¿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 gemelos digitales). Estos modelos ayudan a las empresas a diseñar, optimizar y operar de manera más eficiente. Las industrias de proceso como química, petróleo y gas, farmacéutica, refinación, alimentos y bebidas y más utilizan gPROMS para reducir el riesgo, mejorar el rendimiento y apoyar operaciones sostenibles. También se aplica en instituciones de investigación y academia y soporta 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. Admite 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?
GProms Digital Process Twins capturan el conocimiento fundamental del proceso y aplican métodos matemáticos de última generación para analizar y optimizar el diseño u operación del proceso de manera rápida y precisa.
Optimizar el proceso o el diseño del producto puede bloquear el valor durante la vida útil de la producción, lo que equivale a miles de millones de dólares en algunos casos. La optimización de la operación de una planta crea valor continuo a través de un mejor rendimiento y eficiencia.
¿Cómo ayuda GProms a optimizar las operaciones de la planta?
GProms utiliza gemelos digitales de alta fidelidad 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 del equipo, predecir las necesidades de mantenimiento y respaldar decisiones más rápidas e informadas cuando cambian las condiciones.