Vier intern entwickelte Bausteine decken den gesamten Lebenszyklus eines Moleküls ab:
seinen Entwurf, seine Entwicklung, die Steuerung seiner Produktion und, künftig,
seine Fertigung in der Mikrofabrik.
Unsere Wertschöpfungskette
Vom Molekül zur Produktion, eine integrierte Kette
Vier intern entwickelte Bausteine, vom KI-Entwurf
bis zur gesteuerten Produktion. Fahren Sie über jede Phase.
01
Entwerfen
ALCHEMAI
02
Entwickeln
KONT. FLUSS
03
Steuern
ALCHEMDRIVE
04
Produzieren
CHEMPOCKET
Was uns auszeichnet
Eine Steuerung, die sich kontinuierlich anpasst
Die meisten Industrieverfahren werden durch
fortgeschrittene Regelung (APC) geregelt. AlchemDrive geht weiter: Wo APC einen bekannten
Arbeitspunkt hält, lernt unsere KI, das Verfahren zu führen, auch wenn ihr Modell
unvollständig ist oder die Bedingungen driften.
Klassische fortgeschrittene Regelung · APC
Um einen Arbeitspunkt regeln
Stützt sich auf ein Prozessmodell, oft linearisiert um einen nominalen Arbeitspunkt
Berechnet Korrekturen, um diesen Punkt zu halten: sehr wirksam im eingeschwungenen Zustand
Optimiert vor allem den Dauerbetrieb, weniger die Phasen, in denen sich das Verfahren ändert
Setzt den optimalen Zustand als bekannt voraus und verschlechtert sich, wenn man sich davon entfernt
KI-Steuerung · AlchemDrive
Das gesamte Verfahren führen lernen
Lernt die Führungsstrategie aus Erfahrung, ohne vorgegebenes analytisches Modell
Auf dem gesamten Datenbestand trainiert, optimiert sie auch die Übergangsphasen: Anfahren, Sollwertänderungen, Produktionsübergänge
Entdeckt den optimalen Zustand, statt ihn als bekannt vorauszusetzen
Passt sich in Echtzeit an Abweichungen an: schwankende Eingänge, Katalysatoralterung, unvorhergesehene Störungen
Wo die Industrie oft Ausbeute und Material verliert, in den Übergängen,
lernt die KI, den gesamten Verlauf zu optimieren, nicht nur den Arbeitspunkt. APC und KI
stehen sich nicht immer entgegen: AlchemDrive kann auch ein bestehendes Steuerungssystem ergänzen, das
das führende System bleibt.
Wann KI-Steuerung den Unterschied macht
KI-Steuerung, wann sie sinnvoll ist
Ganz offen: Ein einfaches, stabiles und gut
modelliertes Verfahren lässt sich sehr gut ohne KI steuern. Lernbasierte Steuerung entfaltet ihren Nutzen in
vier Situationen.
Wenig bekannte oder neue Chemie
Kein zuverlässiges analytisches Prozessmodell: Die KI lernt dort, wo die Gleichung fehlt.
Übergangsreiche Verfahren
Häufiges Anfahren, Sollwert- oder Produktionsänderungen: Die Optimierung kann
sich nicht auf den eingeschwungenen Zustand beschränken.
Driftanfällige Verfahren
Katalysatoralterung, Rohstoffschwankungen: Die richtige Einstellung
von gestern ist heute nicht mehr die richtige.
Wanderndes Optimum
Wenn sich der optimale Arbeitspunkt verschiebt, lässt eine starre Einstellung
einen Teil der erreichbaren Ausbeute entgehen.
Warum Alysophil
+
Chemiker UND Data ScientistsEin chemisches Verfahren per KI zu steuern
lässt sich nicht aus einer Tabellenkalkulation improvisieren. Unsere Teams vereinen Synthesechemie, Verfahrenstechnik
und Datenwissenschaft, nicht nur Softwareentwickler.
+
IndustriekulturWir kennen die realen Zwänge der
Praxis: Prozesssicherheit, regulatorische Anforderungen, Maßstabsübertragung. Eine
Steuerung ist nur dann wertvoll, wenn sie in diesem Rahmen besteht.
In der Praxis
Diese Technologien im Einsatz
Unsere Technologiebausteine entfalten ihren vollen Sinn in realen Projekten: KI-Moleküldesign,
Überführung von Synthesen in den kontinuierlichen Fluss, Produktionssteuerung. Entdecken Sie,
wie sie sich in unseren Fallstudien
kombinieren, oder erkunden Sie unsere Rahmen
der Zusammenarbeit, um mit uns zu arbeiten.