Industrielle KI & Advanced Process Control

Driftende Regelkreise und konservative Sollwerte durch modellbasierte prädiktive Regelung ersetzen — APC/MPC, Soft-Sensoren, Digitale Zwillinge, Echtzeit-Optimierung.

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Process industry - control room
Prozessindustrie Energie & Ausschuss senken, auf schwankende Eingangsqualität reagieren und Ziele bei Durchsatz, Qualität und Energie balancieren.
Manufacturing - automated line
Fertigung Werkzeuge, die Bediener führen oder Parameter automatisch anpassen – weniger Ausschuss, mehr Durchsatz.
Erfahrung bei
· · · ·
Frühere Stationen, keine Kunden-Endorsements.
Werkzeuge & Plattformen
Python · MATLAB / Simulink · C / C++ · CasADi / acados · WinCC OA

Der Industrial-AI-Stack

Industrial AI ist kein einzelnes Produkt — es ist ein geschichteter Stack. Jede Schicht baut auf der darunter auf, jede hat einen dokumentierten ROI von 6–18 Monaten. Ein Diagnose-Call identifiziert, auf welcher Stufe Ihre Anlage steht.

Schicht 7 Digitaler Zwilling

Lebendiges virtuelles Abbild — Modell + Zustandsschätzung + RTO/MPC integriert.

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Schicht 6 Echtzeit-Optimierung (RTO / DRTO)

Wirtschaftlich optimalen Betriebspunkt alle 30 Minuten berechnen. 1–15 Mio. €/Jahr.

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Schicht 5 APC / MPC / NMPC

Mehrgrößige Regelung — Sollwerte halten, Störungen ausregeln, Grenzen einhalten.

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Schicht 4 Prädiktive Instandhaltung

Lagerverschleiß und Degradierung aus Sensor-Daten erkennen.

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Schicht 3 Prozessüberwachung — SPC / MSPC / FDD

Drift und Anomalien erkennen, bevor sie Qualitätsprobleme verursachen.

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Schicht 2 Soft Sensors & Zustandsschätzung

Unmessbare Qualitätsgrößen schätzen und Modelle synchronisieren.

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Schicht 1 Messung & Dateninfrastruktur

Sensoren, Analysatoren, Historian (AVEVA PI, OPC UA). Das Fundament.

Auf welcher Stufe steht Ihre Anlage?

Ein 30-minütiger Diagnose-Call kartiert Ihre aktuelle Position und den schnellsten Weg zum messbaren ROI.

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Nachgewiesene Ergebnisse

Fundiertes PhD-Wissen kombiniert mit 20+ Jahren realer Implementierungen — in Prozessindustrie, Energie und autonomen Systemen.

20+ Jahre Praxiserfahrung
30+ Projekte
PhD in Regelungstechnik
5 Sprachen
  • Ehemaliger MPC-Ingenieur bei CERN (LHC-Kryogenik bei 1,9 K), IAV GmbH (Windturbinenregelung), SkySails Power (Flugwindenergie) und evosoft (Siemens Corporate Technology)
  • 4× MSc in Regelungstechnik (Grenoble INP, Karlsruher Institut für Technologie, Technische Universität Danzig) und Promotion an der Universität Valladolid — ausgebildet an vier europäischen Spitzenhochschulen
  • Branchen: Teilchenphysik-Kryogenik (CERN), Windenergie (IAV, SkySails), industrielle SCADA-Systeme (evosoft/Siemens) und Luftfahrt-HIL-Simulation (Assystem Group, A400M)

Kostenloses Beratungsgespräch

Vereinbaren Sie ein 30-minütiges Gespräch, um Ihre Prozessherausforderungen zu besprechen.

Das besprechen wir:

  • Ihre aktuellen Prozessherausforderungen
  • Potenzial für APC/Optimierung
  • Praktische nächste Schritte
  • Ihre technischen Fragen
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Fallstudien

Ausgewählte Projektzusammenfassungen — alle unter NDA, standardmäßig anonymisiert.

NDA · anonymisiert Kryotechnik · NMPC

Supraflüssige Heliumkälteanlage

Wirtschaftlicher NMPC für eine großtechnische Kälteanlage bei 1,9 K. First-Principles-Modell, optimierungsbasierte Zustandsschätzung und übergeordnete Regelung.

Energieeffiziente autonome Anlage mit mehreren MW Kühlleistung.

 NDA · anonymisiert Windenergie · Regelungstechnik

Regelungssystem für Mehrfach-MW-Windanlage

Funktionsarchitektur, Dynamiksimulationen, Feedback-Regelkreise, Economic NMPC, Parameteroptimierung und On-Board-Diagnose für eine Großwindanlage.

Verbesserte Lastführung, Fehlererkennung und Anlagenlebensdauer.

 NDA · anonymisiert Flugwindenergie · Trajektorienoptimierung

Drachenkraftwerk — 3D-Flugautomatisierung

Flugautomatisierung für ein Airborne-Wind-Energy-System: nichtlineare Modelle, UKF-Zustandsschätzer, Feedback-Regelung und Online-3D-Trajektorienoptimierung für autonomen Drachenflug.

Autonome Energieerzeugungsflüge mit Online-Neuplanung.

 NDA · anonymisiert Avionik · Soft Sensor

Variometer — Sensorfusion für Piloten

Nichtlineare Zustandsschätzung für ein Gleitschirmvariometer mit Fusion von Barometer- und IMU-Daten für latenzarme Vertikalgeschwindigkeit und Gesamtenergieanzeige.

Echtzeitige Energieanzeige mit Latenz unter einer Sekunde.

Alle Fallstudien ansehen →

Kompetenzen nachgewiesen in bisherigen Projekten

Tiefe Theorie + viele Jahre Praxis in F&E-Kontexten, neue Systemtypen, klare und engagierende Vermittlung – passend zur Zielgruppe.

Regelkreisauslegung und -abstimmung

PID, Kaskaden-, Vorsteuerungs- und Verhältnisregelung – strukturierte Auslegung, Identifikation, Tuning und Inbetriebnahme für stabilen, reaktionsschnellen und robusten Betrieb.

APC & MPC

Effizienter Betrieb nichtlinearer, stark gekoppelter Systeme über weite Bereiche – unter strengen Nebenbedingungen.

Zustandsschätzung

Modelle + verfügbare Sensoren kombinieren, Messgenauigkeit erhöhen, teure Sensorik sparen und nicht messbare Größen schätzen.

Optimierung & Trajektorien

Planung/Logistik & Ressourcen auf Werksebene sowie Trajektorien für Maschinen – mehr Durchsatz, weniger Verschleiß & Energiekosten.

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Modellierung & Simulation (Digitale Zwillinge)

Ideen & Strategien ohne Produktionsrisiko bewerten; Parameter- & Sensitivitätsstudien, Optimierung und Operator-Training.

Operator-Simulatoren

Offline schulen statt Anlage stoppen – Normalbetrieb, komplexe Situationen und Safety-Szenarien.

Workshops & Kurse

Promotion, zahlreiche Vorträge; Schlüsselwissen kompakt, zielgruppengerecht (Experten, Entscheider, Techniker).

Tools & Stack

Bewährte Industrietools, fallweise gewählt. Nahtlose Integration in Ihre Softwarebasis und Zusammenarbeit via Versionsverwaltung.

Publikationen

Peer-Review-Artikel, Konferenzbeiträge und Dissertationen zu Model Predictive Control, Zustandsschätzung und Kryotechnik am CERN.

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Produkte

VFD-Pumpen Tuning Tool

Geführter Web-Assistent für die vollständige VFD-Konfiguration von Druckerhöhungsanlagen. Wenige Vor-Ort-Messungen eingeben — das Tool berechnet alle 30+ VFD-Parameter passgenau für Ihre Installation. Deckt PID-Einstellungen, Analogeingang-Skalierung, Schlaf-/Aufwachschwellen und Motoridentifikation ab. Kostenlos, online, mobilfähig.

VFD-Pumpen Tuning Tool →

Ihr Nutzen

Konkrete Ergebnisse

  • Mehr Durchsatz und kürzere Zykluszeiten bei gleicher Qualität
  • Geringere Energie-, Kraftstoff- und Rohstoffkosten; weniger Ausschuss und Emissionen
  • Stabilere Prozesse trotz Störungen, schwankender Eingangsgrößen und Modellunsicherheiten
  • Geringerer Komponentenverschleiß, Aktuatormüdigkeit und Wartungskosten
  • Preisoptimaler Betrieb — in Echtzeit angepasst an Energiepreise, Nachfrage und Marktsignale
  • Sicherheitsgarantierte Automation — Kraftgrenzen, Kollisionsvermeidung und Hindernisabstände per Design
  • Schnellere Inbetriebnahmen und kürzere Versuchszeiten
  • Transparente, nachvollziehbare Entscheidungen durch Daten, Modelle und Simulation
  • Geringere Abhängigkeit von knappen Spezialisten — fortschrittliche Automatisierung übernimmt komplexe Aufgaben rund um die Uhr, ohne Experten in jeder Schicht zu erfordern
Service

Deployment Toolchains für skalierbare Automatisierung

Wenn komplexe Steuerungslogik für viele Maschinenvarianten oder Standorte angepasst und deployt werden muss, ist manueller Neuaufbau der Engpass. Ich entwickle Engineering-Toolchains, die strukturierte Konfigurationen in einsatzfertige Artefakte überführen: Reglereinstellungen, SPS-Code, HMI-Objekte, Tests, Inbetriebnahme-Checklisten und Dokumentation — konsistent, mit weniger Fehlern, schneller.

Die Toolchain generiert:
  • Reglerstruktur und Parametersätze
  • SPS-Code-Skelette und Deployment-Pakete
  • HMI-Objekte, Alarmstrukturen, E/A-Zuordnungen
  • Tests, Simulationsassets, Inbetriebnahme-Checklisten
  • Dokumentation für Bediener und Ingenieure
Gut geeignet, wenn:

Dasselbe Engineering-Muster wiederholt sich projektübergreifend; die Inbetriebnahme ist langsam oder fehleranfällig; Wissen konzentriert sich bei wenigen Experten; die Qualität schwankt zwischen Standorten oder Maschinenvarianten.

"Erst die Engineering-Logik stabilisieren — dann industrialisieren."

Engineering-Workflow besprechen

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Sehen Sie, wie viel Sie mit Advanced Process Control sparen könnten.

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€/Jahr
€/Jahr
€/Jahr
€/Jahr

Potenzielle Jahreseinsparungen

Energiereduktion €75,000 10-15%
Ausschussreduktion €40,000 15-25%
Durchsatzsteigerung €100,000 3-8%
Stillstandsreduktion €20,000 15-25%
Jährliche Gesamteinsparung €235,000
Typische Amortisation: 6-18 Monate

Personalisierte Machbarkeitsstudie anfordern

Wir antworten innerhalb von 2 Werktagen mit einer maßgeschneiderten Analyse.

Bereiche basierend auf veröffentlichten Industrieimplementierungen (Stahl, Zement, HLK). Ergebnisse variieren je nach Prozess. Belegte Fallstudien ansehen →

Senden Sie Ihre Historian-Daten für eine schnelle Machbarkeitsschätzung (NDA-bereit) Wir unterzeichnen NDAs vor Erhalt jeglicher Daten.

Kostenlose Prozessdiagnose (1 Seite)

Senden Sie uns eine Woche Historian-Daten und wir liefern einen kompakten 1-seitigen Diagnosebericht: Engpassidentifikation, Regelkreisgesundheit und eine realistische Verbesserungsschätzung — kostenlos und unverbindlich.

NDA wird vor dem Datenaustausch unterzeichnet. Ergebnisse innerhalb von 5 Werktagen.

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Branchen

Konkrete Ergebnisse in Fertigung, Prozessindustrie, Energie, Robotik, Logistik und Maschinenbau.

Gleitschirm- & Drachensysteme

Flugzustandsschätzung und geschlossene Regelkreise für Gleitschirme und Drachensysteme — Beobachterentwurf, Stabilitätsaugmentierung und autonome Führung, gestützt auf über 1.000 Gleitschirm-Flugstunden.

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Fertigung & CNC

Zykluszeiten senken und Durchsatz erhöhen bei CNC-Bearbeitung, Roboterfräsen und Montagelinien. Konturfehler-Kompensation, Vorschuboptimierung und Auslenkungsvorhersage reduzieren Ausschuss und verbessern Oberflächenqualität.

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Prozessindustrie

Nichtlineare Batch- und Dauerprozesse meistern – Chemie, Pharma, Zement, Stahl und Lebensmittel. Wenn große Störungen, Betrieb nahe an Grenzen oder Modellfehler dazu führen, dass das Steuerungssystem während transienter Phasen unwirtschaftlich arbeitet und RTO-Sollwerte ihre Gültigkeit verlieren, bettet Economic MPC das wirtschaftliche Ziel direkt in den Regelkreis ein.

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Energie, Gebäude & Landwirtschaft

Erneuerbaren Energieertrag maximieren, Batteriespeicher für Preisarbitrage einsetzen, Gebäude-HLK um 17 %+ reduzieren und Gewächshausheizkosten minimieren – mit zeitvariablen Preisen und Wetterprognosen direkt im Regler.

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Weitere Branchen anzeigen

Maschinenbauer

Trajektorienoptimierung und modellbasierte Regelung einbetten – für höhere Präzision, weniger Komponentenverschleiß und niedrigeren Energieverbrauch, mit eingebetteten Solvern die Echtzeitanforderungen auf Standard-PLCs erfüllen.

Robotik & Autonome Systeme

Kollaborative Roboter auf ISO-15066-Kraftgrenzen regeln, kollisionsfreie Bewegungen für Handhabung und Montage planen und Lauf- oder Radroboter in unstrukturierten Umgebungen betreiben – Constraint-Einhaltung per Design garantiert.

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Logistik & Intralogistik

AGV-Routen und Geschwindigkeitsprofile in Lagern optimieren, Kranschwingungen dämpfen, Mehrroboter-Flotten synchronisieren und Pfade in Echtzeit unter Unsicherheit neu planen. MPC ersetzt konservative Festgeschwindigkeitsprofile.

Luft- & Raumfahrt, UAV & Marine

Führung und Regelung für Drohnen, UAV-Schwärme, Unterwasserfahrzeuge und Schiffe – von zeitoptimalen Trajektorien über dynamische Positionierung bis zur fehlertoleranten Lageregelung bei Aktuatorsättigung.

Elektrische Antriebe & Leistungselektronik

Prädiktive Drehmoment- und Stromregelung für Frequenzumrichter, geschaltete Reluktanz- und Permanentmagnetmotoren. Drehmomentwelligkeit reduzieren, Lebensdauer verlängern und Netzfehler-Durchfahranforderungen erfüllen.

Prädiktive Instandhaltung

Lagerverschleiß, Getriebedegradierung und verstopfte Filter aus Live-Sensordaten erkennen — bevor es zum Ausfall kommt. Oft so einfach wie ein Mikrofon und geeignete Signalverarbeitung.

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Anlagenweites Control-Performance-Audit planen

Bereit, Ihren Prozess zu verbessern?

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So arbeiten wir (in 4 Schritten)

1

Audit & Diagnose:

Daten, Ziele & Constraints klären; Quick-Wins identifizieren.

2

Simulation & Konzept:

Digitale Zwillinge, erste MPC/Schätzer; Potenzial belegen.

3

Pilot & Tests:

Proof-of-Concept am Prozess/Maschine, Parameter abstimmen.

4

Skalierung & Betrieb:

Industry-grade Umsetzung, Schulung, Tuning & Support.

Agil in 2-Wochen-Sprints – mit klaren, nutzbaren Deliverables nach jedem Sprint.

Leistungen

Vier Engagement-Typen, hohe Qualität & professionelle Standards. Remote oder vor Ort.

Consulting

Consulting

Engpässe & Potenziale aufdecken – Datenanalyse, Vor-Ort-Beobachtung & Team-Feedback. Von Einsichten zu Business-Cases und Roadmap.

Software development

Softwareentwicklung

20 Jahre Erfahrung – Requirements, Architektur, Implementierung, Tests, Deployment & Doku. PC/IPC, SCADA-Integrationen, Embedded.

Training

Training & Coaching

Hunderte Vorträge in fünf Sprachen. Operator-Schulung mit Zwillingen und Schulungen in Regelung, Schätzung & Optimierung; Team-Mentoring.

HR Services

HR-Services

Technische Expertise für Recruiting plus breites Netzwerk – damit die richtigen Leute an Bord kommen.

Vorgehen – maßgeschneidert für KMU

Individuell + Standards

Maßarbeit wo nötig, Standardtools wo sie glänzen.

Flexibel & reaktionsschnell

Kurzfristige Verfügbarkeit, pragmatische Ergebnisse pro Sprint.

Langfristige Begleitung

Wartung, Tuning, Support und Wissenstransfer für nachhaltige Performance.

Hands-on

Datenanalyse + Workshops mit Bedienern & Management decken echte Probleme auf.

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Modellbasiert

Simulation & Optimierung sparen Versuchzeit und senken Risiken bei Entwicklung & Inbetriebnahme.

Risikomanagement

Nutzen/Risiken abwägen; Fortschritt durch kontrollierte Experimente mit neuen Parametern.

Agil

2-Wochen-Sprints mit nutzbaren Ergebnissen; schnelle Anpassung an Anforderungen und Versuchsergebnisse.

Tiefe Theorie, praktisch

Mathematik, Physik, Informatik, Regelung & Optimierung – auf Ihre Anwendung angewendet.

Praktische Modellentwicklung

Modelle so einfach wie möglich — Geometrie und Grundphysik für lineares Regelkreisdesign, minimale nichtlineare Erweiterungen nur wenn die Simulation es fordert. Komplexität wird durch das Regelungsproblem begründet, nicht vorausgesetzt.

Mehr erfahren →

Startup-Angebot: Senior Control & Autonomy Support

Kompakte, klar abgegrenzte Arbeitspakete (5–10 Tage) und Light-touch-Begleitung – damit ihr eure Entwicklung inhouse behaltet, euer IP schützt und keine dauerhaften Abhängigkeiten aufbaut.

Für Startups, die komplexe dynamische Systeme in die Realität bringen: Drohnen/Robotics, Aerospace, Mobile Maschinen, Energy-Tech, Industrieautomation. Remote-first, punktuell on-site möglich.

Mini-Implementierungspakete (5–10 Tage)

Prototyp eines Estimators/Controllers, Simulations-/Test-Harness (SIL/HIL), Refactoring kritischer Module, Experiment-Design + On-site-Testtage + Auswertungsreport.

Technical Sparring Partner

60–90 min Review-Call 1× pro Woche oder alle 2 Wochen während ihr selbst implementiert. Fokus: Architektur, Reglerkonzept, Robustheit, Estimator-Konzept, Testdesign, Log-Analyse. Schriftliche Review-Notizen mit Entscheidungen, Risiken, To-dos.

Gate-Reviews (meilensteinbasiert)

3–5 gemeinsam definierte Gates (z. B. „vor erstem Field Test", „nach stabilem Closed-Loop", „vor Skalierung"). Pro Gate: Review + schriftliche Findings + Go/No-Go-Empfehlung + Risikoregister.

Enablement / Training

1–2 kompakte Workshops zugeschnitten auf euer System: Architekturpfade, Sensor-/IMU-Integration, Beobachter/Filter, Schwingungsdämpfung, Loop-Shaping, Testdesign, KPI-Definition, Tuning-Workflow. Ergebnis: Unterlagen + Playbook.

NDA selbstverständlich. Ihr behaltet IP und Kontrolle über die Entwicklung. Keine versteckten Lizenzen. Transparente Abrechnung als Paketpreis oder Tagessatz. Übergabe so, dass euer Team intern weitermachen kann.

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Ziel, Constraints, Status, Risiken – dann ein konkreter Vorschlag.

Starter-Pakete

Agile Umsetzung in 2-Wochen-Sprints – mit klaren, verwendbaren Deliverables nach jedem Sprint.

Beliebt

Diagnose & Analyse

Problem, Daten, Ziele verstehen; Quick Wins und realistische Roadmap.

Deliverables: Analysebericht + kurze technische Skizze.

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Simulationsstudie

Anlage in der Simulation nachbilden, erste Modelle/Estimatoren, realistischer Potenzial-Check.

Deliverables: Studienbericht + Entwurf Prüfplan für Proof-of-Concept.

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Experimentelle PoC

Von der Simulation ins Reale, kontrollierte Tests, Anpassungen und Validierung vor Ort.

Deliverables: Testplan + On-site-Report + getunte Einstellungen.

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Nutzernahe Tools

Engineering-Hilfen oder Operator-Training auf Basis der Modelle; für Nicht-Experten nutzbar.

Deliverables: Funktionsprototyp + Kurzleitfaden.

Weitere Pakete anzeigen

Industry-grade Entwicklung

Härten nach Industriestandards: Doku, Safety/Quality-Gates – skalierungsfähig.

Deliverables: Codebasis & Doku nach vereinbarten Standards.

Inbetriebnahme

Deployment am Prozess oder an der Maschine. Operatorschulung, Tests, Abschlussdokumentation.

Deliverables: Inbetriebnahmebericht, Trainingsunterlagen, SOPs.

Support

Wartung, Tuning, Anpassungen & Wissenstransfer – punktuell oder laufend.

Deliverables: Sprintweise Updates und Verbesserungsnotizen.

Paket nach Wunsch

Gemeinsam definiert – passend zu Bedarf und Rahmenbedingungen.

Deliverables: Ergebnisse je Sprint + abgestimmte Dokumentation.

Kooperationsmodelle & Preise

Nachfolgend finden Sie typische Kooperationsmodelle, wie sie im technischen Mittelstand (Engineering/Entwicklung/Anlagenumfeld) praktikabel sind. Die genannten Tagessätze sind Startpreise („ab") netto zzgl. USt. und werden im Angebot anhand des konkreten Projektkontexts präzisiert.

1

Modell 1 — Initiale Entwicklungsphase: Full-time On-Site (Ramp-up)

Zweck: Maximaler Fortschritt in kurzer Zeit (Kick-off, Systemzugang, schnelle Iterationen, Tests/Integration vor Ort).
Modus: Vollzeit, 5 Tage/Woche vor Ort.
ab 990 € Tagessatz
2

Modell 2 — Hybrid Full-time: überwiegend Remote + planbare Vor-Ort-Wochen

Zweck: Hohe Geschwindigkeit bei reduziertem Vor-Ort-Anteil; regelmäßige, planbare Präsenz für Reviews, Tests und Abnahmen.
Modus: ~80% remote, 1 Woche vor Ort alle 5 Wochen (Vollzeit vor Ort).
ab 790 € Tagessatz
3

Modell 3 — Langfristige Teilzeit-Betreuung: Themenverantwortung & Weiterentwicklung

Zweck: Nachhaltige Ownership ohne Vollzeit-Headcount; Stabilisierung, kontinuierliche Verbesserung, Wissenstransfer.
Modus: 20 Std/Woche, ~80% Remote, 1 Woche Vollzeit vor Ort alle 10 Wochen (z. B. für Reviews, Tests, Integration).
ab 490 € Tagessatz
4

Festpreis / Meilensteinbasierte Vergütung (Werkvertrag-Logik)

Geeignet für: Klar abgrenzbare Deliverables mit definierter Abnahme (z. B. Analysepaket, Modell-Audit, MPC-Konzept, Prototyp, Optimierungsmodul).
Abrechnung: Fixpreis je Meilenstein/Paket; Abnahme anhand klarer Kriterien.
Weitere Kooperationsmodelle anzeigen

Agile Arbeitsweise & Lieferzyklen (Standard)

Unabhängig vom Abrechnungsmodell erfolgt die Entwicklung agil:

  • 2-Wochen-Zyklus mit Ergebnislieferung (Demo/Review + nächste Prioritäten)
  • Transparenter Fortschritt (Backlog, Sprint-Ziele, KPI-Tracking nach Bedarf)
  • Frühes Feedback zur Risikoreduktion (Technik, Integration, Abnahme)

Weitere Modelle (optional, je nach Scope)

Retainer / Service-Kontingent (optional mit Reaktionszeiten)

Geeignet für: Planbare Kapazität, regelmäßige Reviews, schnelle Unterstützung („keep-the-lights-on" + kleine Weiterentwicklungen).

Abrechnung: Monatskontingent (z. B. X Tage/Monat), optional mit definierten Response-Zeiten.

Scoping-Sprint (Workshop → belastbares Angebot)

Zweck: Scope schnell klären, Risiken/Abhängigkeiten sichtbar machen.

Ergebnis: KPI-Zielbild, Systemgrenzen, Daten-/Schnittstellenliste, Integrationsplan, Aufwandsschätzung und Angebotsmodell (T&M oder Meilensteine).

Build–Operate–Transfer (Aufbau → Betrieb → Übergabe)

Zweck: Schneller Start extern, anschließende Verankerung intern.

Leistung: Aufbau, Stabilisierung, Wissenstransfer, optional Recruiting-Support (Rollenprofil, Interview-Unterstützung) und strukturiertes Onboarding des internen Owners.

Kurz zur Einordnung der Kosten (interner FTE vs. extern)

Ein interner FTE mit 100.000 € Bruttogehalt kostet das Unternehmen (vereinfacht gerechnet) etwa ~720 € pro produktivem Tag.

Rechenbeispiel intern (FTE):

  • Arbeitgeberkosten (vereinfacht): ~120.000 € / Jahr (Gehalt + AG-Anteile)
  • + konservativer Overhead (IT/Arbeitsplatz/Führung/HR, Tools etc.): +20% ⇒ ~144.000 € / Jahr
  • Produktive Tage (z. B.): ~200 Tage/Jahr (Arbeitstage minus Urlaub/Krankheit/Trainings/sonst. Abwesenheiten)

→ Interne Vollkosten pro produktivem Tag: 144.000 / 200 = ~720 € / Tag

Preisfaktoren (warum „ab"-Preise sinnvoll sind)

Die konkreten Konditionen hängen typischerweise ab von:

  • Geografie & Reiseaufwand: Anfahrt, Übernachtungen, Spesen
  • Dringlichkeit / Verfügbarkeit: Express-Start, Stillstandssituationen, Wochenendfenster
  • Planbarkeit & Laufzeit: Kontingente/Long-Term ermöglichen bessere Konditionen
  • On-Site-Anteil & Rhythmus: Planbar vs. ad-hoc
  • Komplexität & Kritikalität: Produktionsrisiko, Safety-/Quality-Constraints, Inbetriebnahme
  • Scope-Klarheit: Klar definierte Deliverables vs. offene R&D-Fragestellungen
  • Tooling & Compliance: Zugänge, Datenlage, IT/OT-Vorgaben, Dokumentationsumfang
  • Reaktionszeiten / Service-Level: Vereinbarte Response-Zeiten
  • IP-/Rechte-Regelungen: Lizenz, Quellcode, Exklusivität

Vertrags- & Compliance-Bausteine (typisch)

  • NDA (Vertraulichkeit) nach Bedarf
  • AVV (Art. 28 DSGVO), falls personenbezogene Daten verarbeitet werden
  • Klare Regelung zu Abnahme, Change Requests, Zahlungszielen, Reisekosten, Haftungsrahmen (projektspezifisch)

IP-, Lizenz- und Exklusivitätsoptionen (auf Anfrage)

Je nach Projekt kann die Zusammenarbeit auch als Solution-on-Demand strukturiert werden:

  • Lieferung einer einsatzbereiten Lösung (z. B. Software-Modul/Algorithmus-Komponente/Toolchain).
  • Übliche Abgrenzung zwischen kundenspezifischen Ergebnissen (für den Kunden) und wiederverwendbarer generischer IP (Methodik, Libraries, Bausteine).
  • Optional: Lizenz-/Nutzungsrechtsmodell (z. B. pro Standort/Anlage/Modul oder Unternehmenslizenz) inkl. Wartung/Updates via Retainer.
Optionaler Schutz des Kunden (Competitor-Restriktion):

Es kann vereinbart werden, dass wir die entwickelte Lösung nicht an direkte Wettbewerber des Kunden verkaufen oder lizenzieren (z. B. als Branchen-/Competitor-Exklusivität für einen definierten Zeitraum und/oder Markt), wobei Umfang und Grenzen präzise vertraglich festzulegen sind.

Fazit

Die oben genannten Modelle sind bewährte Standards — darüber hinaus sind individuelle Strukturen möglich. Ob Tagessatz, Meilensteine, Retainer, Lizenzmodell oder Exklusivität: Wir gestalten die Zusammenarbeit so, dass sie zu Scope, Risiko, Budget und Ihrem Einkaufs-/Compliance-Prozess passt.

Die Kooperationsmöglichkeiten sind praktisch unbegrenzt – wir finden einen sauberen, fairen Weg.

Hinweis: Diese Seite dient der allgemeinen Information und stellt keine Rechtsberatung dar. Die konkreten Bedingungen werden im jeweiligen Angebot und Vertrag verbindlich geregelt.

APC-Bereitschaftstest

Beantworten Sie 5 kurze Fragen zur Bewertung Ihrer APC-Bereitschaft.

Frage 1/5

Wie würden Sie Ihre aktuelle Prozessdatenerfassung beschreiben?

Frage 2/5

Wie stabil ist Ihr aktueller Prozessbetrieb?

Frage 3/5

Wie ist Ihr Prozessregelungs-Reifegrad?

Frage 4/5

Wie klar sind Ihre Optimierungsziele?

Frage 5/5

Wie ist die Kapazität Ihres Teams für neue Technologie?

Ausgezeichnete APC-Bereitschaft!

Ihr Prozess zeigt starkes Potenzial für Advanced Process Control.

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Blog

Kurz & verständlich: Praxisnotizen zu Regelung, Optimierung und Digitalisierung.

From Tribal Knowledge to Scalable Automation: Why Deployment Toolchains Are the Real Productivity Unlock

Many manufacturers don't lose time because the control algorithm is too hard. They lose time because the path from expert knowledge to deployed engineering is too manual. Deployment toolchains fix that — and Siemens, Beckhoff, Rockwell, and MathWorks are already proving it.

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Neural Networks in Industrial Control: How Many Are Actually Running?

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Soft Sensor vs. Hard Sensor: When to Use Which

A practical decision framework for choosing between physical analyzers and model-based virtual sensors — with cost ranges, lag times, and the hybrid approach most plants miss.

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How to Decide if APC Is Worth It: A 15-Minute Self-Assessment

Before spending on a consultant or a commercial APC platform, run through this checklist. It identifies whether your process has the prerequisites for advanced control.

Bald verfügbar · 10 min

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Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zu Advanced Process Control und unserer Zusammenarbeit.

Was ist Model Predictive Control (MPC)? +

MPC ist eine fortschrittliche Regelungsstrategie, die ein mathematisches Modell Ihres Prozesses nutzt, um zukünftiges Verhalten vorherzusagen und Stellgrößen zu optimieren. Sie eignet sich besonders für Mehrvariablen-Systeme mit Nebenbedingungen.

Wie lange dauert eine APC-Implementierung? +

Die Dauer variiert je nach Umfang. Eine Diagnosephase dauert typischerweise 2-4 Wochen. Ein vollständiger Proof-of-Concept kann in 2-3 Monaten abgeschlossen werden. Wir arbeiten in agilen 2-Wochen-Sprints.

Welchen ROI können Sie erwarten? +

Veröffentlichte Referenzimplementierungen berichten: ca. 17% Primärenergiereduktion in Gebäuden (ETH Zürich / Siemens, IEEE TCST 2016), halbierte Temperaturvariabilität in Zementöfen (Holcim / ABB, 2008) und Ausschussanteil von 59% auf 12% in Stahlumwälzöfen (Dillinger, 2011). Typische Amortisationszeit: 6–18 Monate. Jeder Prozess ist anders — ein 30-minütiger Discovery-Call genügt, um das realistische Potenzial für Ihr System einzuschätzen.

Arbeiten Sie remote oder vor Ort? +

Beides. Viele Phasen können remote erfolgen: Datenanalyse, Modellentwicklung, Simulation. Vor-Ort-Präsenz ist wertvoll für Inbetriebnahme, Operator-Training und erste Diagnose.

Mit welchen Branchen arbeiten Sie? +

Prozessindustrie (Chemie, Pharma, Lebensmittel), Fertigung, Maschinenbau und Energieerzeugung. Jede Branche mit komplexen Mehrvariablen-Prozessen kann profitieren.

Können Sie eine NDA unterzeichnen, bevor ich Daten teile? +

Ja — eine gegenseitige NDA ist Standard. Wir unterzeichnen, bevor Daten oder Prozessdetails ausgetauscht werden. Wir arbeiten auch in exportkontrollierten und sicherheitssensiblen Umgebungen.

Was passiert, wenn das Projekt nicht die erwarteten Ergebnisse liefert? +

Jedes Engagement ist in Phasen mit klaren Lieferobjekten und Ausstiegspunkten strukturiert. Wenn eine Phase zeigt, dass der erwartete Nutzen nicht erreichbar ist, kommunizieren wir das klar — und stoppen — anstatt weiter zu fakturieren. Ein gescheiterter Proof-of-Concept früh ist weit günstiger als ein gescheitertes Deployment spät.

Können Sie mit unserem bestehenden SCADA / DCS / ERP arbeiten? +

Ja. Wir arbeiten auf der Datenschicht — wenn Ihr Historian oder Ihre Dateninfrastruktur Standardformate exportiert (OPC-UA, CSV, REST), können wir damit arbeiten, unabhängig vom DCS- oder SCADA-Anbieter. Integration auf SPS-Ebene erfordert Zusammenarbeit mit Ihrem Automatisierungsteam oder dem Anbieter.

Wem gehört das geistige Eigentum und der Code aus dem Projekt? +

Der entwickelte Code und die Modelle bleiben geistiges Eigentum von Dr. Noga. Der Kunde erhält eine im Entwicklungspreis enthaltene dauerhafte Nutzungslizenz. Exklusivlizenzen und Wettbewerbsverbote (NCA) sind möglich und verhandelbar. Details werden im Vertrag festgelegt.

Arbeiten Sie allein oder mit einem Team? +

Hauptsächlich allein — das bedeutet Aufmerksamkeit auf Senior-Level bei jeder Aufgabe, keine Junior-Übergaben und kein Account-Manager-Overhead. Für Projekte, die zusätzliche Kapazität erfordern, habe ich ein bewährtes Netzwerk von Spezialingenieuren.

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