Co to jest gPROMS i w jakim celu się go stosuje?
gPROMS to zestaw zaawansowanych narzędzi do modelowania procesów. Siemens stworzył wysokiej jakości cyfrowe modele procesów przemysłowych (znane również jako Digital Twins). Modele te pomagają firmom projektować, optymalizować i działać wydajniej. Przemysły przetwórcze, takie jak chemia, ropa i gaz, farmaceutyka, rafinacja, żywność i napoje i inne, wykorzystują gPROMS w celu zmniejszenia ryzyka, poprawy wydajności i wspierania zrównoważonych operacji. Jest również stosowany w instytucjach badawczych i środowiskach akademickich i obsługuje aplikacje od badań i rozwoju i projektowania po operacje, bezpieczeństwo i optymalizację środowiska.
Czym różni się gPROMS od innych programów symulacyjnych?
W przeciwieństwie do podstawowych narzędzi symulacyjnych, gPROMS wykorzystuje modelowanie oparte na równieniach do tworzenia bardzo dokładnych cyfrowych reprezentacji procesów w świecie rzeczywistym. Obsługuje symulacje w stanie stacjonarnym i dynamicznym, wykrywanie miękkie, optymalizację w czasie rzeczywistym i integrację z danymi zakładów. Te atrybuty zapewniają dokładniejszą kontrolę, lepsze informacje dotyczące podejmowania decyzji i prognostyczne spostrzeżenia.
Co to jest Digital Process Twin i jak tworzy wartość?
GPRoms Digital Process Twins przechwytują podstawową wiedzę procesową i stosują najnowocześniejsze metody matematyczne do szybkiej i dokładnej analizy i optymalizacji projektu lub działania procesu.
Optymalizacja procesu lub projektowania produktu może spowodować utratę wartości przez cały okres produkcji — w niektórych przypadkach wynosząc miliardy dolarów. Optymalizacja działania zakładu tworzy stałą wartość dzięki poprawie wydajności i wydajności.
W jaki sposób gPROMS pomaga zoptymalizować operacje zakładu?
GPRoms wykorzystuje cyfrowe bliźniaki o wysokiej wierności do symulacji rzeczywistych warunków procesu. Te matematyczne modele procesu fizycznego w połączeniu z danymi w czasie rzeczywistym i historycznymi zakładami pomagają operatorom uzyskać lepszy wgląd w stan sprzętu, przewidywać potrzeby konserwacyjne i wspierać szybsze, bardziej świadome decyzje w przypadku zmiany warunków.
