NN-Tool

Prognose * Simulation * Optimierung

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NN-Tool - die neuronale Netzsoftware für Anwendungen in der Prozessindustrie

 

Anwendungsschwerpunkte:

  • Qualitätsoptimierung

  • Qualitätssicherung

  • Prozessanalyse

  • Optimierung von Betriebspunkten

  • Rezepturoptimierung


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NN-Tool Kurzbeschreibung

NN-Tool ist ein Instrument zur Erstellung von Datenmodellen auf der Basis neuronaler Netze. Die Software ist auf Anwendungen im Bereich der Prozeßindustrie und insbesondere der chemischen Industrie zugeschnitten. NN-Tool wird u.a. bei Bayer, BASF, Henkel und Merck für eine Vielzahl neuronaler Netzanwendungen eingesetzt.

NN-Tool setzt Maßstäbe bei den folgenden Anforderungen:

  • Effizienz der Modellerstellung, durch extrem schnelle Algorithmen, optimale Datennutzung, automatische Modelloptimierung und klar strukturierte (graphische) Benutzerführung.
  • Modellgenauigkeit, durch automatische Netzstrukturoptimierung, d.h. NN-Tool bestimmt selbstständig das optimale neuronale Netz.
  • Maßgeschneiderte Anwendungssysteme. Schließlich wollen Sie ja mit den neuronalen Netzen auch etwas anfangen.

 

Ansprechpartner:

Prof. Dr. Frank Bärmann
Bergiusstrasse 14
40589 Düsseldorf
Tel.:     (0211) 7489973
Email:   info@baermann.de



Eigenschaften:

NN-Tool ist ein Instrument zur Optimierung, Vorhersage und Simulation für eine Vielzahl von Anwendungen, insbesondere in der chemischen Industrie. NN-Tool basiert auf neuronalen Netzen und ist speziell auf Anwendungen im Bereich der Prozessindustrie bzw. der chemischen Industrie zugeschnitten. Hauptanwendungsbereiche:
  • Rezepturoptimierung
  • Prozessmodellierung

NN-Tool ermöglicht eine beträchtliche Zeit- und Kostenreduktion bei der Entwicklung neuer Rezepturen (z.B. für Lacke, Kunststoffe, Farben, Kosmetika, Pharmaka, Gläser, Pigmente, metallische Werkstoffe etc.). NN-Tool wird bei führenden Unternehmen der chemischen Industrie zur Rezepturentwicklung und Prozessoptimierung eingesetzt.

NN-Tool erstellt auf der Basis von Meßdaten ein extrem genaues Modell für die interessierende Problemstellung. Dieses Modell wird dann in der Anwendungsphase zur Bestimmung neuer Betriebspunkte oder optimaler Rezepturen herangezogen.

Welche Argumente sprechen für NN-Tool?

  • Modellgenauigkeit: NN-Tool bestimmt selbstständig die optimale Netzkonfiguration sowie die optimale Anzahl von Lernschritten (automatische Netzstrukturoptimierung).
  • Geschwindigkeit bei der Modellerstellung: NN-Tool verwendet einen speziell auf die Anwendung zugeschnittenen, sehr schnellen (praktisch immer konvergenten) Lernalgorithmus um auch große Probleme (mehrere hundert Parameter, über 100.000 Datensätze) in angemessener Zeit behandeln zu können.
  • Einsatzbreite: NN-Tool enthält Methoden und Verfahren um sämtliche in der Praxis auftretende Problemfälle behandeln zu können. Dies betrifft insbesondere
    • Klassifikatoren: Klassifikatoren sind Parameter, die keine numerischen Werte annehmen, sondern durch eine von endlich vielen vorgegebenen Möglichkeiten beschrieben werden. Ein Beispiel ist der Klassifikator „Oberflächenfehler“ mit den Klassen „Fehlerfrei“, „Kratzer“, „Kerben“, „Riefen“, „Dellen“, „Löcher“ etc.
    • bestmögliches Handling sehr kleiner und unvollständiger Datensätze: NN-Tool stellt spezielle Methoden zur optimalen Nutzung der vorhandenen Information zur Verfügung (z.B. Crossvalidation).
    • Automatische Bestimmung optimaler Eingangsparameter: NN-Tool ermittelt selbstständig für jeden einzelnen Ausgangsparameter die jeweils relevanten Inputparameter. Dies führt zu kompakten Modellen mit verbesserter Vorhersagegenauigkeit.
    • Modellierung von dynamischen Systemen und Zeitreihen.
  • Integrierte Anwendungsmodule für die folgenden Aufgaben:
    • Zielorientierte Versuchsplanung
    • Rezepturberechnung und -optimierung
    • Berechnung optimaler Betriebspunkte
    • Dynamische Simulation von Prozessen
    • Auslegung von Softsensoranwendungen und modellgestützten Regelungen
  • Zusätzliche Komponenten (Bibliotheken) zur Anbindung an externe Applikationen, insbesondere Datenbanken und Prozessleitsysteme:
    • Run-Time Bibliotheken in C, Visual Basic, ActiveX oder als DLL zur Einbindung erstellter Netze in beliebige Applikationen.
    • Spezialmodul zur Prozessanbindung für Softsensoranwendungen und modellgestützte Regelungen.
    • Integration erstellter Netze in Excel (Excel-Add-Ins).
  • Betriebssysteme: Windows NT, 2000, XP, Vista oder Windows 7 (32 oder 64 Bit).
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