aivis® erstellt individuelle, kausale Weltmodelle direkt aus Rohprozessdaten – mit minimalem Expertenaufwand. Dadurch entsteht ein tiefes Verständnis und eine präzise Steuerung komplexer, sich ständig verändernder Prozesse, basierend auf echten Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen.
Warum ist es so schwer, komplexe Systeme in der realen Welt zu steuern?
Weil sie nie vollständig vorhersehbar sind. Ob Produktionsanlage, Energiesystem oder biologischer Prozess – sie alle bestehen aus einer Mischung aus deterministischen Gesetzmäßigkeiten und zufälligen Schwankungen.
Einige Teile folgen klaren physikalischen oder logischen Regeln. Andere reagieren auf wechselnde Eingaben, Umgebungsbedingungen oder Störungen. Die Herausforderung – und zugleich der Schlüssel – liegt darin, beides zu trennen und gezielt auf das System einzuwirken.
Nehmen wir industrielle Produktionsprozesse: Tausende von Signalen, Hunderte von Stellgrößen, wechselnde Produkte, enge Toleranzen. Stabilität, Effizienz und Qualität gleichzeitig zu sichern ist kein Überwachungsproblem – es ist ein Steuerungsproblem.
Und das lässt sich nicht mit bloßen Korrelationen lösen. Es erfordert ein echtes Verständnis von Ursache und Wirkung.
Viele KI-Ansätze versprechen Kontrolle – doch die meisten halten dieses Versprechen nicht.
Moderne Methoden werden häufig auf reale Prozesse übertragen, scheitern aber oft am Kernproblem: dem Verständnis von Ursache und Wirkung in komplexen, dynamischen Systemen.
Das Ergebnis? Tools, die in der Theorie klug erscheinen – in der Praxis aber keine verlässliche, steuerbare Kontrolle ermöglichen.
Kausale Struktur durch Invarianten erkennen
Alles beginnt mit interventionellen Daten, denn Kausalität lässt sich aus reinen Beobachtungen nicht ableiten. Diese Daten zeigen, wie sich das System in der Vergangenheit nach Stellgrößenänderungen verhalten hat – und damit, welche Anpassungen welche Wirkungen hatten. Aus diesen Verläufen identifiziert aivis® sogenannte Invarianten – Beziehungen, die über unterschiedliche Betriebszustände hinweg stabil bleiben. Sie bilden das strukturelle Rückgrat des Prozesses und spiegeln die kausale Struktur, die auch unter Eingriffen und sich verändernden Bedingungen gültig bleibt.
Für jedes zentrale Ziel – etwa Qualität, Energieverbrauch oder Durchsatz – erstellt aivis® ein spezielles Antwortmodell (basierend auf unsicherheits-bewussten Gaussian-Process-Prädiktoren (GP), die nicht-lineares Verhalten erfassen und Konfidenz-Bereiche angeben). Diese Einzelmodelle werden anschließend zu einem konsistenten, gemeinsamen Weltmodell vereint, das Struktur, Reaktionsverhalten und Unsicherheit abbildet – robust gegenüber Rückkopplungen, Rauschen und driftenden Prozessbedingungen.
Das Ergebnis ist ein tiefgreifendes, kausal fundiertes Prozessverständnis: Das Weltmodell kann Was-wäre-wenn-Szenarien simulieren (mittels Constraint Optimization) und die kleinsten, sicheren Stellgrößenanpassungen berechnen, um konkurrierende Zielgrößen auch unter wechselnden Bedingungen optimal auszubalancieren.
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Mit aivis® entsteht ein prozessspezifisches Weltmodell direkt aus Rohdaten – mit minimalem Expertenaufwand und ganz ohne manuelle Modellierung. Das Ergebnis ist nicht bloß eine Vorhersage, sondern ein System, das den Prozess wirklich versteht – und gezielt bei Steuerungsentscheidungen unterstützt.
Zuverlässige, echtzeitfähige Schätzungen von Labor-KPIs zwischen den tatsächlichen Messungen – fundiert auf der gelernten Prozessstruktur.
Qualität, Energie, Materialeinsatz und Durchsatz werden gemeinsam optimiert – ohne blinde Zielkonflikte, immer im Rahmen realer Prozessgrenzen.
Konkrete Stellgrößenanpassungen, gezielt, sicher und minimal – mit prognostizierter Wirkung und Vertrauensintervallen.
Strukturelle Invarianten kombiniert mit lokalen, inkrementellen Updates sorgen für stabile Empfehlungen, auch wenn sich Betriebsbedingungen verändern – ohne katastrophales Vergessen.
Schnelle Inbetriebnahme, minimale Datenanforderungen, keine handgebauten Graphen – das Modell passt sich jeder Linie individuell an und lernt direkt aus deren Historie.
Die Modellinferenz ist äußerst ressourcenschonend und läuft deutlich effizienter auf Edge-Geräten als neuronale Netze.
Bereits erfolgreich im Einsatz in anspruchsvollen Industrieumgebungen – etwa in der Papier- und Nonwoven-Herstellung – bildet diese Engine das kausale Herz von Process Booster X, im Einsatz als Copilot (Entscheidungsunterstützung) oder Autopilot (geschlossener Regelkreis).