 |
Новые функциональные возможности приложения Aspen PIMS™
Новые функциональные возможности приложения Aspen PIMS™ в управлении анализом проб позволяют оптимизировать решения по закупкам сырой нефти и обеспечивают рост рентабельности
В самой популярной в мире прикладной системе автоматизированного планирования технологических процессов нефтепереработки расширены функции оптимального выбора исходного сырья
БАРЛИНГТОН, штат Массачусетс. – 27 августа, 2012 г. – Компания Aspen Technology, Inc. (NASDAQ: AZPN), ведущий поставщик систем программного обеспечения и услуг в сфере информационных технологий для предприятий нефтеперерабатывающей отрасли, анонсировала новые функциональные возможности приложения Aspen PIMS, которое позволяет оптимизировать управленческие решения в сфере закупок сырой нефти, обеспечивая повышение уровня рентабельности. Расширение функций самой популярной в нефтегазовой отрасли автоматизированной системы планирования на процессы химанализа проб существенно упрощает и рационализирует процедуры выбора исходного сырья.
Как правило, планирующие подразделения предприятий нефтепереработки имеют свои собственные библиотеки химического анализа проб и используют для этого совершенно разные технологии, что становится причиной неточного и неэффективного планирования производства. Предлагаемые компанией AspenTech новые функциональные возможности теперь позволят плановикам добавлять, модифицировать и пересматривать результаты химанализа проб непосредственно в рабочей среде Aspen PIMS, давая им возможность быстро оценивать большее количество вариантов плана с более высокой точностью.
Новые возможности системы Aspen PIMS позволяют пользователям импортировать данные химического анализа проб из внешних источников и благодаря этому эффективнее управлять своими запасами сырья. Согласованное функционирование автоматизированных технологических процессов обеспечивает увеличение выпуска продукции, тогда как соответствующая информационная система выдаёт планирующему персоналу рекомендации по очередному шагу процесса планирования, ускоряя тем самым накопление необходимого практического опыта.
Модуль Aspen PIMS является частью автоматизированной системы управления цепочками поставок бензина aspenONE® Petroleum Supply Chain. Самое последнее обновление приложения Aspen PIMS доступно в оперативном режиме.
Мнения специалистов
Поль Галлахер (Paul Gallagher), руководитель планового отдела нефтеперерабатывающего завода компании Samsung Engineering
“Я думаю, что компания идёт правильным путём, добавив в систему Aspen PIMS модуль управления процессами химического анализа проб. Это упростит задачу анализа гигантских объёмов данных для повышения качества оперативного планирования. Два элемента этой технологии особенно впечатляют: мне нравится, что в выходных данных сохраняются формулы Excel, присутствующие в таблице химического анализа, и оставляются без изменений любые дополнительные информационные структуры, занесённые в эту таблицу”.
Манолис Коцабазакис(Manolis Kotzabasakis), вице-президент компании AspenTech по производству
“Самая популярная в мире система программного обеспечения для автоматизации планирования предприятий нефтеперерабатывающей отрасли стала ещё мощнее с добавлением модуля Aspen PIMS, охватывающего задачи управления процессом химического анализа проб. Под давлением огромных производственных затрат и действующих жёстких нормативов нефтеперерабатывающие предприятия активно внедряют системы оптимального планирования с целью достижения наилучших производственных показателей. В этом аспекте модуль управления процессами химического анализа проб, добавленный в систему PIMS, упрощает и облегчает задачу планирования запасов сырья, позволяя глубже анализировать информацию, которая касается выбора сырой нефти. В результате наши заказчики могут осуществлять более точное прогнозирование работы своих производственных мощностей нефтепереработки, что обеспечивает рост рентабельности”.
Контактное лицо: Бондарь Светлана
Компания: AspenTech
Добавлен: 01:11, 18.09.2012
Количество просмотров: 1148
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия606 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия598 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия676 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия791 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия134 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
|
