PROGNOS ANALYTICS KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN ECHTZEIT. Tanja Krüger,

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1 PROGNOS ANALYTICS KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN ECHTZEIT Tanja Krüger,

2 STECKBRIEF RESOLTO Gründung 2003 Geschäftsführende Gesellschafterin: Fokus: Mitarbeiter: Skalierung: Tanja Krüger Advanced Analytics und Softwarelösungen im industriellen Umfeld 25 primär Informatiker und Mathematiker Verzahnte Entwicklungskooperation mit weiteren Data Scientists am Fraunhofer und CITEC, sowie fest zugeordneten Informatikern im Offshore-Team

3 WAS SCHAUEN WIR UNS AN? PROGNOS EINE LIVE-PLATTFORM FÜR KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN DER INDUSTRIE Bekannte und unbekannte Anomalien vorausschauend aufdecken und verhindern Produktions-Zyklen verkürzen, Qualität erhöhen: vorausschauende Optimierung im Live-Betrieb mit maschinellem Lernen Umgesetzte Beispiele aus der Industrie Alleinstellungsmerkmale von PROGNOS als industriespezifische Echtzeit-Plattform der künstlichen Intelligenz

4 WAS KANN PROGNOS? PROGNOS STATTET KOMPLEXE SYSTEME MIT ADAPTIVER INTELLIGENZ AUS, SO DASS ES: tausende paralleler Eingangssignale automatisch in einem Hintergrundprozess interpretiert korrelative Muster identifiziert und als normales, bekanntes oder zu klassifizierendes Fehlermuster einstuft Trends erkennt und zukünftiges Verhalten extrapoliert, um Prognosen abzugeben gelerntes Wissen auf andere Produktionseinheiten überträgt, um das Lernen zu beschleunigen optimale Reaktionen oder Einstellungen findet und damit ermöglicht die Produktivität und Sicherheit zu steigern Die Algorithmen lernen entweder durch historische Daten oder Echtzeit-Daten. Sie werden in ihren Vorhersagen immer präziser, da sie permanent Informationen sammeln.

5 PROGNOS ANALYTICS Datenaufnahme Analyse Darstellung Optimierung kontinuierlich und in Echtzeit

6 ROLLEN IM PROZESS Mensch Versteht und evaluiert Implementiert Strategien Intuition und Hintergrundkenntnisse Expertenwissen über Muster Maschine Automatische Datenverarbeitung Kein Größenlimit der eingehenden Daten Keine Ermüdung / endlose Konzentration Äußerst schnell Garantierte Qualität

7 DATA SCIENCE VENN DIAGRAMM von Drew Conway

8 ANALYTICS: DIE ENTWICKLUNG

9 FUNKTIONSWEISE DER ALGORITHMEN

10 FUNKTIONSWEISE DER ALGORITHMEN

11 FUNKTIONSWEISE DER ALGORITHMEN

12 EINSATZBEREITE ANALYTICS Global Health Zusammenführung und Auswertung der von Prognos analysierten Daten mit Aussagen zum Zustand der Anlage und Vorschlag zur nächsten Wartung Time Machine Verschieben der Sicht auf Daten in der Vergangenheit, Gegenwart und die extrapolierte Zukunft Benachrichtigungen 24/7 Benachrichtigungen über erkannte Anomalien zukünftig auftretender Störungen Diagnose und Handlungsempfehlung Erkennung, Diagnose und Handlungsempfehlung bei Anomalien. Feedbackfunktion für Experten zur Beurteilung der Störung

13 WEITERE USE CASES Anwendungsfall Benefit Kunde Vorausschauende Anlagenüberwachung Minimierung von Störfällen und Ausfällen Automotive, z. B. Pressen, Robotik, Lackieranlagen Kontinuierliche und vorausschauende Sicherheitsüberwachung Dezentrale Anlagenüberwachung, Minimierung von Sicherheitsrisiken Gewährleistung der Funktionsweise sicherheitsrelevanter Funktionen Hersteller von Generatoren, Turbinen und Pumpen für Wasserkraftwerke Kraftwerksbetreiber Intelligente Produktionsoptimierung Steigerung des Maschinendurchsatzes Jeder Betreiber von Anlagen und Maschinen Optimierung von Batch-Prozessen Vorausschauende Überwachung von Haustechnik und intelligentes Energiemanagement Maximierung der Produktqualität Minimierung der Fertigungszeit Effiziente Bewirtschaftung bei maximaler Gebäudesicherheit Pharma- und Chemieindustrie Facility Management Day-Ahead-Prognosen von Lastprofilen Minimierung von Ausgleichenergie Energiehändler Optimierung der Wasserneutralisation Einsparung von Chemikalien Wasseraufbereitung eines Industrieparks

14 PROGNOS ARCHITEKTUR

15 BEISPIEL: WINDPARK OPTIMIERUNG

16 PROGNOS ARCHITEKTUR Speziell entwickelte Algorithmen für die Echtzeit-Interpretation In Betrieb permanent weiterlernend

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