Ihre Prozessdaten haben mehr Einsparpotenzial als Sie denken
Wir zeigen Ihnen auf Basis Ihrer eigenen Daten, wo in Ihrer Anlage messbare Optimierung möglich ist und validieren mögliche Anpassungen im laufenden Betrieb.
Ungenutzte Potenziale bleiben oft verborgen, auch wenn Prozesse bereits umfassend analysiert, simuliert und optimiert wurden. Denn im laufenden Betrieb verhalten sich Anlagen oft komplexer, als es klassische Modelle vollständig abbilden können.
Genau hier setzt das Data Science Framework an: Wir nutzen reale Betriebsdaten und KI, um zusätzliche Optimierungspotentiale sichtbar zu machen und Optimierungen kontrolliert im Betrieb zu validieren.
Wann ist das Data Science Framework für Sie sinnvoll?
Wir zeigen, wo Einsparpotenzial möglich ist, ohne Qualität und Betrieb zu gefährden.
Wir ergänzen diese Sicht um das reale Anlagenverhalten im laufenden Betrieb.
Wir machen Zusammenhänge datenbasiert sichtbar und bewertbar.
Wir führen relevante Daten zusammen, strukturieren sie und machen sie analysierbar.
Vorschläge werden mit Ihren Prozessexperten geprüft und kontrolliert im Betrieb validiert.
Der iterative Ansatz schafft eine Grundlage für wiederholbare Optimierung.
In vielen Anlagen sind die relevanten Einflussfaktoren grundsätzlich bekannt. Unklar bleibt jedoch oft, wie sie im laufenden Betrieb tatsächlich zusammenspielen.
Welche Parameter beeinflussen den Energieverbrauch wirklich?
Wo liegen ungenutzte Optimierungspotenziale?
Was ist möglich, ohne Qualität oder Betrieb zu gefährden?
Modelle und Erfahrungswerte liefern dafür wichtige Orientierung. Doch gerade in komplexen Prozessräumen bleiben entscheidende Wechselwirkungen häufig unsichtbar.
Zwischen Modell und Realität liegt ungenutztes Potenzial
Simulationsmodelle und klassische Berechnungen zeigen ideale Zustände. Die Realität im Betrieb weicht jedoch oft davon ab. Genau in dieser Differenz entstehen messbare Optimierungspotenziale:
reale Wechselwirkungen zwischen Parametern
bisher nicht erkannte Zusammenhänge im Prozess
Abweichungen vom «optimalen» Modellzustand
Ohne Zugriff auf das tatsächliche Anlagenverhalten bleiben diese Potenziale ungenutzt. Oder werden aus Risikoüberlegungen nicht umgesetzt.
Mit dem Data Science Framework nutzen wir reale Betriebsdaten, um Rezeptparameter datenbasiert zu optimieren.
So funktioniert das Data Science Framework
Schritt 1: Relevante Daten identifizieren und nutzbar machen
Nicht alle verfügbaren Daten sind für die Optimierung entscheidend. Wir identifizieren, welche Prozessdaten tatsächlich Einfluss auf Ihre Fragestellung haben, prüfen deren Qualität und bereiten sie so auf, dass sie direkt für die Analyse genutzt werden können.
Ergebnis: Eine belastbare Datenbasis statt unstrukturierter Datensammlung
Schritt 2: Zusammenhänge sichtbar machen und Potenziale ableiten
Auf Basis der realen Betriebsdaten werden Modelle entwickelt, die das tatsächliche Verhalten der Anlage abbilden. Dabei werden auch Wechselwirkungen zwischen Parametern sichtbar, die in klassischen Ansätzen oft verborgen bleiben. Daraus entstehen konkrete Vorschläge für optimierte Parameter-Sets.
Ergebnis: Nachvollziehbare Zusammenhänge und konkrete Optimierungsansätze
Schritt 3: Im Betrieb testen und gezielt weiterentwickeln
Die abgeleiteten Parameter-Sets werden nicht theoretisch bewertet und auch nicht ungeprüft umgesetzt. Sie werden datenbasiert vorgeschlagen, mit Ihrem Prozesswissen geprüft und im laufenden Betrieb kontrolliert validiert. Neue Erkenntnisse fliessen direkt in die Modelle zurück und verbessern die Vorschläge iterativ – abgestimmt mit Ihren betrieblichen Anforderungen.
Ergebnis: Validierte Optimierungen, die im realen Betrieb funktionieren
