Projekte
Optimierte Regelung
Ein Reinforcement-Learning-basiertes Steuerungssystem optimiert die Regelung von Gasturbinen, reduziert NOx-Emissionen und verlängert die Lebensdauer, indem es die Turbinendynamik intelligent steuert.
Optimale Arbeitspläne
Ein Optimierungsmodell passt die Produktionsreihenfolge an und reduziert Rüst- sowie Durchlaufzeiten durch effizientere Maschinenbelegung. So konnte die Produktionseffizienz um 15% gesteigert werden.
Vorhersage Herstellungszeiten
Ein Prognosemodell zur Vorhersage der Herstellungszeiten ersetzt erfahrungsbasierte Schätzungen und sorgt für präzisere, konsistentere Vorgabezeiten. Dies verbessert die Produktionseffizienz und reduziert den Aufwand für Zeitbestimmungen.
Portfolio-
segmentierung
Eine datenbasierte Clusteranalyse segmentiert das Portfolio in homogene Gruppen und ersetzt die bisher unsystematische Verwaltung. Dies ermöglicht gezieltere Marketingstrategien und eine effizientere Ressourcennutzung, was zu einer stärkeren Kundenbindung und gesteigerter Profitabilität führt.
Assoziations-
Regeln
Durch eine tiefgehende Musteranalyse basierend auf Mengentheorie werden versteckte Abhängigkeiten zwischen Produkteigenschaften aufgedeckt, um Konfigurationsregeln zu optimieren. Dies führt zu einer effizienteren Produktgestaltung, die besser auf Kundenpräferenzen abgestimmt ist und die Wettbewerbsfähigkeit steigert.
Predictive
Maintenance
Durch Predictive Maintenance werden kontinuierlich Maschinendaten analysiert, um Verschleiß frühzeitig zu erkennen und den optimalen Wartungszeitpunkt zu bestimmen. Dies reduziert Ausfallzeiten, senkt Wartungskosten und verlängert die Lebensdauer der Papiermaschinen.