SuperOpt

Strukturoptimierung chemischer Prozesse für maximale Energieeffizienz

Das vom BMBF geförderte Projekt zielt auf die Entwicklung eines Softwaretools zur Strukturoptimierung chemischer Anlagen. Dabei steht das Optimierungsziel der Ressourceneffizienz im Vordergrund. Im Projekt beteiligen wir uns als Spezialisten für die Methoden der globalen Optimierung. Unser Ziel ist es, ein neuartiges Werkzeug zur Strukturoptimierung chemischer Anlagen als Ergänzung unserer ClearVu Produktsuite zu entwickeln. Damit werden die Parameteroptimierung sowie die Strukturoptimierung in eleganter Weise miteinander verbunden. Das neue Werkzeug hat eine Schnittstelle zu Aspen Plus und ist somit für alle Nutzer dieser Software einsetzbar.

Im Projekt kooperieren wir mit unseren Partnern ZEDO und SUPREN.

CoPro

Verbesserte Energie- und Ressourceneffizienz durch optimierte Koordination der Produktion in der Prozessindustrie

Das von der EU im Rahmen von SPIRE geförderte CoPro-Projekt ist eine Kooperation von Großunternehmen, Universitäten und KMUs. 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. Seitens der divis bringen wir im Projekt Verfahren zur datengetriebenen Modellierung von Prozessen sowie zur Anomalieerkennung ein.

Die Anwendungsbereiche im Projekt umfassen die chemische Produktion, die Produktion von Zellulosefasern und Konsumgütern, und die Sterilisation und Verpackung von Nahrungsmitteln.

eEgO

Entwicklung von Softwaremethoden zur effizienten ersatzmodellgestützten Optimierung für die Crashauslegung im Fahrzeugentwicklungsprozess

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. Unsere Software ClearVu Analytics konnte erfolgreich in solch einen Arbeitsprozess eingegliedert werden.

Das Projekt wurde von 2014-2017 unter der Koordination des Automotive Simulation Centers Stuttgart e.V. und in Kooperation mit den Projektpartnern GNS mbH, SCALE GmbH, der Bergischen Universität Wuppertal und der Technischen Universität München realisiert.

ClearVu Analytics setzt modernste Methoden des Automatic Machine Learning um. ClearVu wendet automatisch eine Vielzahl von datengetriebenen Modellierungsverfahren auf die Daten an, optimiert die Modelle, und bestimme das optimale Modell automatisch. Dieses optimale Modell bietet Ihnen eine zuverlässige Basis für Ihre weiterführenden Analyseschritte.

Sie erstellen damit zum Beispiel Prognosen, ermitteln Parametersensitivitäten, analysieren die Robustheit gegenüber Parameterschwankungen, optimieren Parametereinstellungen u.v.m. Vertiefte Kenntnisse der Statistik sind für Sie als Anwender nicht erforderlich. Mit ClearVu Analytics erkennen Sie Zusammenhänge, ziehen selbständig Rückschlüsse und ermitteln wichtige zusätzliche Optimierungsmöglichkeiten.