¿Qué son las GProms y para qué se utilizan?
GProms es un conjunto de herramientas avanzadas de modelado de procesos. Siemens creó modelos digitales de procesos industriales de alta fidelidad (también conocidos como gemelos digitales). Estos modelos ayudan a las empresas a diseñar, optimizar y operar de manera más eficiente. Las industrias de procesos, como la química, el petróleo y el gas, la farmacéutica, la refinación, la alimentación y las bebidas y más, utilizan los GPROM para reducir el riesgo, mejorar el rendimiento y apoyar las operaciones sostenibles. También se aplica en instituciones de investigación y en el mundo académico y apoya aplicaciones que van desde la I+D y el diseño hasta la optimización de las operaciones, la seguridad y el medio ambiente.
¿En qué se diferencia GProms de otros programas de simulación?
A diferencia de las herramientas de simulación básicas, los GProms utilizan modelos basados en ecuaciones para crear representaciones digitales de alta precisión de los procesos del mundo real. Soporta simulaciones dinámicas y de estado estacionario, detección suave, optimización en tiempo real e integración con los datos de la planta. Estos atributos le dan un control más preciso, una mejor información para la toma de decisiones y una visión predictiva.
¿Qué es un Digital Process Twin y cómo crea valor?
Los gemelos de procesos digitales de GProms recopilan los conocimientos fundamentales del proceso y aplican métodos matemáticos de última generación para analizar y optimizar el diseño o la operación del proceso de forma rápida y precisa.
Optimizar el diseño del proceso o del producto puede fijar el valor a lo largo de la vida útil de la producción, lo que asciende a miles de millones de dólares en algunos casos. La optimización de la operación de una planta crea valor continuo a través de la mejora del rendimiento y la eficiencia.
¿Cómo ayudan los GProms a optimizar las operaciones de la planta?
Los GProms utilizan gemelos digitales de alta fidelidad para simular las condiciones reales del proceso. Estos modelos matemáticos del proceso físico, combinados con los datos históricos y en tiempo real de la planta, ayudan a los operadores a obtener una mejor visibilidad del estado de los equipos, a predecir las necesidades de mantenimiento y a tomar decisiones más rápidas e informadas cuando las condiciones cambian.
