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艾斯本推出全新工業(yè)AI解決方案,加快推進自優(yōu)化工廠發(fā)展進程

艾斯本宣布aspenONE® 軟件V12版本全面上市,AI融入流程工業(yè)中國企業(yè)如何走?

http://www.debgrams.com 2020-10-23 17:49 《中華工控網(wǎng)》原創(chuàng)

在智能化工業(yè)時代,傳統(tǒng)的流程工業(yè)如何利用先進智能設備及新興技術,幫助企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn),增資降本,加速實現(xiàn)數(shù)字化及智能化工廠轉型,成為業(yè)界需要面臨的問題和挑戰(zhàn)。

10月20日,艾斯本宣布aspenONE® 軟件V12版本全面上市。該版本將人工智能(以下簡稱AI)嵌入產(chǎn)品組合中,利用云技術為企業(yè)級客戶提供分析報告,以提升安全性和可持續(xù)性,并有效提高企業(yè)利潤,加速企業(yè)實現(xiàn)智能化、數(shù)字化工廠。這將成為流程工業(yè)與新興技術結合的一項突破性進展。

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據(jù)了解,艾斯本從70年代末公司成立伊始,便一直植根于流程行業(yè),其通過給設備裝置建模、給整個工廠建設模型,為企業(yè)找到提升效益的辦法。艾斯本大中華區(qū)總經(jīng)理丁少杰先生在當日舉辦的媒體交流會上表示:“我們希望通過傳統(tǒng)流程行業(yè)里的專有知識和行業(yè)經(jīng)驗,結合AI相關的新技術,幫助企業(yè)快速地實現(xiàn)數(shù)字化轉型,為企業(yè)提高價值,使之成為一個安全、環(huán)保、綠色、高效的企業(yè),這是我們希望幫助我們在中國的客戶所實現(xiàn)的目標。”

全新工業(yè)AI解決方案,加快推進自優(yōu)化工廠發(fā)展進程

“ aspenONE®軟件V12版本的發(fā)布是工業(yè)AI技術非常重要的應用的里程碑” 艾斯本大中華區(qū)績效工程技術總監(jiān)胡宇湘女士表示。艾斯本的戰(zhàn)略是給整個智能化工廠提供一個全生命周期的解決方案,包括設計、運營、運維三個階段。V12版本是幫助客戶加速實現(xiàn)智能化工廠的一個關鍵里程碑,是一個包括自主學習、自適應、自維護的自優(yōu)化工廠。

據(jù)悉,艾斯本此次發(fā)布的aspenONE®軟件V12版本擁有史無前例的工業(yè)AI混合建模能力,專為流程行業(yè)和各類資本密集型企業(yè)設計。Aspen Hybrid Models™軟件可以從企業(yè)資產(chǎn)中獲取數(shù)據(jù),應用AI技術、化工過程第一定律以及艾斯本的領域專業(yè)知識,可以快速地、更廣范圍地為企業(yè)提供更全面更準確的模型。

印度信實工業(yè)有限公司卓越技術中心副總裁Karuna Potdar博士對此非常認同:“Aspen Hybrid Models™ 軟件是化工領域的一次重大進步,它是將艾斯本工藝流程模型和機器學習相結合的重要一步,并改變了流程工業(yè)和工廠優(yōu)化的游戲規(guī)則。”

事實上,艾斯本過去40年為流程行業(yè)和各類資本密集型企業(yè)構建解決方案,經(jīng)歷了各種挑戰(zhàn),但也從中累積了豐富的經(jīng)驗。aspenONE®軟件V12版本使客戶可以在沒有數(shù)據(jù)科學專業(yè)知識的情況下將AI應用于關鍵流程中,并為缺乏深入掌握流程知識或經(jīng)驗的新用戶提供更好的支持。

為了滿足不斷增長的用戶需求和客戶對可持續(xù)發(fā)展的期待,流程行業(yè)已經(jīng)開始實施數(shù)字化轉型,并推進企業(yè)的卓越運營和創(chuàng)新。aspenONE®軟件V12版本的最新解決方案具有更高的建模精度、更深入的企業(yè)洞察能力和更合理的的總擁有成本,可以支撐企業(yè)不斷發(fā)展的業(yè)務需求,并充分利用新生數(shù)字原生勞動力資源,更好地應對這些獨特挑戰(zhàn)。

艾斯本總裁兼首席執(zhí)行官Antonio Pietri表示:“流程行業(yè)和各類資本密集型企業(yè)正經(jīng)歷著不同于以往的供需波動,而想要快速應對各種市場環(huán)境,就需要全新的資產(chǎn)優(yōu)化方案。此外,企業(yè)對效率和盈利能力有更高的期望,因此實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標的壓力也越來越大。下一代工業(yè)AI解決方案將會改變流程行業(yè)的工作方式。自優(yōu)化工廠標志著卓越運營的未來,艾斯本將繼續(xù)致力于創(chuàng)新并提供解決方案,幫助客戶更快實現(xiàn)卓越運營。”

ARC顧問集團高級分析師Peter Reynolds表示:“AI在改善工業(yè)流程方面有無限潛力;然而,大多數(shù)公司并不具備實施AI的能力。艾斯本嵌入AI的行業(yè)特定應用解決方案,將助力企業(yè)加速轉型。其他技術可能需要資產(chǎn)所有者在復雜的平臺和數(shù)據(jù)科學上作出投資,艾斯本具有嵌入式AI解決方案可以即時助力客戶提高利潤率及盈利能力。”

AI融入流程工業(yè),中國企業(yè)如何走?

雖然AI在今天已被大家所熟知,但對于相對傳統(tǒng)的石化等流程工業(yè)卻算是一項新技術,傳統(tǒng)流程工業(yè)應該如何與相對新興的AI技術相結合?在哪些場景可以應用和落地實施?這是流程企業(yè)最想了解,也是艾斯本近幾年來一直著重探索和努力的方向。在艾斯本看來,至少可以從三個方面進行。

傳統(tǒng)的流程模擬。將AI技術用在整個工藝裝置的建模,即Hybrid Models建模。通過傳統(tǒng)的機理模型加上一些AI技術,可以加速整個裝置建模,不僅為客戶在運營方面提供優(yōu)化、提高效率,同時在設計方面也有很大的效率提升,這是其中的一個亮點。

整體生產(chǎn)運營。比如艾斯本提出的工廠自優(yōu)化概念中的自適應。以煉油廠舉例,如果用一般傳統(tǒng)的APC或者DMCplus,當工廠模型建立之后,隨著工廠操作條件的變化,模型的精度會發(fā)生偏離,企業(yè)效益可能就會被打折扣。而艾斯本DMC3自適應技術,工廠建立模型之后,隨著工廠操作條件的改變,這個模型可以自動做出調(diào)整,能夠最準確的反映出工廠裝置的情況,從而為我們工廠的優(yōu)化帶來最大化的效益。

設備維護,即全生命周期的優(yōu)化。比如Aspen Mtell技術,艾斯本近兩年收購了一家企業(yè),艾斯本因此形成了我們自己的設備預防性診斷技術,此技術結合了大數(shù)據(jù)分析、人工智能和機器學習功能,能夠提前30天甚至更多時間預測到當前設備會的故障,以及造成這個設備故障的原因。記者了解到,Mtell技術為艾斯本在最近亞太的一個流程行業(yè)評比中拿到了最佳創(chuàng)新獎。

在這三個方面與AI技術的結合應用上,艾斯本已將其變?yōu)榭赡堋?/p>

盡管如此,不可忽略的是,AI技術的應用要求企業(yè)具備一定的工業(yè)大數(shù)據(jù)積累和應用基礎,中國這些傳統(tǒng)的流程企業(yè)是否具備這樣的條件?丁少杰告訴記者,當前中國大型企業(yè)應用會相對成熟,已經(jīng)具備大數(shù)據(jù)基礎和智能化轉型的條件。而一些地方的煉油廠事實上在數(shù)字化轉型的速度非常快,亦愿意投入資金、尋找相關人才。他建議,中國企業(yè)可以從流程工業(yè)建模、設備預防性診斷、智能化工廠三大方面進行逐步提升。他堅信艾斯本可以幫助中國的企業(yè)實現(xiàn)此目標。就像此次推出的aspenONE®軟件V12版本,就是為了幫助客戶降低門檻、加速智能化數(shù)字化轉型的過程。
 

aspenONE®軟件 V12版本的新功能:

-Aspen Maestro™ – Aspen DMC3TM 和Aspen Mtell® 的最新功能,通過指導缺乏經(jīng)驗的新用戶構建特定模型或代理,能夠更加快速地、自動的開發(fā)出更加精確的模型。

-Aspen Deep-Learning IQ™ – 能夠構建更準確的模型和預測。

-Aspen Verify™ for Planning – 利用AI獲取知識,并計劃結果進行核查,預防可能出現(xiàn)的嚴重錯誤。

-Aspen Multi-Case™ – 可以輕松地在內(nèi)部或云中同時運行數(shù)千個模擬案例以取得更完整的分析,并使用該結果進行復雜操作,更快地做出更準確的決策。

-Aspen Event Analytics™ – 提供對生產(chǎn)活動的快速洞察。迅速、便捷地調(diào)查意外生產(chǎn)活動加快糾正行動決策。監(jiān)視和檢測實時事件,以實現(xiàn)及時的早期干預。

-Aspen MES Collaborative™– 提供企業(yè)互聯(lián)。利用企業(yè)級歷史數(shù)據(jù)匯總數(shù)據(jù),并連接各種現(xiàn)場數(shù)據(jù)點以消除數(shù)據(jù)孤島。

-Aspen Cloud Connect™– 提供具有高性能和安全性的靈活連接,以便將數(shù)據(jù)從邊緣傳輸?shù)皆贫恕?/p>

-Aspen Capital Cost Estimator Insights™(ACCE) – 通過ACCE和Aspen Enterprise Insights的集成來理順用戶體驗,在混合云環(huán)境中提供可視化和協(xié)同工作流。

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