TwinPilot ist ein rund um die Uhr remote verf\u00fcgbares Modell f\u00fcr maschinelles Lernen, das die Entscheidungsfindung und Steuerung von Maschinen, Anlagen und industriellen Prozessen unterst\u00fctzt. Zun\u00e4chst erstellen wir einen digitalen Zwilling des Systems (Digital Twin), der dessen Verhalten und die Zusammenh\u00e4nge zwischen den Variablen abbildet. Anschlie\u00dfend trainieren wir auf dieser Grundlage ein ML-Modell, auch mithilfe von best\u00e4rkendem Lernen (Reinforcement Learning, RL), um es auf Entscheidungen unter unterschiedlichen Betriebsbedingungen vorzubereiten. Nach der Inbetriebnahme lernt das Modell kontinuierlich weiter: Es nutzt neue Daten und Erfahrungen, um seine Reaktionen auf Prozess\u00e4nderungen zu verbessern. Dabei kann es Hunderte Faktoren gleichzeitig ber\u00fccksichtigen und Entscheidungen bis hin zum Minutentakt aktualisieren. Die Sollwerte werden an die aktuelle Situation, die Produktionsziele und die technischen Grenzen angepasst. Der Remote-Betrieb erm\u00f6glicht den Zugriff auf das Modell rund um die Uhr und seine Weiterentwicklung mit den sich ver\u00e4ndernden Anforderungen des Betriebs. TwinPilot arbeitet mit vorhandenen SPS-Steuerungen zusammen, die die Basissteuerung und Schutzfunktionen \u00fcbernehmen. Die Entscheidungen des Modells werden innerhalb vereinbarter Betriebsgrenzen umgesetzt.<\/p>","rb_p1_problem":"
TwinLogic \u00fcberf\u00fchrt die Ergebnisse eines trainierten Modells f\u00fcr maschinelles Lernen in eine mathematische Formel oder einen Algorithmus zur deterministischen Entscheidungsfindung. Zun\u00e4chst erstellen wir einen digitalen Zwilling des Systems (Digital Twin), der dessen Verhalten, die Zusammenh\u00e4nge zwischen den Variablen und die relevanten Betriebsbedingungen abbildet. Darauf aufbauend trainieren wir ein ML-Modell und untersuchen anschlie\u00dfend seine Reaktionen auf unterschiedliche Eingangsdaten, Sollwerte und Szenarien. Aus diesen Untersuchungen entwickeln wir eine mathematische Formel oder einen Algorithmus, der in einer SPS oder einem \u00fcbergeordneten System eingesetzt werden kann. Bei gleichen Eingangsdaten und gleichem Zustand liefert der Algorithmus das gleiche Ergebnis. Das erleichtert es, sein Verhalten vorherzusagen, zu testen und zu dokumentieren. Die fertige Logik arbeitet innerhalb ihres validierten Einsatzbereichs, ohne dass das Modell im laufenden Betrieb weitertrainiert werden muss. \u00c4ndern sich die Technologie oder die Betriebsbedingungen, k\u00f6nnen wir die Untersuchungen am Digital Twin wiederholen und eine aktualisierte Version des Algorithmus erstellen.<\/p>","rb_p2_problem":"
TwinScope dient dazu, das Verhalten von Maschinen, Anlagen und Prozessen in einer virtuellen Umgebung zu untersuchen. Ausgangspunkt ist ein digitaler Zwilling des Systems (Digital Twin), auf dessen Grundlage wir ein Modell f\u00fcr maschinelles Lernen trainieren. Untersuchungen mit dem trainierten Modell erm\u00f6glichen es, unterschiedliche Szenarien zu simulieren, den Einfluss zahlreicher Faktoren zu pr\u00fcfen und m\u00f6gliche Betriebsvarianten zu vergleichen. So lassen sich Situationen analysieren, deren Nachbildung an einer realen Anlage teuer, zeitaufwendig, organisatorisch schwierig oder mit Risiken f\u00fcr den Prozess verbunden w\u00e4re. Aus den Simulationsergebnissen gewinnen wir Erkenntnisse und erstellen Berichte, die helfen, geplante \u00c4nderungen zu bewerten und die n\u00e4chsten Schritte festzulegen. TwinScope unterst\u00fctzt die \u00dcberpr\u00fcfung der Auswirkungen neuer Sollwerte, ge\u00e4nderter Algorithmen oder Modernisierungen sowie die Erkennung wiederkehrender Betriebsprofile. Jeder Bericht setzt die Ergebnisse in Bezug zu den getroffenen Annahmen und zum Umfang der Systemabbildung und schafft damit eine nachvollziehbare Grundlage f\u00fcr technische Entscheidungen.<\/p>","rb_p3_problem":"
PlantAgent ist ein KI-Assistent, der die Analyse von Informationen aus dem Unternehmen unterst\u00fctzt. Er verkn\u00fcpft den Kontext aus Maschinenprotokollen, Datenbanken, Dokumentation und Berichten, damit Produktions- und Instandhaltungsteams ben\u00f6tigte Informationen schneller finden und Ereignisabl\u00e4ufe nachvollziehen k\u00f6nnen. Nutzer k\u00f6nnen Fragen in nat\u00fcrlicher Sprache stellen, Daten aus verschiedenen Zeitr\u00e4umen vergleichen und Zusammenfassungen erstellen, ohne zahlreiche Quellen manuell durchsuchen zu m\u00fcssen. Den Analyseumfang, den Informationszugriff und die Darstellung der Antworten passen wir an die Organisation an. Erkenntnisse und Handlungsvorschl\u00e4ge unterst\u00fctzen Fachleute, die diese vor einer Entscheidung anhand der Quelldaten \u00fcberpr\u00fcfen k\u00f6nnen.<\/p>","rb_p5_problem":"
PlantGate ist ein Kommunikationsgateway, das die industrielle Automatisierung (OT) mit IT-Systemen verbindet. Es stellt ausgew\u00e4hlte Maschinen- und Steuerungsdaten in strukturierter Form \u00fcber industrielle Kommunikationsprotokolle bereit. Dadurch k\u00f6nnen Analyseanwendungen, Berichtssysteme und Werkzeuge f\u00fcr das Produktionsmanagement auf diese Daten zugreifen. Zur Integration geh\u00f6ren die Abstimmung von Datenquellen, Bezeichnungen, Einheiten, \u00dcbertragungsintervallen und Zugriffsregeln. Die L\u00f6sung strukturiert den Informationsaustausch und erleichtert die Erweiterung der Anlage um weitere Ger\u00e4te oder Datenempf\u00e4nger. Eine \u00dcbertragung von Befehlen an die OT-Ebene erfordert eine gesonderte Festlegung der Berechtigungen und Ausf\u00fchrungsbedingungen; die Basissteuerung und Schutzfunktionen verbleiben in den SPS-Steuerungen.<\/p>","rb_p6_problem":"
PlantLink erm\u00f6glicht einen sicheren Fernzugriff auf SPS-Steuerungen f\u00fcr Diagnose, Service und technischen Support. Durch die Verbindung zur Anlage \u00fcber das Internet kann die Problemanalyse beginnen, ohne auf die Anreise eines Spezialisten zu warten. Gleichzeitig lassen sich Fahrt-, \u00dcbernachtungs- und Reisezeitkosten reduzieren. Ein Teil der Diagnose- und Programmierarbeiten kann vollst\u00e4ndig aus der Ferne durchgef\u00fchrt werden; in anderen F\u00e4llen l\u00e4sst sich der Vor-Ort-Einsatz besser vorbereiten. Auf der anderen Seite der Verbindung kann das RUNBIT-Team unterst\u00fctzen: Unsere Automatisierungsingenieure k\u00f6nnen sich mit der Steuerung verbinden, deren Verhalten analysieren und der Person an der Maschine bei vereinbarten Arbeitsschritten helfen. Diese Unterst\u00fctzung erleichtert die Zusammenarbeit mit der lokalen Instandhaltung und erm\u00f6glicht einen schnelleren Servicebeginn. PlantLink ber\u00fccksichtigt eine redundante Internetanbindung, sodass eine Ersatzverbindung die Auswirkungen eines Ausfalls des prim\u00e4ren Kommunikationswegs begrenzt. Benutzerrechte, Schutzma\u00dfnahmen sowie Regeln f\u00fcr Zugriff und Verbindungsumschaltung passen wir an die Infrastruktur des Unternehmens an. Das Einsparpotenzial h\u00e4ngt von der Art der St\u00f6rungen, der Anzahl betreuter Standorte und den aus der Ferne ausf\u00fchrbaren Arbeiten ab.<\/p>","rb_p4_problem":"