Wat is GPROMS en waarvoor wordt het gebruikt?
GProms is een set geavanceerde tools voor procesmodellering. Siemens creëerde hoogwaardige digitale modellen van industriële processen (ook bekend als Digital Twins). Deze modellen helpen bedrijven om efficiënter te ontwerpen, te optimaliseren en te werken. Procesindustrieën zoals de chemische industrie, de olie- en gasindustrie, de farmaceutische industrie, de raffinage, de voedingsmiddelen- en drankenindustrie en meer gebruiken GPROM's om risico's te verminderen, de prestaties te verbeteren en duurzame activiteiten te ondersteunen. Het wordt ook toegepast in onderzoeksinstellingen en de academische wereld en ondersteunt toepassingen die variëren van R&D en ontwerp tot bedrijfsvoering, veiligheid en milieuoptimalisatie.
Waarin verschilt GPROMS van andere simulatiesoftware?
In tegenstelling tot eenvoudige simulatietools maakt GPROMS gebruik van op vergelijkingen gebaseerde modellering om zeer nauwkeurige digitale representaties van processen uit de echte wereld te creëren. Het ondersteunt stabiele en dynamische simulaties, zachte detectie, realtime optimalisatie en integratie met fabrieksgegevens. Deze kenmerken geven u nauwkeurigere controle, betere informatie over besluitvorming en voorspellende inzichten.
Wat is een Digital Process Twin en hoe creëert het waarde?
GPROM's Digital Process Twins leggen fundamentele proceskennis vast en passen de modernste wiskundige methoden toe om het procesontwerp of de operatie snel en nauwkeurig te analyseren en te optimaliseren.
Het optimaliseren van het proces- of productontwerp kan tijdens de levensduur van de productie in waarde blijven stijgen — in sommige gevallen kan dit oplopen tot miljarden dollars. Het optimaliseren van de werking van een installatie creëert blijvende waarde door verbeterde prestaties en efficiëntie.
Hoe helpt GPROMs bij het optimaliseren van de bedrijfsactiviteiten?
GProms maakt gebruik van high-fidelity Digital Twins om werkelijke procesomstandigheden te simuleren. Deze wiskundige modellen van het fysieke proces in combinatie met realtime en historische fabrieksgegevens helpen operators een beter inzicht te krijgen in de toestand van de apparatuur, onderhoudsbehoeften te voorspellen en snellere, beter onderbouwde beslissingen te nemen wanneer de omstandigheden veranderen.
