Demo of aspenONE Process Explorer, the latest visualization technology from AspenTech. It delivers information that is timely, relevant and sharable.

Learn how Aspen Mtell prescriptive maintenance uses Autonomous Agents to predict equipment failures, detect deviations from normal behavior and prescribe detailed actions to mitigate or solve future problems.

A brief introduction to the capabilities and key features of the Root Cause Analysis feature within Aspen Asset Analytics.

Advances in technology often do a great job of improving the bottom line. But what if this technology could also improve your quality of life? In this video, see how AspenTech delivers the technology and expertise to help you prevent unplanned downtime—and keep your promises with complete confidence.

See how engineers can develop and use a refinery-wide process model in Aspen HYSYS to accurately predict the impact of operational improvements on the refinery’s profit.

See how to design an air cooler using Aspen EDR and Aspen HYSYS, for the overhead condenser of a crude distillation unit in a refinery.

Learn how you can use Aspen HYSYS to develop a rigorous model of any major refinery reactor. Aspen HYSYS offers a complete suite of all major refinery reactor units.

See how refineries can keep their profit margins high by maintaining their planning models up to date, in the face of changing operating conditions, using built-in capabilities in Aspen HYSYS.

Agile refinery scheduling software enables confident decision making. Improve responsiveness and decision making with refinery-wide scheduling that simultaneously schedules all key activities from within a single platform to increase production throughput.

Una tarea o situación de análisis de datos se puede entorpecer dramáticamente por el tiempo, recursos y habilidades necesarias para la identificación, selección y preparación de datos. Estas tareas consumen el 50% o más del tiempo dedicado al análisis. Ahora, con Maestro para Aspen Mtell®, puede automatizar gran parte de esa preparación de datos. A través de flujos de trabajo automatizados, el tiempo y el esfuerzo se minimizan al mismo tiempo que se reducen las habilidades y la experiencia requeridas por los usuarios finales. Maestro también aborda la selección de los hiperparámetros que controlan el algoritmo de machine learning y automatiza la selección de características para reducir aún más la necesidad de habilidades de ciencia de datos. Vea este video para aprender cómo esta poderosa tecnología de IA puede ayudarle a crear mejores agentes en una fracción del tiempo.