Какво представлява GPROMs и за какво се използва?
GPRoms е набор от усъвършенствани инструменти за моделиране на процеси. Siemens създаде висококачествени цифрови модели на индустриални процеси (известни още като Digital Twins). Тези модели помагат на компаниите да проектират, оптимизират и работят по-ефективно. Преработвателните индустрии като химически, нефтени и газови, фармацевтични, рафиниращи, хранителни и напитки и други използват gPROMS за намаляване на риска, подобряване на производителността и подкрепа на устойчивите операции. Той също така се прилага в изследователски институции и академични среди и поддържа приложения, вариращи от научноизследователска и развойна дейност и дизайн до операции, безопасност и оптимизация на околната среда.
По какво gPROMS се различава от друг симулационен софтуер?
За разлика от основните инструменти за симулация, GPRoms използва моделиране, базирано на уравнения, за да създаде високо точни цифрови представи на процесите в реалния свят. Той поддържа стабилни и динамични симулации, меко сензори, оптимизация в реално време и интеграция с данни за растенията. Тези атрибути ви дават по-прецизен контрол, по-добра информация за вземане на решения и предсказващи прозрения.
Какво е дигитален процесен близнак и как създава стойност?
GPRoms Digital Process Twins улавят фундаментални знания за процеса и прилагат най-съвременни математически методи за анализ и оптимизиране на дизайна или работата на процеса бързо и точно.
Оптимизирането на процеса или дизайна на продукта може да заключи стойността си през целия живот на производството - в някои случаи възлиза на милиарди долари. Оптимизирането на работата на завода създава постоянна стойност чрез подобрена производителност и ефективност.
Как gPROMS помага за оптимизиране на операциите на завода?
GPRoms използва цифрови близнаци с висока точност, за да симулира реални условия на процеса. Тези математически модели на физическия процес, комбинирани с данни за инсталациите в реално време и исторически, помагат на операторите да получат по-добра видимост за здравето на оборудването, да прогнозират нуждите от поддръжка и да поддържат по-бързи, по-информирани решения, когато условията се променят.
