【新規掲載】Aspen Mtell データドリブンのメンテナンスで効率、信頼性、生産性を向上

アセットの故障と運転の計画外停止を最小化する

プロセス産業におけるオペレーションと収益性における目標達成は、アセットの故障と、それに由来する運転の計画外停止を回避（または最小化）できるかどうかに大きく左右されますが、旧来のメンテナンスプログラムでそれを実践するには限界があり、故障発生後に対応する所謂事後対応となることが一般的です。

他の新しいメンテナンス手法も試されてきましたが、「ルールベースと条件ベースのモニタリング」「第一原理モデリング」「AI 機械学習」そして「データサイエンスチームによるカスタムモデル」をすべて組み合わせて、アセットの健全性とパフォーマンスをモニタリングできる包括的なソリューションを構築しているところが、Aspen Mtell の特徴です。

Aspen Mtell は、さまざまな運転パラメータを綿密に追跡し、微妙な挙動の変化を捉えることで、異常の兆候をいち早く特定し、アセットのリスクを効果的かつ迅速に把握します。

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