graphicx.ai – Automatisierte Prozessoptimierung

Beste Ergebnisse mit Machine Learning

Unsere KI-Plattform graphicx.ai bereichert die Welt der Ingenieure mit den vielfältigen Möglichkeiten des Maschinellen Lernens. Wir setzen dabei unter anderem auf die Methodik des sogenannten bestärkenden Lernens (englisch: Reinforcement Learning).

graphicx.ai ermöglich dabei die Prozessoptimierung in verschiedenen Dimensionen wie etwa Kosteneinsparung und Qualitätsmaximierung. Auch weitere Funktionen wie Anomalie-Erkennung und vorausschauende Wartung bieten wir an.

Wie funktioniert es?

Im ersten Schritt wird die etablierte Steuerungslogik der einzelnen Maschinen und Anlagen nicht ersetzt, sondern mit Blick auf den Gesamtprozess verbessert.

Hierfür wird gemeinsam von Ihren Ingenieuren und unseren Experten ein digitales Abbild des Prozesses erstellt. Dieses enthält eine Repräsentation aller relevanten Sensoren, Aktuatoren, wichtige exogene Einflussgrößen und die Optimierungskriterien. Unsere Plattform kann dabei auch genutzt werden, um Ihr bereits vorhandenes IoT-Ökosystem um KI-Funktionalitäten zu erweitern.

Wenn Sie schon ein konkretes Anwendungsszenario haben, können Sie auf unsere vordefinierten Lösungspakete HVAC Control und processControl zurückgreifen. HVAC Control übernimmt nach einer Trainingsphase vollautomatisch die Steuerung und Regelung von HLK-Prozessen.

processControl hilft Ihnen, Ihr Domänenwissen in ein Machine Learning-Projekt einzubringen und so schneller und mit weniger Daten Optimierungsziele zu erreichen.

graphicx.ai übernimmt Aufgaben, die bisher nur durch menschliches Lernen möglich waren.

Vorteile

graphicx.ai lernt von selbst und wird immer besser

Im Ergebnis kann der Automatisierungsgrad deutlich erhöht werden.


Optimierung von Zielgrößen in beliebige Richtungen möglich

Egal ob Qualität, Energie, Durchfluss oder Leistung verbessert werden sollen – sogar eine Kombination ist möglich!


Kein Risiko für Ihren Betrieb

Dem System liegt ein funktionaler Digitaler Zwilling zu Grunde. Dadurch kann die Lernphase rückwirkungsfrei für das System erfolgen.


Vorausschauende Wartung inklusive

Durch den Systemaufbau können bereits bekannte Anwendungen wie Predictive Maintenance und Anomalie-Erkennung mit abgedeckt werden.

Warum graphicx.ai?

  • Einfache Implementierung:
    Der Control-Ansatz basiert auf der graphicx AIoT-Plattform und ist daher schnell und mit bewährten Methoden mit industriellen Assets verbunden.
  • Vorhersage-basiert: 
    Wir nutzen bestehende, relevante Prognosen, die frei verfügbar sind (z. B. Wetterprognosen) und erstellen eigene Prognosen des Systems für die nahe Zukunft.
  • Volle Kontrolle:
    Durch die graphische Rückführung des Erfolgs behalten Sie stets die absolute Kontrolle über Eingriffe am System sowie deren Auswirkungen auf die Zielgrößen.
  • Stufenweiser Einstieg:
    Falls gewünscht kann in der ersten Phase auf einen aktiven Eingriff verzichtet werden. Trotzdem stehen schon Predictive Maintenance, Anomalieerkennung und Handlungsempfehlungen bereit.
  • Digitaler Zwilling als Sparringspartner:
    Die Control Policy übt ihre Eingriffe an dem funktionalen Digitalen Zwilling. Dadurch kann man die Eingriffe testen, bevor Sie auf das reale Asset geschaltet werden.
  • Einfache Definition der Optimierungsziele: Mittels Objective, Constraints und Parametern werden auf vorbestimmte einfache Art und Weise die Optimierungsziele für den Algorithmus festgelegt.

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