¿Qué es GPROMS y para qué se utiliza?
GProms es un conjunto de herramientas avanzadas de modelado de procesos. Siemens creó modelos digitales de alta fidelidad de procesos industriales (también conocidos como Digital Twins). Estos modelos ayudan a las empresas a diseñar, optimizar y operar de manera más eficiente. Industrias de proceso como química, petróleo y gas, farmacéutica, refinación, alimentos y bebidas y más utilizan GPROM para reducir el riesgo, mejorar el rendimiento y apoyar operaciones sustentables. También se aplica en instituciones de investigación y académicos y apoya aplicaciones que van desde I+D y diseño hasta operaciones, seguridad y optimización ambiental.
¿En qué se diferencia GPROMS de otro software de simulación?
A diferencia de las herramientas básicas de simulación, GProMS utiliza modelado basado en ecuaciones para crear representaciones digitales altamente precisas de procesos del mundo real. Soporta simulaciones dinámicas y de estado estable, detección suave, optimización en tiempo real e integración con datos de planta. Estos atributos le brindan un control más preciso, mejor información para la toma de decisiones y perspectivas predictivas.
¿Qué es un Digital Process Twin y ¿cómo crea valor?
GPROM Digital Process Twins capturan conocimientos fundamentales del proceso y aplican métodos matemáticos de última generación para analizar y optimizar el diseño u operación del proceso de manera rápida y precisa.
La optimización del diseño de productos o procesos puede bloquear el valor durante la vida útil de la producción, lo que en algunos casos asciende a miles de millones de dólares. La optimización de la operación de una planta crea valor continuo a través de una mejor performance y eficiencia.
¿Cómo ayuda GProms a optimizar las operaciones de la planta?
GProms utiliza alta fidelidad Digital Twins para simular condiciones reales del proceso. Estos modelos matemáticos del proceso físico combinados con datos históricos y en tiempo real de la planta ayudan a los operadores a obtener una mejor visibilidad del estado de los equipos, predecir las necesidades de mantenimiento y dar soporte a decisiones más rápidas e informadas cuando cambian las condiciones.
