O que são gPROMS e para que são utilizados?
GProms é um conjunto de ferramentas avançadas de modelagem de processos. A Siemens criou modelos digitais de alta fidelidade de processos industriais (também conhecidos como Gémeos Digitais). Estes modelos ajudam as empresas a conceber, otimizar e operar com mais eficiência. Indústrias de processo como química, petróleo e gás, farmacêutica, refinaria, alimentos e bebidas e muito mais usam gPROMS para reduzir o risco, melhorar o desempenho e apoiar operações sustentáveis. Também é aplicado em instituições de investigação e académicos e suporta 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 modelagem baseada em equações para criar representações digitais altamente precisas de processos do mundo real. Suporta simulações de estado estacionário e dinâmicas, sensoriamento suave, 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 cria valor?
Os GProms Digital Process Twins capturam o conhecimento fundamental do processo e aplicam métodos matemáticos de última geração para analisar e otimizar o design ou operação do processo com rapidez e precisão.
Otimizar o processo ou o design do produto pode fixar valor ao longo da vida útil da produção — no valor de milhares de milhões 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 fábrica?
O GProms utiliza Gémeos Digitais de alta fidelidade para simular condições reais do processo. Estes modelos matemáticos do processo físico combinados com dados históricos e em tempo real da instalação 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.
