就会被打折扣。而艾斯本DMC3自适应技术,工厂建立模型之后,随着工厂操作条件的改变,这个模型可以自动做出调整,能够最准确的反映出工厂装置的情况,从而为我们工厂的优化带来最大化的效益。
    设备维护,即全生命周期的优化。比如AspenMtell技术,艾斯本近两年收购了一家企业,艾斯本因此形成了我们自己的设备预防性诊断技术,此技术结合了大数据分析、人工智能和机器学习功能,能够提前30天甚至更多时间预测到当前设备会的故障,以及造成这个设备故障的原因。记者了解到,Mtell技术为艾斯本在最近亚太的一个流程行业评比中拿到了最佳创新奖。
    在这三个方面与AI技术的结合应用上,艾斯本已将其变为可能。
    尽管如此,不可忽略的是,AI技术的应用要求企业具备一定的工业大数据积累和应用基础,中国这些传统的流程企业是否具备这样的条件?丁少杰告诉记者,当前中国大型企业应用会相对成熟,已经具备大数据基础和智能化转型的条件。而一些地方的炼油厂事实上在数字化转型的速度非常快,亦愿意投入资金、寻找相关人才。他建议,中国企业可以从流程工业建模、设备预防性诊断、智能化工厂三大方面进行逐步提升。他坚信艾斯本可以帮助中国的企业实现此目标。就像此次推出的aspenONE®软件V12版本,就是为了帮助客户降低门槛、加速智能化数字化转型的过程。
 
关键词: AI
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