Was ist gPROMS und wofür wird es verwendet?
GProms ist eine Reihe fortschrittlicher Tools zur Prozessmodellierung. Siemens entwickelte hochauflösende digitale Modelle industrieller Prozesse (auch bekannt als Digitale Zwillinge). Diese Modelle helfen Unternehmen dabei, effizienter zu planen, zu optimieren und zu arbeiten. Prozessindustrien wie Chemie, Öl und Gas, Pharmazie, Raffinerie, Lebensmittel und Getränke und mehr verwenden gPROMS, um Risiken zu reduzieren, die Leistung zu verbessern und einen nachhaltigen Betrieb zu unterstützen. Es wird auch in Forschungseinrichtungen und Hochschulen eingesetzt und unterstützt Anwendungen, die von Forschung und Entwicklung über Design bis hin zu Betrieb, Sicherheit und Umweltoptimierung reichen.
Wie unterscheidet sich GProms von anderer Simulationssoftware?
Im Gegensatz zu einfachen Simulationswerkzeugen verwendet GPROMS gleichungsbasierte Modellierung, um hochgenaue digitale Darstellungen realer Prozesse zu erstellen. Es unterstützt stationäre und dynamische Simulationen, Softsensing, Echtzeitoptimierung und Integration mit Anlagendaten. Diese Attribute ermöglichen Ihnen eine genauere Steuerung, bessere Entscheidungsinformationen und prädiktive Erkenntnisse.
Was ist ein Digital Process Twin und wie schafft er Wert?
Die digitalen Prozesszwillinge von gPROMS erfassen grundlegendes Prozesswissen und wenden modernste mathematische Methoden an, um das Prozessdesign oder den Prozessbetrieb schnell und genau zu analysieren und zu optimieren.
Die Optimierung des Prozess- oder Produktdesigns kann über die gesamte Lebensdauer der Produktion hinweg zu Wertsteigerungen führen — in einigen Fällen können sich diese Kosten auf Milliarden von Dollar belaufen. Die Optimierung des Anlagenbetriebs schafft einen kontinuierlichen Mehrwert durch verbesserte Leistung und Effizienz.
Wie hilft gPROMS bei der Optimierung des Anlagenbetriebs?
GProms verwendet digitale Zwillinge mit hoher Genauigkeit, um reale Prozessbedingungen zu simulieren. Diese mathematischen Modelle des physikalischen Prozesses in Kombination mit Echtzeit- und historischen Anlagendaten helfen den Betreibern, einen besseren Überblick über den Zustand der Geräte zu erhalten, den Wartungsbedarf vorherzusagen und schnellere, fundiertere Entscheidungen zu treffen, wenn sich die Bedingungen ändern.
