Use-Case-Bewertung
Nüchterne Einschätzung, welche Fragestellung KI braucht – und welche mit klassischen Mitteln besser gelöst ist.
KI dort einsetzen, wo sie einen messbaren Beitrag leistet.
Wir prüfen zuerst, welche Fragestellung im Prozess wirklich Modellierung braucht, und setzen dann Analyse-, Prognose- und Assistenzmodelle um, die im Betrieb bestehen.
Leistungsbeschreibung
KI für Prozessdaten: vom Anwendungsfall zum überwachten Modell
Nicht jede Fragestellung in der Prozesstechnik braucht KI. Deshalb beginnen wir mit einer nüchternen Bewertung: Welches Problem soll gelöst werden, welche Datenlage liegt vor, welche Genauigkeit ist nötig – und wäre eine klassische Regelung oder Auswertung nicht die robustere Lösung? Wo KI trägt, setzen wir Modelle ein, die zum Prozess passen: Anomalie- und Driftdetektion, Qualitäts- und Ausfallprognosen, Soft-Sensoren für schwer messbare Größen sowie Assistenzfunktionen für das Betriebspersonal.
Verfahrenstechnisches Vorwissen fließt dabei bewusst ein: Bilanzen, physikalische Grenzen und Prozesslogik begrenzen den Modellraum. Das reduziert den Datenbedarf, verhindert unplausible Vorhersagen und macht Ergebnisse für Konstrukteure und Betriebsteams nachvollziehbar.
Modelle gehen nicht als Prototyp in den Betrieb: Sie werden gegen historische Zeiträume validiert, im Schattenbetrieb parallel zur bestehenden Fahrweise geprüft und danach mit Überwachung von Modellgüte, Datendrift und Eingriffsgrenzen produktiv gesetzt.
Modelle
Anomaliedetektion, Prognose und Soft-Sensoren
Wir wählen das einfachste Modell, das die Aufgabe zuverlässig löst – von statistischer Prozesskontrolle über Gradient-Boosting bis zu Zeitreihen- und hybriden Modellen mit physikalischen Nebenbedingungen.
- Anomalie- und Driftdetektion auf Sensor- und Prozessdaten
- Qualitätsprognose je Charge oder Zeitfenster mit Unsicherheitsangabe
- Soft-Sensoren für Größen, die nur im Labor oder verzögert messbar sind
- Restlebensdauer- und Ausfallprognosen für kritische Aggregate
- Hybride Modelle: Datenmodell plus verfahrenstechnische Nebenbedingungen
Betrieb
Validierung, Schattenbetrieb und Modellüberwachung
Der Wert eines Modells entsteht erst im Dauerbetrieb. Deshalb gehören Validierung, Überwachung und ein klarer Umgang mit Modellalterung von Anfang an zum Leistungsumfang.
- Validierung gegen historische Zeiträume und getrennte Testdaten
- Schattenbetrieb parallel zur bestehenden Fahrweise vor Freigabe
- Laufende Überwachung von Modellgüte, Datendrift und Datenausfällen
- Definierte Eingriffsgrenzen und Rückfall auf Standardfahrweise
- Nachtraining mit dokumentierter Versionierung und Freigabe
Analyseebenen
Von der Beschreibung zur Handlungsempfehlung
Wir bauen schichtweise auf: erst ein verlässliches Bild des Ist-Zustands, dann Ursachen, dann Prognosen und Empfehlungen.
Deskriptiv
Prozesskennzahlen, Verteilungen und Zustände verlässlich abbilden – die Grundlage jeder weiteren Auswertung.
Diagnostisch
Ursachenanalyse: welche Parameter und Kombinationen erklären Abweichungen in Qualität und Durchsatz.
Prädiktiv
Prognose von Qualitätsmerkmalen, Prozessverläufen und Ausfallwahrscheinlichkeiten.
Präskriptiv
Handlungsempfehlungen und Sollwertvorschläge innerhalb freigegebener Prozessgrenzen.
Leistungsumfang
Was Sie konkret erhalten
Datenaufbereitung
Bereinigte, kontextualisierte Datensätze mit dokumentierten Annahmen und Ausschlüssen.
Modell mit Validierungsbericht
Modellbeschreibung, Kennzahlen, Fehlerverhalten und Grenzen der Anwendbarkeit.
Integration in den Betrieb
Anbindung an Leitsystem, Dashboards oder App inklusive Rollen und Verantwortlichkeiten.
Modellüberwachung
Monitoring von Güte, Drift und Datenverfügbarkeit mit Alarmierung bei Verschlechterung.
Betriebs- und Nachtrainingskonzept
Festgelegte Zyklen, Kriterien und Freigabewege für Nachtraining und Modellwechsel.
Anwendungsfälle
KI in der Prozesstechnik – praktische Beispiele
Chemie / Verfahrenstechnik
Qualitätsmerkmal erst nach Laboranalyse bekannt
Soft-Sensor aus Prozessgrößen mit Unsicherheitsangabe, laufend gegen Laborwerte abgeglichen.
Frühere Reaktion statt nachträglicher Korrektur
Energie & Versorgung
Ungeplante Ausfälle an kritischen Aggregaten
Anomaliedetektion auf Schwingungs-, Strom- und Temperaturdaten mit Prognose des Wartungsfensters.
Wartung planbar statt reaktiv
Lebensmittel & Getränke
Streuende Ausbeute zwischen Schichten und Linien
Ursachenanalyse über Parameterkombinationen, Ableitung empfohlener Sollwertkorridore je Produkt.
Reproduzierbarere Fahrweise über alle Schichten
Themen
Schwerpunkte unserer KI-Lösungen
- XDatenanalyse und Mustererkennung
- XAnomalie- und Driftdetektion
- XQualitäts- und Prozessprognosen
- XSoft-Sensoren für schwer messbare Größen
- XPredictive Maintenance
- XHybride Modelle mit Prozesswissen
- XModellüberwachung und Nachtraining
- XKI-Assistenz für das Betriebspersonal
Häufige Fragen
Fragen zu KI in der Prozesstechnik
- Wie viele Daten sind für ein Modell nötig?
- Das hängt von der Fragestellung ab. Für Anomaliedetektion genügen häufig einige Wochen stabiler Betriebsdaten. Für Qualitätsprognosen sind Zeiträume nötig, die alle relevanten Produkte, Fahrweisen und Störfälle abdecken. Prozesswissen im Modell senkt den Datenbedarf deutlich.
- Sind die Ergebnisse nachvollziehbar?
- Ja, das ist Voraussetzung für den Betrieb. Wir verwenden erklärbare Verfahren beziehungsweise Erklärungskomponenten, die zeigen, welche Prozessgrößen eine Vorhersage tragen. Unplausible Aussagen werden über physikalische Nebenbedingungen ausgeschlossen.
- Was passiert, wenn sich der Prozess verändert?
- Modelldrift wird laufend überwacht. Bei Verschlechterung der Güte oder veränderten Datenverteilungen erfolgt eine Meldung, das Modell fällt bei Bedarf auf die Standardfahrweise zurück und wird mit dokumentierter Freigabe nachtrainiert.
- Bleiben unsere Prozessdaten geschützt?
- Ja. Datenumfang, Speicherort und Zugriffsrechte werden vertraglich festgelegt, inklusive Auftragsverarbeitung. Ein Betrieb ohne Cloud-Anbindung ist möglich; Modelle und Daten werden nicht für andere Kunden verwendet.
Einsatzgebiet
KI-Projekte in der Prozesstechnik setzen wir als externer Dienstleister für Standorte in Deutschland, Österreich und der Schweiz um – Datenaufnahme und Inbetriebnahme vor Ort, Modellentwicklung und Überwachung remote.
Weiterführend
Passende Leistungen im Verbund
Die Leistungsbausteine sind einzeln buchbar und greifen ineinander – von der Prozessaufnahme bis zur laufenden Überwachung.
Nächster Schritt
KI-Potenzial prüfen
Wir bewerten Ihren Anwendungsfall und die vorhandene Datenlage – ehrlich, auch wenn eine klassische Lösung die bessere Wahl ist.