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03 Produktion — Baustein

Erst ausprobieren, dann umstellen.

Was-wäre-wenn am Bildschirm — bevor du an der echten Anlage drehst.

Du willst schneller fahren oder ein Rezept ändern? Probier es zuerst am digitalen Zwilling aus. Du siehst, was passieren würde, ohne Material zu verschwenden oder die Produktion anzuhalten. Erst wenn es passt, geht es an die echte Anlage.

QuelloffenSelf-hostedDSGVONIS2-ready
DIGITAL_TWIN_SIMULATION

Produktion — Modul

Digital Twin
R Shiny
Python-Modelle (scikit-learn)
What-if-Simulation
BETRIEBSELF-HOSTED · ON-PREM

Aus dem Alltag

Eine neue Einstellung testen, ohne eine einzige Charge zu riskieren

Bevor die Schicht eine schnellere Fahrweise probiert, spielt der Zwilling sie durch: Ausbeute rauf, ein Engpass an einer Station sichtbar. Die Station wird vorher entlastet — und die echte Umstellung läuft glatt, beim ersten Versuch.

So hängt es technisch zusammen +

Ein digitales Abbild der Anlage wird aus den historischen Prozessdaten gespeist und erlaubt What-if-Szenarien: Parameter verschieben, Durchsatz und Qualität vorhersagen, Engpässe erkennen. Interaktive Modelle laufen als browserbasierte Apps — von einfachen Kennzahl-Rechnern bis zu datengetriebenen Vorhersagemodellen. So wird aus gesammelten Daten ein Werkzeug für Entscheidungen, nicht nur ein Archiv.

Eingesetzte Technik

Worauf das aufbaut

R Shiny

Macht aus Daten interaktive Was-wäre-wenn-Apps im Browser — Regler schieben, Ergebnis sofort sehen.

Auch im Einsatz bei: In Pharma und Finanz weit verbreitet.

scikit-learn

Die Werkzeugkiste fürs maschinelle Lernen — erkennt Muster und sagt Ergebnisse voraus.

Auch im Einsatz bei: J.P. Morgan und Spotify bauen darauf.

JupyterLab

Der Rechen-Notizblock der Datenprofis — Analyse, Diagramme und Erklärung an einem Ort.

Auch im Einsatz bei: NASA und Netflix nutzen es.

Live-Demo

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