Unsere Arbeit ist geprägt durch einen starken Schwerpunkt auf Modellbildung und Simulation. Dieser Ansatz beinhaltet die Nutzung von digitalen Zwillingen und Methoden der künstlichen Intelligenz. Durch Analyse von Daten aus digitalen Zwillingen können sich KI-Systeme selbstständig trainieren und optimieren. Ziel ist die automatisierte Generierung von Steuerprogrammen, Regelstrukturen und die Optimierung der Prozessführung. Der digitale Zwilling in Verbindung mit einer leistungsfähigen Physiksimulation ermöglicht eine effiziente virtuelle Inbetriebnahme sowie die Optimierung während des laufenden Betriebs.

Simulation & virtuelle Inbetriebnahme

Unsere Simulationen ermöglichen nicht nur eine präzise Vorhersage des Verhaltens von Systemen, sondern auch eine virtuelle Inbetriebnahme von Anlagen. Dadurch können wir potenzielle Probleme frühzeitig erkennen und beheben, bevor sie in der realen Welt auftreten. Dies spart nicht nur Zeit und Kosten, sondern erhöht auch die Sicherheit und Effizienz von Prozessen.

Digitaler Zwilling

Der digitale Zwilling ist eine virtuelle Repräsentation eines realen Produkts, Prozesses oder Systems. Durch kontinuierliches Abgleichen mit Echtzeitdaten ermöglicht der digitale Zwilling eine präzise Analyse und Optimierung von Betriebsabläufen. Er dient als Grundlage für datenbasierte Entscheidungen und unterstützt die Entwicklung neuer Lösungen durch simulationsgestütztes Design.

Regeln & Optimieren

Unsere Methoden zur Regelung und Optimierung von Prozessen basieren auf einer Kombination aus Modellbildung, Simulation und künstlicher Intelligenz. Wir entwickeln adaptive Regelungsstrategien, die sich kontinuierlich an veränderte Bedingungen anpassen und so eine optimale Leistung sicherstellen. Durch die Integration von KI-Techniken können wir komplexe Zusammenhänge erkennen und effiziente Lösungen finden.

Integration von künstlicher Intelligenz

Die Integration von künstlicher Intelligenz in unsere Forschung ermöglicht es uns, komplexe Probleme zu lösen und innovative Lösungen zu entwickeln. Wir nutzen Machine Learning-Algorithmen, um Muster in großen Datenmengen zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Dadurch können wir Prozesse automatisieren, Fehler frühzeitig erkennen und optimale Entscheidungen treffen, um die Effizienz und Qualität unserer Systeme kontinuierlich zu verbessern.