Wat is GProms en waarvoor wordt het gebruikt?
GProms is een set geavanceerde hulpmiddelen voor procesmodellering. Siemens heeft hoogwaardige digitale modellen gemaakt van industriële processen (ook bekend als Digital Twins). Deze modellen helpen bedrijven om efficiënter te ontwerpen, te optimaliseren en te opereren. Procesindustrieën zoals de chemische industrie, de olie- en gasindustrie, de farmaceutische industrie, de raffinage, de voedingsmiddelen- en drankenindustrie en meer maken gebruik van GPROM's om risico's te verminderen, prestaties te verbeteren en duurzame activiteiten te ondersteunen. Het wordt ook toegepast in onderzoeksinstellingen en de academische wereld en ondersteunt toepassingen die variëren van O&O en ontwerp tot exploitatie, veiligheid en milieuoptimalisatie.
Waarin verschilt GPROMS van andere simulatiesoftware?
In tegenstelling tot eenvoudige simulatietools maakt GPROMS gebruik van modellen op basis van vergelijkingen om uiterst nauwkeurige digitale representaties te maken van processen uit de echte wereld. Het ondersteunt stabiele en dynamische simulaties, zachte detectie, optimalisatie in realtime en integratie met fabrieksgegevens. Deze eigenschappen geven u nauwkeurigere controle, betere informatie over besluitvorming en voorspellende inzichten.
Wat is een Digital Process Twin en hoe creëert dat waarde?
De Digital Process Twins van GPROM bevatten fundamentele proceskennis en passen de modernste wiskundige methoden toe om het procesontwerp of de procesbewerking snel en nauwkeurig te analyseren en te optimaliseren.
Het optimaliseren van het proces- of productontwerp kan tijdens de levensduur van de productie een blijvende waarde opleveren — in sommige gevallen kan dat oplopen tot miljarden dollars. Het optimaliseren van de werking van een installatie creëert blijvende waarde door verbeterde prestaties en efficiëntie.
Hoe helpen GPROM's bij het optimaliseren van de werking van de fabriek?
GProms maakt gebruik van high-fidelity Digital Twins om de werkelijke procesomstandigheden te simuleren. Deze wiskundige modellen van het fysieke proces, gecombineerd 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.
