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数据分析和人工智能在能源业务转型中发挥着重要作用。发电厂现在有能力根据其运行和性能进行学习。 更智能的电厂可以通过提高效率和优化电厂运营来帮助运营商实现更高的投资回报。
第八届ERA论坛“Gather.过程。介绍了人工智能和实时数据分析如何帮助最大限度地提高资产性能、降低运营和维护成本并降低风险。
SE GP G SV MK&SOP SM 质谱联用仪 | 西门子能源
George Haas 是 Continuous Performance Optimization 的商业产品负责人。他和他的团队与全球工厂运营商合作,通过利用西门子能源的 Omnivise 数字服务组合和 OEM 专业知识,帮助他们提高工厂的运营利润并实现工厂特定目标。
George拥有奥兰多中佛罗里达大学的工业工程硕士学位和斯洛伐克共和国布拉迪斯拉发的斯洛伐克理工大学的机械工程硕士学位。
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Darren McGuire 是西门子能源公司 Omnivise Performance 团队的成员。 他的正式职位是数字性能解决方案的业务开发。 Darren 在佛罗里达州奥兰多地区工作和生活,成为西门子能源公司已超过 14 年。他拥有机械工程硕士学位和工商管理硕士学位。
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Timot Veer 是西门子能源电厂性能优化产品线总监。该产品线为发电厂和其他能源系统运营商提供工程解决方案,以提高产量并减少燃料消耗和排放足迹,例如脱碳。Timot 于 2003 年加入西门子,曾在现场服务、诊断、产品管理和战略部门担任过多个职位。
Timot 拥有涡轮机械硕士学位和能源系统博士学位。
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