High Performance Analytics

Die Abteilung beschäftigt sich mit der Netzwerkanalyse, -simulation und -optimierung und dem Graph Mining, z.B. für Schaltungen, Gastransport, Kühlkreisläufe, Öl- und Gasreservoire und Energiemanagement, sowie dem Robusten Design zur statistischen Analyse und Optimierung parameterabhängiger Aufgabenstellungen, und zwar vorwiegend aus den Bereichen Netzwerke, Produktionsprozesse und industrielle Produkte. Kooperationspartner und Kunden stammen zum Beispiel aus den Bereichen Öl und Gas, Chemie, Mikroelektronik, Automobilbau und Engineering.

Die Abteilung erforscht und entwickelt eigene mathematische Methoden und setzt diese in Softwarelösungen um. Das Leistungsangebot umfasst Studien, Lizenzen unserer Produkte, Spezialsoftwarelösungen sowie den Einbau neuer Module in Software anderer Anbieter.

 

Ursprünglich aus dem Bereich der Geschäftsprozesse stammend, meint der Begriff »High Performance Analytics« die hochperformante Gewinnung, Speicherung und Analyse großer Datenbestände mit dem Ziel, über die zugrunde liegenden Prozesse neue, nichttriviale Einsichten zu lernen, die Prozesse zu steuern bzw. zu verbessern.

Anwendungen können ganz unterschiedlichen naturwissenschaftlich-technischen, aber auch betriebswirtschaftlichen oder gesellschaftlichen Bereichen entstammen. Einige Beispiele sind folgende:

  • Netzwerke: Modellierung, Simulation, Analyse/Optimierung in den Bereichen Gas, Wasser, Energie, Öl etc.
  • die Analyse von Messdaten zur Überwachung und Steuerung von Gas- oder Wassertransportnetzwerken etc.
  • Analyse und Parameteroptimierung industrieller Prozesse bzw. Produkte unter Berücksichtigung von Schwankungen bzw. Toleranzen (Prozess-, Material-, Geometrieparameter usw.)
  • Zustandsüberwachung von Maschinen (Condition Monitoring) oder industrieller Prozesse zur Herstellung von Produkten (Process Monitoring)
  • Prozessmonitoring für die Einspeisung und Verarbeitung gescannter Dokumente im Bereich Datenmanagementsysteme (DMS)
  • Netzwerkanalyse / -steuerung im Bereich Krisenmanagement

Verfahren aus mehreren Bereichen kommen zum Einsatz:

  • Data Mining, Machine Learning bzw. Metamodeling: Die Abteilung entwickelt und implementiert beispielsweise Interpolationsmodelle (response surfaces) und Verfahren der Statistik (DesParO).
  • robuste multikriterielle Optimierung: Die Abteilung entwickelt und implementiert insbesondere für Metamodelle effizient einsetzbare Verfahren (DesParO).
  • statistische Analyse und robuste Optimierung parameterabhängiger Ketten von (Simulations-) Prozessen (PRO-CHAIN).
  • Netzwerke und Graphen: Die Abteilung entwickelt und implementiert ein eigenes Framework zur Netzwerksimulation (MYNTS für elektrische Schaltungen, Gastransport usw.) sowie Software zur Netzwerk- und Graphenmanipulation und -analyse (net'O'graph).

Für die hochskalierende Datenanalyse müssen sowohl die Algorithmen zur Datenverarbeitung als auch der Datentransport und ihre Vorhaltung Möglichkeiten moderner Systemarchitekturen voll ausschöpfen. Eingesetzt werden daher, je nach Bedarf, Methoden des Technical Computing bzw. Cloud Computing.

Projekte:

Simulation und Optimierung des Energiekreislaufs von Rechenzentrums-Klimatisierungsnetzen unter Berücksichtigung von Supercomputer-Betriebsszenarien

(DIN EN ISO 50001) Normgerechtes Energie-Controlling, -Management- und –Optimierungssystem basierend auf Energie-Controlling, -Management- und –Optimierungssystem basierend auf Online Process Mining

Leistungsangebot