由于市场波动和疫情的传播，工业企业面临供应链的挑战，依然前行。发货延迟、工厂关闭、资源短缺等因素使全球和本地供应链不断受到干扰。 面对这样一个动荡、不确定、复杂和模糊（VUCA）的环境，工业企业能够做些什么呢？艾斯本认为，利用工业AI是一个核心的策略，它能确保供应链的弹性和敏捷性，以满足不断变化的市场需求。

将创新、选择、概念选择和资本投资决策加快50%， 通过视觉评估和优化设计降低资本和运营成本，利用人工智能和分析技术降低风险，同时提高运行时间、安全性和可靠性最大限度地提高，供应链的灵活性和弹性技术将成为降低氢能成本、评估和优化替代品以及消除限制的主要加速器。探索数字解决方案如何帮助您探索氢能经济的所有途径。

领先的资产密集型公司正在使用人工智能和机器学习支持的规范性维护，以释放资产中未被捕获的价值和生产力。使用可扩展、易于实施的规定性维护解决方案，公司可以提高故障检测的准确性，延长资产停机事件的提前通知期，并减少维护开支。

我们在网络研讨会期间演示了部分氢、碳捕集和减排模型。 专家们深入探讨了如何将这些样本模型与其他样本模型配合使用，并与当地的可持续发展政策和措施相结合，补充企业现有的可持续发展战略。例如，将艾斯本样本模型中的中国碳税价格纳入企业范围内的排放跟踪和减排战略。

本报告由普林斯顿大学名誉教授罗伯特·索科洛（Robert Socolow）共同撰写，阐述了最近一项调查的结果，该调查旨在更好地了解行业领导者在规划可持续未来时所采取的战略和行动。

氢是帮助工业企业实现减排目标的重要资源。同样重要的是，以最安全、最高效且最具成本效益的方式输送氢能。在网络研讨会中，我们的专家将探讨艾斯本过程建模解决方案中的即用型样本模型如何帮助您模拟绿氢和蓝氨的生产，最大限度地提高产量，为开发复杂模型奠定坚实基础。

在企业进行能源转型的过程中，碳捕集始终是关键。在网络研讨会中，专家展示了AspenTech解决方案中的案例模型如何帮助您准确、高效地模拟、设计、优化和评估碳捕集过程。

工业AI已成为推动工业组织实现其可持续发展目标的一项重要技术。 它将领域专业知识和基于第一定律的模型与人工智能相结合，实现更加自主、智能的过程，从而提高安全性和运营效率。

大型组织将在2050年之前率先实现温室气体净零排放，这使得今天的化工企业面临越来越大的压力，他们必须采用能源效率解决方案和加快循环经济创新来确保可持续地运营。 在网络研讨会中，AspenTech行业专家将分享当前的数字创新如何帮助化工企业克服运营挑战，创造可持续的未来。

今天的能源公司正在积极脱碳，而数字化仍然是他们实现业务和可持续发展目标的关键驱动因素。 在网络研讨会中，AspenTech行业专家介绍数字解决方案的最新创新，获得应对可持续性挑战所需的可见性、分析和洞察。

企业在不断寻找方法来降低成本和确保可持续运营，而数字孪生在帮助企业保持领先地位方面将发挥关键作用。 在网络研讨会中，AspenTech行业专家介绍关于工厂和运营数字孪生的最新创新和案例研究。

随着工业组织向智能企业转变，工业AI在加速工业组织的数字化进程中发挥关键作用。 Aspen Hybrid Models™等行业首创技术将AspenTech中基于第一定律的建模、工程原理和领域专业知识与AI/机器学习相结合，将可持续性、自主性和价值创造提升到新水平。 在网络研讨会时，AspenTech专家深入探讨绩效工程中的工业AI创新如何提升企业盈利能力和可持续性。 此次网络研讨会将重点讨论近期的aspenONE® V12解决方案、产品战略和绩效工程愿景，以及通过整个资产生命周期建模实现显著扩大价值创造和降低总拥有成本的观点。

2021年，可持续性成为中国工业企业的头号要务，公司面临日益严峻的双重挑战：既要推动可持续发展，又要满足不断增长的能源需求。随着越来越多的国家和公司承诺到2050年实现净零排放的目标，可再生能源、电气化、氢能和其他清洁能源替代品方面的新突破显然成为了推进低碳未来的关键。

化工品和能源供应商将数字化和人工智能视为推进可持续发展工作的关键

2015年《巴黎协定》和其他国际气候变化协定有助于提高全球对各国需要采取紧急行动应对气候变化的认识。随着企业继续关注可持续性，围绕数字化作为关键推动因素的作用，一个共同的主题正在形成。事实上，ARC咨询集团最近的一项调查显示，75%的受访者认为数字化转型对于实现可持续发展目标非常重要。

在去年年初因疫情出现历史性下跌后，中国经济在近几个月快速复苏。新年将至，工业生产和出口活动继续呈现强劲的增长态势，但零售额尚未恢复到疫情之前的水平。

立即注册参加艾斯本2021技术优化峰会。通过全球和中国区会议，了解最佳实践和创新的人工智能解决方案，进一步提升卓越的运营水平。注册参加本次线上峰会完全免费。

目前，炼油厂和石化厂都在积极寻求减少生产计划、调度和实际操作等环节间利润漏损的方法。AspenTech®的动态优化技术Aspen GDOT™，加之其一流的统一生产优化环境Aspen Unified™，能基于不断变化的经济状况调整工厂运营，从而实时优化生产。

在一个充满不确定性的世界里，企业必须重新思考如何竞争并保持领先。人工智能和过程模拟技术的进步，再加上深度领域的专业知识，使公司能够比以往更快、更容易、更聪明地做事。观看此视频，了解Aspen Hybrid模型如何集成基于第一原理的过程模拟模型、AI和领域专业知识，以更快地提供全面、准确的模型，而无需大量专业知识。

在当今多变的环境中，矿山需要提升设备预测性维护的效率和价值，以 避免生产损失，降低维护成本。但什么样的预测性维护解决方案才是有效的呢？要如何证明投资的合理性？