AspenTech最近宣布了aspenONE®V12软件发行版的全面可用性，该软件在产品组合中嵌入了人工智能(AI)，并使用云来提供企业级的分析和洞察。v12版本继续支持AspenTech在其产品中嵌入人工智能和机器学习(ML)的策略，以便最终用户可以利用这些强大的工具，而不必依赖于数据科学家或外部第三方分析解决方案。
在一个spenONE®v12
AspenONE®V12由一系列多个产品版本组成:
- Aspen混合模型™汇集了AspenTech的过程模型(即HYSYS)和机器学习
- 白杨大师-白杨DMC3的新功能TMAspen Mtell®通过指导缺乏经验的用户构建模型或代理，更快地自动化开发更好的模型。
- Aspen深度学习IQ™-能够建立更准确的模型和预测。
- Aspen验证™用于计划-使用人工智能捕获知识并验证计划。
- Aspen Multi-Case™-同时在本地或云中运行数千个模拟案例，提供更全面的分析。
- Aspen事件分析™-提供对生产事件的快速洞察。
- Aspen MES协作™-将数据聚合到企业级历史记录。
- Aspen Cloud Connect™-提供灵活的连接，将数据从边缘传输到云。
- Aspen Capital Cost Estimator Insights™(ACCE) -简化与ACCE和Aspen Enterprise Insights集成的用户体验，在混合云环境中提供可视化和工作流程。118金博宝app
因此，通过这些版本，我们可以看到现有产品的持续增强，以及AspenTech整体产品组合中所选组件的进一步集成。
118金博宝appLNS研究视角
凭借AspenONE®V12, AspenTech将AI和ML应用于关键流程，无需额外的数据科学专业知识。此外，它为没有深厚流程知识或经验的新用户提供了更好的支持。加上这些。AspenTech继续在性能方程的两边工作:首先，通过Mtell和Fidelis提高可靠性，释放容量并提高利用率;第二，通过计划和调度、混合流程模型以及高级控制和优化来实现性能最大化，即GDOT -或LNS研究部门非正式地称之为操作的“油门踏板侧”。118金博宝app
与Aspen Unified合作TM,在美国，他们整合了计划和调度。现在，他们通过这一系列额外的改进进一步增强了计划、流程模型和预测性维护。然而，实现自我优化的工厂还有很长的路要走。例如，资产模型和过程模型如何集成?而且，如果计划和调度与能源交易和风险管理(ERTM)集成在一起，那么原料的选择(如原油)将自动进行，并根据市场条件进行优化，这难道不是自我优化的一部分吗?最后但并非最不重要的是，所有这些流程和工作流将如何编排以及在什么数据架构中编排?当然，AspenTech已经掌握了这一点，并正在所有这些方面进行工作。
展望未来
AspenTech表示，自我优化工厂代表了卓越运营的未来。LNS对此表示赞同，尽管“卓越运营4.0”(OE 4.0)不仅仅是方程式的油门踏板。竞争对手也没有坐享其成。尽管如此，信息还是很明确的:现有的AspenTech用户应该利用这些增强功能，因为即使在效率、准确性和生产力方面的微小改进也能带来巨大的好处。坦率地说，如果我们想要实现OE 4.0并最终实现自动化运营，那么整个行业将不得不以更少的努力更聪明地工作。对于最终用户来说，只有少数供应商能够实现自我优化的承诺。AspenTech在这个名单上处于前列和中心，也应该在你的名单上。
