Объявлен конкурс на определение концессионера для строительства «канатки» в столице

Значительное сокращение незапланированных простоев и затрат на техническое обслуживание с помощью расширенной аналитики данных

Aspen Technology, Inc. (NASDAQ: AZPN), компания-разработчик программного обеспечения для оптимизации производственных активов, объявила о том, что компания Rompetrol Rafinare, член международной группы компаний KMG International Group и крупнейшее нефтеперерабатывающее предприятие Румынии, приобрела лицензии на программное обеспечение Aspen Mtell и Aspen Fidelis Reliability в составе программного комплекса aspenONE Asset Performance Management (APM) для реализации своей стратегии по цифровой трансформации производства.

Решения AspenTech будут способствовать увеличению времени безотказной работы и сокращению затрат на техническое обслуживание в рамках цифровой стратегии Rompetrol, направленной на повышение надежности и доступности своих производственных активов. Продукты AspenTech, в том числе Aspen Mtell и Aspen Fidelis Reliability, позволяют компании Rompetrol не только заранее выявлять сбои в производственных процессах, но и понимать их финансовые последствия, что позволяет улучшить планирование и принятие решений на производстве.

«Наша цель — добиться единого целостного взгляда на нашу производственную деятельность для повышения операционной эффективности и прибыльности производства», — рассказал Едиль Утеков (Yedil Utekov), генеральный директор Rompetrol Rafinare. «Работая с AspenTech, мы можем значительно раньше выявлять сбои в работе производственного оборудования, сокращая наносимые ему повреждения и продолжительность незапланированных простоев».

Выявление слабых звеньев в рамках производственной надежности, ремонтопригодности и доступности производственных активов поможет бизнесу эффективно конкурировать, в то же время уделяя приоритетное внимание дальнейшим инициативам по совершенствованию и соблюдению таких новых правил, как IMO2020, которые вступают в силу 1 января 2020 года и предусматривают запрет на использование морского топлива с содержанием серы более 0,5%.

Едиль Утеков добавил: «Опыт AspenTech в нашей отрасли в сочетании с портфолио продуктов компании, которое представляет собой один из самых обширных наборов решений по оптимизации промышленных активов, позволяет нам сделать шаг вперед в нашей стратегии цифровизации производства. Программный пакет APM от компании AspenTech обеспечивает улучшенную доступность промышленных активов, а системы усовершенствованного управления технологическими процессами (APC) повышают эффективность использования активов. Мы получаем возможность заранее планировать и осуществлять необходимые изменения в производственном процессе и работе оборудования для предотвращения сбоев, что позволяет значительно увеличивать продолжительность эксплуатации активов каждый год. Благодаря этому мы ожидаем улучшения показателей валовых продаж и чистой прибыли нашего бизнеса».

Джон Хейг (John Hague), старший вице-президент и генеральный директор бизнес-подразделения APM компании AspenTech, объяснил: «Первоначально в Rompetrol были обеспокоены тем, что НПЗ не был должным образом оснащен приборно-измерительным оборудованием для использования возможностей машинного обучения на базе ПО Aspen Mtell. Тем не менее, ПО Aspen Mtell смогло произвести расчеты и сделать точные прогнозы с самого начала. Компания AspenTech предоставила Rompetrol инструмент, который может принести немедленную пользу и помогает избежать ненужных затрат на дооснащение приборно-измерительным оборудованием».

«Анализируя и интерпретируя больше имеющихся данных, команда специалистов на нефтеперерабатывающем заводе может ускорить ранее существующие процессы анализа с целью сокращения затрат на техническое обслуживание, что позволит компании Rompetrol значительно уменьшить производственные потери и минимизировать сбои поставок для своих клиентов», — отметил Джон Хейг.

ПО Aspen Mtell и Aspen Fidelis Reliability являются частью программного комплекса aspenONE® Asset Performance Management (APM), уникально сочетающего технологии больших данных, машинного обучения и экспертизу в области производственных процессов с целью максимизировать производительность на этапах проектирования, эксплуатации и технического обслуживания промышленных активов в течение всего их жизненного цикла. ПО Aspen Mtell анализирует исторические данные, данные реального времени и данные об эксплуатации и техническом обслуживании, отслеживает характерные признаки критического износа оборудования, прогнозирует сбои и дает четкие и подробные рекомендации по смягчению рисков и решению проблем. ПО Aspen Fidelis Reliability — это решение для управления надежностью на промышленном объекте, которое уникально разработано с учетом особенностей производственных процессов, а также влияния сбоев и ремонтных работ на общую производительность и доходы нефтеперерабатывающего завода.

Ссылки по теме:

Rompetrol

aspenONE V11 Software 

Aspen Mtell

Aspen Fidelis Reliability

О компании AspenTech

Компания AspenTech — ведущий поставщик программного обеспечения для оптимизации производительности активов. Наши продукты разработаны для использования в сложных промышленных средах, где важную роль играет оптимизация проектирования, эксплуатации и обслуживания производственных активов. AspenTech уникально сочетает десятилетия опыта в области моделирования производственных процессов с технологиями машинного обучения. Наша цель — создание программной платформы для автоматизации работы с производственными данными и обеспечение устойчивого конкурентного преимущества, сохраняя высокую доходность на протяжении всего жизненного цикла актива. Как следствие, предприятия капиталоемких отраслей промышленности могут максимально увеличить время безотказной работы оборудования и расширить границы производительности, эксплуатируя свои активы безопаснее, экологичнее, дольше и быстрее. Чтобы узнать больше, посетите сайт AspenTech.com

Компания IDC совместно с Hitachi Vantara подготовила исследование «Аналитика больших данных как инструмент бизнес-инноваций». Оно показало, что более 55% компаний имеют бюджет на внедрение решений по аналитике больших данных.

Анализ больших данных становится важной задачей как для зарубежных, так и для российских компаний. Более 90% участников опроса подтвердили это, ответив, что в той или иной степени сталкиваются с задачами анализа больших данных. Наиболее актуальной задачей аналитики больших данных 46% респондентов считают создание новых бизнес-моделей и источников дохода для компании.

Рост объемов данных в компании за предыдущий год отметили 78% участников исследования. Среди списка задач, решаемых с помощью аналитики, лидирует ставший распространенным анализ транзакционных данных из учетных систем — 61%. Для 52% компаний аналитика больших данных будет использоваться для работы с информацией о клиентах, 51% опрошенных планируют применять решения для анализа потоковой информации.

Исследование показало, что компании уже работают с новыми источниками данных из социальных сетей или видеопотоков с камер. Для 45% респондентов является актуальной задача дополнения транзакционных данных другими источниками информации.

Интеграция данных транзакционных систем и неструктурированного контента позволяет получить более точную информацию о бизнес-процессах, клиентах, продуктах и услугах.  Респонденты отметили, что все большую важность приобретает неструктурированная информация из различных источников (82%), также как и возможность анализа этой информации без дополнительного кодирования (66%).

В ближайшее время количество анализируемой информации из новых источников будет только увеличиваться. За малым исключением представители бизнеса ставят перед ИТ-департаментами задачи анализа новых источников информации как минимум раз в месяц (29%), а в некоторых случаях (32%) несколько раз в месяц. При этом основным источником роста структурированных и неструктурированных данных является само предприятие, а не внешние источники.

«Аналитика Больших данных стала реальной задачей для тех компаний, которые хотят остаться на рынке, – комментирует Елена Семеновская, директор по исследованиям IDC в России и СНГ. – Совсем скоро это перестанет быть конкурентным преимуществом и будет каждодневной практикой в организации. Это означает, что компаниям нужен правильный инструментарий для того, чтобы техническая часть работы с данными, подготовка их к аналитике, была эффективной и мало трудозатратой. В компаниях есть данные, есть понимание того, что данные должны приносить пользу, осталось соединить правильно поставленную задачу и необходимые технологии».

Простота использования решения для анализа Больших данных — один из важнейших факторов при выборе решения для 60% компаний, участвовавших в опросе. Цифровая трансформация компании подразумевает вовлеченность большего числа сотрудников в работу с данными, так называемую «демократизацию» доступа к данным и возможность использования актуальной информации на всех стадиях бизнес-процессов. Происходит расширение состава сотрудников, способных обращаться в своей работе к актуальной информации, самостоятельно выбирать анализируемые источники и формат конечных результатов. Компании-респонденты еще раз подтвердили важность интеграции данных из различных корпоративных систем (61%) и поиска по разрозненным хранилищам (66%). Им необходима единая точка доступа к информации, которую можно использовать для внутренних и внешних аналитических задач.

В перспективе ближайших 2-х лет компании, которые уже внедрили и используют решения по аналитике больших данных, планируют расширение таких проектов и увеличение выделенных бюджетов.

Аналитика данных стала так популярна еще и за счет увеличения числа компаний, в которых происходят процессы цифровой трансформации. Согласно данным исследования, на сегодняшний день стратегию цифровых изменений реализуют порядка 80% предприятий. Анализ дополнительной̆ информации становится очень важным для учета рыночных рисков, сбора и обмена разнородной̆ информацией̆ в экосистеме партнеров и заказчиков. Респонденты отмечают, что для получения экономических преимуществ от использования больших данных и расширенных инструментов аналитики стратегия цифровой трансформации должна содержать планы по работе с большими данными и неструктурированным контентом.

«Аналитика больших данных – одна из ключевых тем для IT-компаний, — считает Юрий Скачков, генеральный директор Hitachi Vantara. – Речь идет о ценности, которую можно извлечь из данных, о проблемах доступа и обработки данных из самых различных источников, в том числе, неструктурированных данных. Опрос показал, например, что 20% компаний уже активно работают с различной информацией из социальных сетей, с аудио- и видеофайлами, которые тоже нужно анализировать. До сих пор актуальна задача извлечения ценности из неструктурированных данных – более половины опрошенных считают ее жизненно необходимой для компании».

В ходе исследования были опрошены крупнейшие организации, штатная численность сотрудников в которых составляет 500 и более человек. В опросе приняли участие руководители ИТ-департаментов, представители бизнес-подразделений и специалисты по работе с данными.