Hybride KI für Industrieprozesse
AI Engine
Hybride KI, die physikbasierte Modelle mit maschinellem Lernen kombiniert. Anomalieerkennung, Predictive Maintenance, Prozessoptimierung — auf Ihren Daten trainiert.
Hauptfunktionen
Was AI Engine leistet
Hybride Physik + ML
First-Principles-Prozessmodelle mit maschinellem Lernen kombinieren. KI, die Ihren Prozess versteht, nicht nur Ihre Daten.
Anomalieerkennung
Unüberwachtes Lernen erkennt abnormale Muster ohne beschriftete Daten. Funktioniert ab dem ersten Tag.
Predictive Maintenance
Restlebensdauer-Modelle, trainiert auf der Fehlerhistorie Ihrer Geräte. Ausfälle Wochen im Voraus vorhersagen.
Prozessoptimierung
Multivariable Optimierung schlägt Sollwertänderungen vor, um Energie zu reduzieren, den Ertrag zu verbessern oder Abfall zu minimieren.
Echte industrielle Fragen
Verschiedene Pipelines für verschiedene Anwendungsfälle
Jede industrielle Frage entspricht einer bewährten ML-Pipeline. Trainieren Sie in AI Studio, deployen Sie als FlowMaker-Knoten.
“Wie hoch wird die Roheisentemperatur in 3 Stunden sein?”
Regressions-Pipeline
Kontinuierliche numerische Prognose aus aktuellen Prozessdaten
Regression“Wird diese Pumpe in den nächsten 2 Wochen ausfallen?”
Klassifikations-Pipeline
Binäre oder Multi-Klassen-Vorhersage von Ausfallzeitfenstern
Klassifikation“Passt diese Charge zum Golden-Batch-Profil?”
Pattern-Detection-Pipeline
Ähnlichkeitsbewertung gegenüber bekannten Referenztrajektorien
Pattern“Was ist normales Verhalten für diese Sensoren?”
Auto-Encoder-Pipeline
Unüberwachtes Lernen der Basislinie — Alarm bei Abweichung
AnomalieerkennungSo funktioniert es
Einstieg mit AI Engine
Vier Schritte von null bis zur Produktion.
Daten verbinden
AI Engine ruft automatisch historische und Live-Daten aus DataLake und DataCatalog ab.
Modelltyp auswählen
Aus Vorlagen für Anomalieerkennung, Predictive Maintenance oder Prozessoptimierung wählen.
Trainieren
Auto-ML trainiert und validiert Modelle auf Ihren Daten. Keine Data-Science-Expertise erforderlich.
Handeln
Modellausgaben fließen als Auslöser in FlowMaker ein oder erscheinen direkt in Dashboards als Vorhersagen.
Integrationen