Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM
Modellbasierte Optimierung kann zu erheblichen Verbesserungen von Prozessen in der Praxis führen – ob in der Planung und Realisierung von Supply Chains, oder beim Scheduling von Aufgaben in einer Produktionskette, oder im Design und Betrieb von Produktionsanlagen. Eine essentielle Voraussetzung zur Realisierung solcher hybriden Methoden in der Verfahrenstechnik sind verlässliche Modelle, die zu praxisrelevanten Aussagen führen.
Das ITWM besitzt eine langjährige Erfahrung in einer auf die jeweilige Fragestellung angepassten Modellierung, sowie im Training der Modelle mittels Daten aus der Praxis. Modellierung, Simulation und Optimierung werden so umgesetzt, dass eine fortwährende Verbesserung der Modellparameter durch permanenten Vergleich der Modellvorhersagen mit der realen Praxis erfolgt. Dies erlaubt auch, die Datenqualität mit zunehmender Verlässlichkeit zu beurteilen, um beispielsweise Ausreißer oder systematische Fehler früh zu erkennen.
Auf diese Weise werden Daten und Modelle gleichermaßen ernst genommen – Modelle lernen aus den Daten (Model learning), Daten können mit den Modellen abgeglichen und beurteilt werden (Smart Data). In einer Reihe von Projekten konnten bereits hybride Methoden der Verfahrenstechnik auf der Basis unserer Modelle realisiert werden.