Fallstudien
Unser Fokus liegt auf der Anwendung von modernen mathematischen Verfahren auf industrielle Prozesse, Lagerhaltung, Versorgungsketten und Logistik. Durch unsere langjährige Erfahrung haben wir die Expertise, Projekte schnell und zielgerichtet umzusetzen. Neben standardisierten Produkten bieten wir maßgeschneiderte Lösungen, um für jede Projektgröße und Ausgangslage ein bestmögliches Ergebnis zu erhalten. Unsere Fallstudien geben einen Einblick in unseren Projektalltag.
Ausgewählte Anwendungsfälle
Fallstudie Predictive Maintenance Bio-Treibstoffe
Fallstudie Supply Chain Pharmazeutischer Großhandel
Fallstudie Predictive Maintenance Metalle
Fallstudie Predictive Maintenance Luftfahrt
Predictive Maintenance
Für Anlagen wie auch für Produktionsprozesse ist Predictive Maintenance (PdM) der wesentliche Erfolgsfaktor geworden. Zur Vermeidung von Produktionsausfällen ist PdM der Schlüssel zur Kostensenkung. Bei komplexen industriellen Systemen lassen sich so Ausfälle vermeiden, Wartungen besser planen und ein schonender Betrieb von Maschinen schnell realisieren. Eine höhere Prozessqualität bedeutet somit einen direkt messbaren Erfolg.
Prozess-Optimierung
Die Daten von industriellen Prozessen bilden in einer abstrakten Weise das Verhalten der beteiligten Komponenten und Anlagenbauteile ab. Durch die Anwendung von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz auf diese Daten kann ein mathematisches Spiegelbild des Prozesses erzeugt werden. Dieser digitale Klon kann verbesserte Betriebsweise aufdecken.
Bestandsmangement
Lager spielen innerhalb von Lieferketten eine zentrale Rolle und bilden oft ein Netz an eng interagierenden Austauschpunkten. Dabei können Lagerbestände zeitlich begrenzt haltbar sein oder selbst Teil eines übergeordneten Kreislaufs sein. Um den kostengünstigsten Lagerbestand über das gesamte Netzwerk zu finden, müssen Millionen von Nachfragen räumlich aufgelöst vorhergesagt werden. Dabei müssen unzählige zusätzliche Bedingungen erfüllt werden. Eine Kombination aus klassischen Optimierungsmethoden und künstlicher Intelligenz identifiziert die beste Möglichkeit.
Logistik
Immer mehr Güter müssen von einem zu einem anderen Ort transportiert werden. Sei es mit einem Lkw, Zug oder Flugzeug. Je nach Transportweg ergeben sich unterschiedliche Herausforderungen. Eine bestmögliche Preisfindung bei hoher Flexibilität kann in den eng umkämpften Märkten große Vorteile bringen. Bei einer Echtzeitpreisbildung muss in Sekundenbruchteilen und vollautomatisch über KI zwischen Transportunternehmen und Versendern eine Einigung gefunden werden.
Smart City
Im Bereich Infrastruktur bildet die zunehmende Dezentralisierung eine der großen Herausforderungen. Verbraucher und Energieerzeuger sind in Netzen eng verflochten. Um die Städte der Zukunft zuverlässig und ressourcenschonend mit Energie zu versorgen, müssen Stromnetze und Gebäude intelligenter werden. Mathematische Verfahren – wie die künstliche Intelligenz – helfen, diese Problemstellungen zu lösen. Bei werden Daten verwendet, die an Stromzählern, Licht, Klima- und Heizungsanlagen sowie Blockheizkraftwerken und Trafostationen entstehen.