手軽な機械学習がアセットパフォーマンス管理の可能性を開く
この資料では、最先端の信頼性管理を推進して生産量と収益性の向上を実現するための5つのベストプラクティスを概説します。
従来の対処的メンテナンスだけでは、不測の事態に対応できません。 手軽な機械学習による資産パフォーマンス管理(APM) により、今や製造工場のスタッフが、何十年にもわたって蓄積してきた設計や運用データから容易に価値を引き出し、資産（主に装置などのハードウェア）のパフォーマンスをより適切に管理して最適化することが可能になりました。 本書では、常識を覆すような画期的なテクノロジーがどのように精密な故障パターン認識を使い、高精度に装置の故障を数ヶ月も前に予測し、処方的なメンテナンスをガイダンスするかを説明しています。 また、５つのベストプラクティス（運用方法）をご紹介し、最先端の信頼性管理による、さらなる生産効率および利益率の改善手法について述べています。
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アスペンテックは産業用ソフトウェアのリーディングカンパニーです。世界中の石油・ガス、化学、エンジニアリングの大企業が当社の最先端のソフトウェアを利用しています。 【主な用途】 ・プロセスシミュレーション ・プロセスデジタルツイン・DX ・プラントコスト積算 ・3D配管自動レイアウト ・高度制御 ・運転最適化・自動化 ・サプライチェーンマネジメント ・予知保全・異常検知 ・OTデータ統合基盤 アスペンテックが他社と違うところは、対応している業界に関する深い経験と専門知識です。その知見を活かし製品ポートフォリオにAIと機械学習の最新の成果を取り入れることで、設備やバリューチェーンの設計・運転・保守のアセットライフサイクル全体を通じ、デジタル化を推進しています。 【サステナビリティ実現のためのイノベーションを加速】 アスペンテックソリューションは以下のような用途で、ネットゼロの実現をサポートしています。 ■ CO2回収・CCUS・脱炭素化 ■ 水素・アンモニア ■ バイオマス・バイオ燃料 ■ ポリマー・ケミカルリサイクル ■ 省エネルギー
