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ModelForge

Empfehlungssysteme für chemische Anlagen

 
Logo ModelForge
 
 
Kurzbeschreibung

ModelForge bietet Prozessoptimierungswerkzeuge aus der Großindustrie auch für KMUs an. Im Gegensatz zu anderen Werkzeugen ist unsere Softwarelösung auf das Kundenproblem zugeschnitten, einfach zu bedienen und benötigt kein Vorwissen.

Funktionsbeschreibung

Neueste Erkenntnisse aus der KI-Forschung ermöglichen es automatisiert und schnell, präzise Modelle für den Prozess des Kunden anzufertigen. Diese werden dann zur optimalen Betriebsführung eingesetzt.

Nutzen der Idee (USP)

ModelForge bietet eine Plattform an, mit der das Optimierungspotential bestehender Anlagen ausgeschöpft werden kann. Mit diesen können Betriebskosten und Umweltbelastung eines Prozesses reduziert werden. Zur Optimierung braucht man nur eine kleine Menge Prozessdaten und eine Zielsetzung. Den Rest übernimmt unsere Software.

Vision

Bei ModelForge haben wir es uns zur Aufgabe gemacht, das volle Potenzial chemischer Prozesse auszuschöpfen. Indem wir sämtliche relevanten Kennzahlen, die zur Beschreibung dieser komplexen Prozesse erforderlich sind, in einer einzigen, KI-gestützten Lösung zusammenführen, stellen wir sicher, dass Unternehmen schnell und unkompliziert den optimalen Betrieb erreichen – von der Szenarioanalyse bis zur kontinuierlichen Prozessoptimierung im Tagesgeschäft.

Alleinstellungsmerkmal

Unser neuer Ansatz kombiniert fundiertes Prozessverständnis mit modernsten KI-Methoden. Dadurch können wir bereits mit wenigen Daten und minimalem Aufwand Digitale Zwillinge von  Anlagen erstellen, die zudem eine außergewöhnlich hohe Vorhersagegenauigkeit bieten. So generieren wir in kürzester Zeit und mit minimalem Aufwand einen echten Mehrwert für unsere Kundinnen und Kunden.

Team

Hinter ModelForge stehen die Gründer Innokentij Bogatykh, Gerardo Brand Rihm und Teslin Roys. Gemeinsam bringen sie ein umfassendes Spektrum an Fachwissen in Verfahrenstechnik, KI-Modellen und Informatik mit.

Kontakt

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Innokentij
Innokentij Bogatykh (M.Sc.Verfahrenstechnik, TH Augsburg, Promovend TU Berlin)
Gerardo
Gerardo Brand Rihm (Dr.-Ing Verfahrenstechnik)
Teslin
Teslin Roys (M.Sc. Computerlinguistik, Universität Tübingen)