Siehe auch Physics – Messsysteme
Prozesse verstehen, vorhersagen und optimieren.
Physik ist die Grundlage für bessere Regler, fundiertere Entscheidungen und vorausschauenden Betrieb.
Was sind Modelle?
Ein Prozessmodell ist eine mathematische oder datenbasierte Beschreibung des Verhaltens einer Anlage oder eines physikalischen Systems. Es bildet ab, wie ein Prozess auf Eingriffe reagiert, wie sich Zustandsgrössen über die Zeit entwickeln und unter welchen Bedingungen ein System stabil oder effizient betrieben werden kann. Modelle können rein physikalisch hergeleitet werden – auf Basis von Massen-, Energie- und Impulsbilanzen – oder datengetrieben aus realen Messdaten gelernt werden. In der Praxis kombinieren wir beide Ansätze: Physikalisches Wissen liefert die Struktur, Messdaten verfeinern das Modell und passen es an die Realität an. So entstehen robuste Hybridmodelle, die auch unter wechselnden Betriebsbedingungen zuverlässig funktionieren. Wir setzen Modelle ein, um Regler auszulegen, Prozesse zu simulieren, Anomalien frühzeitig zu erkennen und den Betrieb kontinuierlich zu optimieren – datengestützt, nachvollziehbar und nah an Ihrer Anlage.
Was unsere Lösungen leisten:
- Physikalisch-mathematische Prozessmodelle zur Auslegung und Simulation
- Digitale Zwillinge zur Abbildung und Überwachung realer Anlagen
- Datenbasierte Modelle und ML-gestützte Mustererkennung im Prozessbetrieb
- Hybridmodelle – Kombination von physikalischem Wissen und Messdaten
- Modellbasierte Regelungsstrategien und Betriebspunktoptimierung
- Prescriptive Process Optimization – modellbasierte Handlungsempfehlungen zur kontinuierlichen Prozessverbesserung