Data-Mining Technologien
Lösungen, Strategien und Software für Versuchsplanung in Forschung, High speed Experimentation und Prozesstechnik
Wir bieten Ihnen ...
An die moderne Versuchsplanung werden heute vielfältige Anforderungen gestellt. Die Minimierung der Versuchszahl bei Generierung maximaler Information ist nur ein Aspekt. Ebenso sind zeitliche oder apparative Beschränkungen sowie gezielte Anforderungen an z.B. die Auslastung einer Anlage wichtige Randbedingungen, die jede Versuchsplanung erfüllen sollte.
Darüber hinaus sollten verlässliche Aussagen über die Machbarkeit von Projekten zu einem möglichst frühen Zeitpunkt getroffen werden können. Kommerzielle statistische Versuchsplanungswerkzeuge allein können diesen Anforderungen vor dem Hintergrund einer optimalen Kosten-Nutzen-Relation nicht mehr gerecht werden.
Aus diesem Grund haben wir einen effizienten, anwendungsorientierten Methodenverbund aufgebaut und in unserem Design of Experiment (DOE)-Workbench- Konzept realisiert, von dem unsere Kunden bei der Planung und Auswertung ihrer Versuche profitieren. Wir kombinieren modernste Methoden und Algorithmen mit dem Ziel einer optimalen Ausnutzung der zur Verfügung stehenden Ressourcen.
Unser Methodenspektrum umfasst
- statistische und
- evolutionäre Versuchsplanung,
- Neuronale Netz-Techniken,
- rigorose Modellierung,
- Hybridmodellierung sowie
- Data Mining
und erlaubt uns, lösungsorientiert zu arbeiten.
Unsere Produkte im Bereich DOE sind maßgeschneiderte Lösungen für
- Prozessoptimierung
- Produktdesign in Forschung und Entwicklung
- Optimierung chemischer Reaktionen und Bioprozesse
Anstelle einer Anwendung von Standardtechniken bieten wir eine individuelle, kundenbezogene Betreuung bei
- Erstellung kosteneffizienter Versuchsstrategien,
- der Entwicklung von Spezialsoftware für den Einsatz beim Kunden,
- der Erarbeitung ganzheitlicher Workflows von der Versuchsplanung bis zur modellgestützten Optimierung,
- der Bereitstellung und Integration unseres DOE-Workbenchkonzeptes,
- der Umsetzung ganzer Workflows und
- Machbarkeitsstudien.
Nach oben 
Drucken 
Weiterempfehlen 
