Case Study für Metallurgie

Process Digital Twin für Thermo­prozess­anlagen durch Federated Learning

Als Hersteller von Thermoprozessanlagen möchten Sie Ihren Kunden durch Prozesssimulation den kosteneffizienten Betrieb bestehender Anlagen ermöglichen. Da alle Kunden über maßgeschneiderte Systemlösungen mit unterschiedlichen Baugruppen verfügen, ist die Umsetzung von kundenspezifischen digitalen Zwillingen mit konventioneller Machine Learning Technologie herausfordernd.

Erfahren Sie in unserer Case Study, wie ein Hersteller von kundenindividuellen Thermoprozessanlagen die Simulation von Thermoprozessen mit digitalen Prozesszwillingen und Federated Learning ermöglicht.

Die Federated Learning Case Study für Maschinenbauer im Bereich Metallurgie

Ihre Kunden möchten die Kosteneffizienz ihrer bestehenden Thermoprozessanlagen messbar verbessern. Mit Ihren digitalen Prozesszwillingen können sie hierzu Fertigungsprozesse vorab mit anlagen- und anwenderspezifischen Parametern simulieren. Für präzise Vorhersagen möchten Sie das Schmelzprozess-Wissen möglichst vieler industrieller Anwendungen aufnehmen. Gewinnen Sie Kunden, indem diese von verbesserten Fertigungskosten profitieren, ohne ihre Rohdaten dazu mit anderen zu teilen.

Vorteile für Sie als Maschinenbauer

  • Ermöglich Sie kosteneffiziente Planung durch Simulationen mit Digital Twins
  • Bieten Sie jedem Kunden seinen individuellen Prozesszwilling
  • Machen Sie Industrie 4.0 mit Machine Learning im Sondermaschinenbau möglich
  • Nutzen Sie automatische Gruppierungen von KI-Modellen auf Baugruppen-Ebene
  • Gewinnen Sie Kunden mit transparenter Datenhoheit
  • Thermoprozessanlagen lernen voneinander - ohne über einander zu lernen

In unserer Case Study finden Sie weiterführende Informationen, wie Sie diese Vorteile für Ihr Unternehmen nutzen und Ihre Position im Wettbewerb hierdurch nachhaltig stärken.

Erfahren Sie außerdem, wie ein Maschinenbauer von Thermoprozessanlagen Katulu Federated Learning einsetzt, um digitale Zwillinge zur Simulation von Thermo-Prozessen bei maximaler Datenhoheit anzubieten.

Kostenlose Case Study zu Federated Learning

Lesen Sie die Case Study „Kundenspezifische digitale Prozesszwillinge für Thermoprozessanlagen durch Federated Learning“. Bitte füllen Sie das Formular aus, um die Case Study anzufordern.