製造プロセスのデジタル化で業務時間の効率化やコスト削減に貢献。多様なソリューションをラインアップ
当社では、化学品製造・医薬品製造・食品製造などのプロセスをデジタル化し、シミュレーションが行える『gOES（gPROMS Operational Excellence Solutions) 』を取り扱っています。 製品や工場の機器などに接続されたセンサーが測定したデータを基に“デジタルツイン”を構成し、お客様が生産プロセスの健全性やパフォーマンスをリアルタイムで把握可能に。運転条件などの最適化に向けた取り組みに貢献します。 「製造プロセスのデジタル化を検討している企業」「生産プロセスの状態を把握し改善したいと考えている企業」などに好適です。 【ラインアップ】 ■gOLEFINS：エチレン分解炉の正確な測定予測と監視モニタリングの為のソフトウェア ■gUTILITIES：用役最適化のためのソフトウェア ■gOILFIELD：原油生産システムの運転最適化 ■gREFINERY：石油精製プラントの運転監視 ■gREACTOR : 触媒反応器モデル ※詳しくは資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
この製品へのお問い合わせ
基本情報
製品や工場の機器などに接続されているセンサーで測定したデータを、非常に正確に作成された仮想モデルの“デジタルツイン”に組み込むことで、現実世界の物理的なオブジェクトの健全性やパフォーマンスを、リアルタイムで把握できるようになります。 遠隔からのモニタリング・データを活用した新製品の開発やサービスの向上も、“デジタルツイン”によってもたらされるメリット。 把握した結果から、製品や施設の潜在的な障害を特定したり、リモートでのトラブルシューティングを行うことが可能です。 プロセス産業において、デジタルトランスフォーメーションによる収益と生産の向上がトレンドとなっています。PSEの高度なプロセスモデリングとシミュレーションによりお客様のデジタル化を支援します。 Youtube にて動画が見られます https://youtu.be/UFV6ZnW7Jtk
価格情報
ご検討されている案件をご相談ください｡お見積りいたします｡
納期
用途／実績例
プロセス産業におけるデジタルトランスフォーメーション／デジタル化を計画している企業様 【gOLEFINS】【gREACTOR】 * 正確なKPI監視のためのビジュアルマルチセンサー * アセチレンコンバーター操作の最適化 * 熱分解炉の運転時間の予測 * 分解炉反運転の最適化 【gUTILITY】 *電力・冷却水・スチーム・燃料等の用役配分最適化 *消費エネルギー、CO2を最小にする為の運転支援 【gREFINERY】 *石油精製プラントの運転監視 *事前メンテナンスと運転最適化 【gOILFIELD】 *原油・ガス生産設備の最適化 導入実績：某大手石油会社
カタログ（9）
カタログをまとめてダウンロード
![[英語] gOLEFINS 分解炉オンラインモニター](https://image.mono.ipros.com/public/catalog/image/01/fec/376857/IPROS08297613793975045093.jpeg?w=120&h=170)
![[英語] gOILFIELD 石油・ガス業界向けモデリングツール](https://image.mono.ipros.com/public/catalog/image_generated/01/201/376431/376431_IPROS6412792195548165915_1.jpg?w=120&h=170)
![[英語] gUTILITY 用役最適化のためのモデリングツール](https://image.mono.ipros.com/public/catalog/image/01/2c6/373576/IPROS90174779087665829158.jpeg?w=120&h=170)
この製品に関するニュース（1）
企業情報
英国インペリアルカレッジのgPROMS開発チームにより1997年に設立されたPSE社は、2019年よりシーメンスグループとなり、2023年より日本ではシーメンス株式会社として製品およびサービスをご提供しております。 gPROMSは従来のシミュレータと異なる数式ベースの強力な計算エンジンを持ち、定常シミュレーションとダイナミックシミュレーションの両方をシームレスに扱えることが大きな特徴です。これによりバッチ処理の実験データで調整されたモデルをスケールアップして連続処理のプラント設計や運転最適化に有効に活用できます。 gPROMSの優れたカスタムモデリング、Parameter Estimation、Optimizationといった機能により迅速に最適な製造プロセスの構築やトラブル解決、最適化が可能になります。
