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Whitepaper

Die folgenden Flyer können Sie gerne über das das untenstehende Kontaktformular bei uns anfordern.

Ablauf eines Projektes

Hier erfahren Sie detailliert, wie wir an ein Projekt herangehen, in welche Schritte wir es einteilen und worauf wir bei den einzelnen Projektphasen besonderen Wert legen.

Big Data, Smart Data

Hier erfahren Sie, welche Daten wichtig für eine Analyse sind und wodurch diese beeinflusst  werden.

Datenintegration

Hier geben wir Ihnen einen Einblick in unseren Umgang mit Messdaten, denn eine intelligente Datenablage ist wichtig für eine aussagekräftige Analyse.

Industrie 4.0

Hier erfahren Sie, wie wir mit dem Thema „Industrie 4.0“ umgehen, und wie wir die entsprechenden Prinzipien in unsere Arbeitsweise integrieren.

Mehrschichtdickenmessung

Erfahren Sie, welche Faktoren bei einer Schichtdickenmessung zu beachten sind, und wie eine intelligente Sensortechnologie dabei helfen kann.

Predictive Maintenance

Hier erhalten Sie einen Überblick darüber, was das Konzept Predictive Maintenance ausmacht, welche Vorteile es für Sie bringt, und wie wir an dieses Thema herangehen.

Qualitätskontrolle von Lebensmitteln

Hier wird beschrieben, wie die digitale Bildverarbeitung bei der Qualitätskontrolle hinsichtlich der Farbgebung helfen kann. Als Beispiel dient hier eine Untersuchung verschiedener Senfsorten.

Qualitätskontrolle Motorenentwicklung

In diesem Fallbeispiel wird erklärt, wie Gießereiprodukte, in diesem Fall ein Motorgehäuse, von einer durchdachten Sensortechnologie und Datenanalyse profitieren können. Im vorliegenden Beispiel geht es um die Vermeidung von Rissbildung.

Optimierung von Kosmetikformulierungen

Hier finden Sie ein Beispiel aus der Kosmetikindustrie, wobei die Rezeptur einer Bodylotion optimiert werden sollte.

Datenintegration in der Aluminiumindustrie

In diesem Beispiel geht es um den Walzprozess von Aluminiumcoils. Es wird beschrieben, welche Faktoren zu beachten sind, um eine aussagekräftige Datenanalyse zu erhalten.

Umformsimulation

Dieses Beispiel beschreibt die Anwendung der datengetriebenen Modellierung bei der Simulation von Automobilkarosserien.

Gern stellen wir Ihnen die Flyer als PDF zur Verfügung. Bitte geben Sie uns Ihre Kontaktinformation und wir senden Ihnen die Unterlagen per E-Mail zu. Wenden Sie sich bitte jederzeit gern an uns, wenn Sie Fragen zu den Unterlagen haben.

    Ablauf eines ProjektesBig Data, Smart DataDatenintegrationIndustrie 4.0MehrschichtdickenmessungPredictive MaintenanceQualitätskontrolle von LebensmittelnQualitätskontrolle MotorenentwicklungOptimierung von KosmetikformulierungenDatenintegration in der AluminiumindustrieUmformsimulation

    Forschungsprojekte

    SuperOpt

    Das vom BMBF geförderte Projekt zielt auf die Entwicklung eines Softwaretools zur Strukturoptimierung chemischer Anlagen. Dabei steht das Optimierungsziel der Ressourceneffizienz im Vordergrund.

    CoPro

    Das Ziel des Projektes ist es, den Energie- und Ressourcenverbrauch der Prozessindustrie zu optimieren. Dabei werden Methoden und Werkzeuge für die Prozessüberwachung und -koordination, die Anlagenkontrolle und die dynamische Optimierung unter Marktbedingungen entwickelt und getestet.

    eEgO

    Das Ziel des vom BMBF geförderten Projektes war es, auf den steigenden Bedarf an Crashsimulationen zu reagieren. Hierfür sollte ein innovatives, wirtschaftlich und technisch effizientes Softwaretool entwickelt werden, welches die virtuelle Strukturoptimierung von Fahrzeugkarosserien verbessert.

    Wissenschaftliche Veröffentlichungen

    Thomas Bäck ist Leiter der Forschungsgruppe Natural Computing am Leiden Institute of Advanced Computer Science (LIACS) der Universität Leiden. Außerdem ist er Geschäftsführer und Vice President Technology der divis intelligent solutions GmbH in Dortmund und Mitherausgeber einer Reihe von Fachzeitschriften. Zudem engagiert er sich regelmäßig in Konferenzen zum Themengebiet der evolutionären Algorithmen.

    Google Scholar

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    Kontaktdaten

    divis intelligent solutions GmbH
    Joseph-von-Fraunhofer-Str. 20
    44227 Dortmund
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