Implementatie van modelmatige data-analyses
Actiegerichte inzichten verkrijgen voor complexe productiesystemen met dynamische machines, geïntegreerde robotica en geautomatiseerde verwerkingsapparatuur is complex. Om beslissingsondersteuning voor het monitoren, controleren en onderhouden van deze toepassingen een stap dichterbij te brengen, is er nood aan goede modellen van de fysieke fenomenen die zich voordoen. Helaas zijn deze modellen vaak onvolledig of ontoereikend.
Met onze modelmatig data-analyse (MODA) kunnen we deze modellen verbeteren door op fysica gebaseerde inzichten te combineren met datagestuurde technologie zoals zelflerende systemen (machine learning) en artificiële intelligentie (AI). Deze unieke hybride aanpak stelt ons in staat om modellen van fysieke fenomenen, zoals energieverbruik, productkwaliteit en productie-efficiëntie, te creëren en te verbeteren.
Wat bieden we aan?
We helpen bedrijven om:
- een beter inzicht te krijgen in het gedrag van hun product of productieproces door het implementeren van modelmatige data-analyses;
- met behulp van modelmatige data-analyses een beslissingsondersteunende strategie op te zetten;
- onze toolchain over te nemen en in hun softwareroutines te integreren.
Data zijn de sleutel tot een beter begrip van machines en processen, maar in de huidige data-analyses is de bestaande gespecialiseerde kennis van dergelijke machines of processen niet inherent aanwezig. MODA verbetert fysieke, empirische modellen (white box-modellen) met datagestuurde informatie (black box-modellen) van niet gemodelleerde componenten of moeilijk te modelleren fysieke hoeveelheden. Deze gecombineerde informatie maakt nieuwe inzichten in de systemen mogelijk. Vervolgens worden deze inzichten gebruikt om het model op een iteratieve manier te optimaliseren.
Onze unieke software
We maken in dit proces gebruik van verschillende unieke software- en hardwaretools:
- Hybride modelleertoolbox
- Modelleertoolbox op basis van diep verborgen fysica
- Toolset voor inschatting van levensduur