Что такое GPROMS и для чего она используется?
GProMS — это набор передовых инструментов моделирования процессов. Компания Siemens создала высокоточные цифровые модели промышленных процессов (также известные как Digital Twins). Эти модели помогают компаниям проектировать, оптимизировать и работать более эффективно. Перерабатывающие отрасли, такие как химическая, нефтегазовая, фармацевтическая, нефтеперерабатывающая, пищевая и другие, используют GPROM для снижения рисков, повышения производительности и поддержки устойчивых операций. Он также применяется в исследовательских учреждениях и академических кругах и поддерживает различные области применения: от исследований и разработок до оптимизации эксплуатации, безопасности и охраны окружающей среды.
Чем GPROMS отличается от другого программного обеспечения для моделирования?
В отличие от базовых инструментов моделирования, GProMS использует моделирование на основе уравнений для создания высокоточных цифровых представлений реальных процессов. Он поддерживает стационарное и динамическое моделирование, мягкое зондирование, оптимизацию в реальном времени и интеграцию с производственными данными. Эти характеристики обеспечивают более точное управление, более точную информацию о принятии решений и прогнозную аналитику.
Что такое Digital Process Twin и как оно создает ценность?
GProms Digital Process TwinМы собираем фундаментальные знания о процессах и применяем самые современные математические методы для быстрого и точного анализа и оптимизации проектирования или эксплуатации технологических процессов.
Оптимизация процесса или конструкции изделия может приносить прибыль в течение всего срока службы производства, а в некоторых случаях она может достигать миллиардов долларов. Оптимизация работы предприятия обеспечивает постоянную прибыль за счет повышения производительности и эффективности.
Как GProMS помогает оптимизировать работу предприятия?
GProms использует технологию высокой точности Digital Twins для моделирования реальных условий процесса. Эти математические модели физического процесса в сочетании с историческими данными предприятия в реальном времени помогают операторам лучше отслеживать состояние оборудования, прогнозировать потребности в техническом обслуживании и принимать более быстрые и обоснованные решения при изменении условий.
