O que é o GPROMS e para que é utilizado?
GProms é um conjunto de ferramentas avançadas de modelação de processos. A Siemens criou modelos digitais de alta fidelidade de processos industriais (também conhecidos como Digital Twins). Estes modelos ajudam as empresas a conceber, otimizar e operar de forma mais eficiente. Indústrias de processo como química, petróleo e gás, farmacêutica, refinaria, alimentos e bebidas e mais usam gPROMS para reduzir riscos, melhorar o desempenho e apoiar operações sustentáveis. Também é aplicado em instituições de investigação e académicos e apoia aplicações que vão desde I&D e design a operações, segurança e otimização ambiental.
Qual é a diferença entre os GProms e outros softwares de simulação?
Ao contrário das ferramentas básicas de simulação, o GProMS utiliza modelação baseada em equações para criar representações digitais altamente precisas de processos do mundo real. Suporta simulações de estado estacionário e dinâmicas, soft sensing, otimização em tempo real e integração com dados da planta. Estes atributos dão-lhe um controlo mais preciso, melhores informações sobre a tomada de decisão e insights preditivos.
O que é um Digital Process Twin e como é que cria valor?
Os GProms Digital Process Twins captam conhecimentos fundamentais do processo e aplicam métodos matemáticos de última geração para analisar e otimizar o projeto ou operação do processo de forma rápida e precisa.
Otimizar o processo ou o design do produto pode fixar valor ao longo da vida útil da produção — totalizando bilhões de dólares em alguns casos. A otimização da operação de uma instalação cria valor contínuo através de um melhor desempenho e eficiência.
Como é que os gPROMS ajudam a otimizar as operações da instalação?
A GProms utiliza Digital Twins de alta fidelidade para simular condições reais do processo. Estes modelos matemáticos do processo físico combinados com dados históricos e em tempo real da planta ajudam os operadores a obter uma melhor visibilidade da integridade do equipamento, prever as necessidades de manutenção e apoiar decisões mais rápidas e informadas quando as condições mudam.
