Data Analytics

Die Analyse und Verarbeitung von generierten Daten wird auch in der täglichen Ingenieurpraxis immer wichtiger.

Die Analyse von aktuellen und historischen Daten von Produktionsanlagen liefert einen zusätzlichen Baustein zur Verbesserung der Produktionsprozesse.

Wir verwenden die Datenanalyse und darauf aufbauend Deep Learning bzw. Machine Learing Systeme zur Verbesserung unserer Modellvoraussagen ebenso wie physikbasierte Gleichungssysteme.

Durch die Überlagerung von statistisch (vergangenheitsbasierten) AI Algorithmen mit physik- und technologiebasierten Cyber physikalischen Systemen entsteht ein Digitaler Zwilling der sowohl auf Basis seiner antrainierten Erfahrung (Neuronales Netz durch Deep Learning oder Machine Learning) als auch auf Basis des durch die Physik und Chemie bestimmten Anlagen- bzw. Produktverhaltens entscheiden kann.

Die Kombination von KI Systemen zum Anlagenbetrieb mit Cyber physikalischen Systemen ermöglicht eine Vielfalt von Anwendungen die von der Anlagenplanung (Entwurf bis Konstruktion), Inbetriebsetzung (virtuelle Inbetriebsetzung) über den automatisierten Anlagenbetrieb bis hin zur Verbesserung von Einsatz- und Planungssystem sowie der Instandhaltung reichen.

Darüber hinaus kann aus den vorhandenen Daten durch Datenanalysen sehr viel „gelernt“ werden.

Die Analyse der bestehenden Daten (Mess- und Anlagendaten) kann neue, noch nicht erkannte Zusammenhänge aufzeigen und somit sowohl für Betrieb als auch Instandhaltung von Produktionsanlagen deutlich verbessern.