株式会社アスペンテックジャパン/AspenTech

米国アスペンテクノロジー社日本法人

Aspen Mtell データドリブンのメンテナンスで効率、信頼性、生産性を向上

最終更新日: 2024-04-15 14:41:40.0

上記では、電子ブックの一部をご紹介しております。

アセットの故障と運転の計画外停止を最小化する
プロセス産業におけるオペレーションと収益性における目標達成は、アセットの故障と、それに由来する運転の計画外停止を回避(または最小化)できるかどうかに大きく左右されますが、旧来のメンテナンスプログラムでそれを実践するには限界があり、故障発生後に対応する所謂事後対応となることが一般的です。

他の新しいメンテナンス手法も試されてきましたが、「ルールベースと条件ベースのモニタリング」「第一原理モデリング」「AI 機械学習」そして「データサイエンスチームによるカスタムモデル」をすべて組み合わせて、アセットの健全性とパフォーマンスをモニタリングできる包括的なソリューションを構築しているところが、Aspen Mtell の特徴です。

Aspen Mtell は、さまざまな運転パラメータを綿密に追跡し、微妙な挙動の変化を捉えることで、異常の兆候をいち早く特定し、アセットのリスクを効果的かつ迅速に把握します。

関連情報

Aspen Mtell 予知保全ソリューション
 Aspen Mtell 予知保全ソリューション 製品画像
主なメリット:

- 早期検知: 劣化や近々に発生することを予測できる運転データのパターンを認識

- 高い精度と少ない偽警告: 精度の高い故障パターン認識技術を利用することで、モデルベースのソリューションを使って、偽陽性の高発生頻度を回避

- エンタープライズクラスの拡張性: Maestroテクノロジーを通じて、サイト規模またはエンタープライズ規模の迅速な展開を実現


- 迅速なデプロイ: ロータッチの機械学習機能により、正常挙動と異常挙動を迅速に認識することができ、数カ月ではなく数週間前に装置保全の対応を開始可能

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