Wert für Ihr Unternehmen

• Die Wellenfront-Untersuchung (Aberrometrie) misst in wenigen Sekunden und auf objektive Weise, wie das Licht Hornhaut, Linse und Glaskörper durchquert, ohne von den subjektiven Antworten des Patienten wie beim traditionellen Phoropter abhängen. Das Ergebnis ist eine 3D-Karte der Aberrationen, nutzbar für Diagnose, Operationsplanung und Linsendesign.
• Für Augenkliniken, Zentren für refraktive Chirurgie, Hersteller ophthalmischer Geräte und Anbieter medizinischer Software bedeutet dies: präzisere Diagnosen, personalisierte Behandlungen (wellenfrontgeführtes LASIK, individuelle IOLs), weniger Nebenwirkungen wie Halos und Doppelbilder, insbesondere bei Nachtsehen.
• Cocce verwandelt diese Mathematik in klinische und industrielle Software: Browser-Visualisierung, geräteübergreifende Datenerfassung, Cloud-Zentralisierung, Dashboards und Entscheidungsunterstützungsmodelle — as already done for the Gruppo Refrattivo Italiano (Projektübersicht).

Was wir umgesetzt haben: von der Wellenfront zum optischen Fingerabdruck

• Messung in 3 Phasen, wie bei einem echten Aberrometer: (1) Messung des Pupillendurchmessers für die flache Referenz-Wellenfront, (2) Projektion von Licht ins Auge und Erfassung der von der Netzhaut reflektierten Front, (3) Punkt-für-Punkt-Vergleich und Erzeugung der Aberrationskarte. Die Demo macht diesen Prozess sichtbar und manipulierbar.
• Zernike-Polynome (Fritz Zernike, 1934): die mathematische Standardsprache zur Zerlegung des gesamten refraktiven Fehlers. Jedes Polynom beschreibt eine Aberration: niedriger Ordnung (Myopie, Hyperopie, Astigmatismus) und hoher Ordnung (Koma, Trefoil, sphärische Aberration, bis zu über 60 klassifizierte Formen). Die Summe der Terme ergibt die Zernike-Verordnung plus topografische Karte.
• Klinische GRI-Plattform im Produktiveinsatz: Datenerfassung verschiedener diagnostischer Gerätetypen in einem einzigen zentralisierten System, gemeinsame Multi-Standort-Plattform in der Microsoft-Azure-Cloud, Machine Learning zur Empfehlung der Eingriffsart, Follow-up, Echtzeitstatistiken und sofortige Berechnung der refraktiven Indizes. Stack: PostgreSQL, C#, Delphi, REST API, Docker, Next/TypeScript.

Welche Probleme wir lösen

• Subjektive Diagnosen und Linsenanpassung: Der Phoropter erfordert Zeit und Mitarbeit des Patienten. Die Aberrometrie liefert in Sekunden eine objektive Messung, nützlich als Grundlage für hochauflösende Brillen und Kontaktlinsen sowie für die Chirurgie.
• Ignorierte Aberrationen hoher Ordnung: nächtliche Halos, Reflexe und Doppelbilder nach konventionellem LASIK stammen oft aus unkorrigierter Koma, sphärischer Aberration und Trefoil. Die Wellenfront-Karte macht sie messbar und korrigierbar mit Lasern der neuesten Generation, personalisierten Linsen und einstellbaren IOLs.
• Fragmentierte diagnostische Daten: Jedes Gerät mit eigenem Format, jeder Standort mit eigenem Archiv. Wie im Projekt für den Gruppo Refrattivo Italiano zentralisieren wir Erfassung, Normalisierung und Web-Abfrage mit Antwortzeiten unter einer Sekunde und null Synchronisationsfehlern.
• Eingriffswahl nur auf Basis von Erfahrung: Das ML-Modell vergleicht das aberrometrische Profil und die klinische Historie mit Tausenden von Fällen, um die stimmigste Eingriffsempfehlung vorzuschlagen, und überlässt die endgültige Entscheidung stets dem Arzt.

Unsere Technologie

• Interaktiver Viewer im Browser (keine Installation): Erkunden Sie einzelne Zernike-Moden und deren Kombination in 3D-Karten, ideal für die Schulung von Ärzten und Technikern, klinisches Marketing und die Validierung von Algorithmen vor der Geräteintegration.
• Medizinische Enterprise-Software: Konnektoren zu diagnostischen Instrumenten, Erfassungs- und Normalisierungs-Pipelines, zentralisierte Datenbank, REST-APIs, Untersuchungs-Dashboards / Einzeluntersuchung, Multi-Standort-Management, skalierbares Cloud-Hosting.
• Entscheidungsunterstützende KI: Klassifizierung von Patientendaten, in Echtzeit berechnete refraktive Indizes, Statistiken und prädiktive Modelle für die Eingriffsempfehlung (wellenfrontgeführtes vs. wellenfrontooptimiertes LASIK, personalisierte Linsen, Katarakt-IOLs).

ROI und Auswirkungen auf das Geschäft

• Klinische Kapazität: Im GRI-Fall +15 % mehr behandelbare Besuche pro Tag dank in Echtzeit verfügbarer Daten und schnellerem Abruf klinischer Informationen.
• Qualität und Risiko: null Synchronisationsfehler zwischen Standorten, sofortige Berechnung der Indizes für den Eingriff, weniger Erfassungsfehler — weniger Wiederholungsuntersuchungen, weniger Streitfälle, mehr Patientenvertrauen.
• Kommerzielle Differenzierung: Das Angebot von personalisiertem LASIK, hochauflösenden Linsen und wellenfrontgeführter Kataraktchirurgie positioniert die Klinik im Premiumsegment, mit hochwertigeren Behandlungen und besseren Ergebnissen beim Nachtsehen.
• Für Gerätehersteller: ein Zernike-Visualisierungs- und Analysemodul, integrierbar via API in Aberrometer, Topografen und Diagnosesuiten, nutzbar via Browser auf Totems, Workstations und klinischen Portalen.

1. Das Problem

Warteschlangen, gesättigte Puffer, Kreuzungen, Staus und Engpässe hängen oft nicht von einem einzelnen Fehler ab, sondern von der Interaktion vieler lokaler Entscheidungen. Eine kleine Regel- oder Layoutänderung kann sich ausbreiten und das gesamte System blockieren. Ohne Simulation bemerken Sie dies erst im Feld, mit Stillständen und Kosten.

2. Funktionsweise

Jede Zelle repräsentiert eine Position, einen Bereich oder eine Ressource (Lager, Arbeitsstation, Maschine, Person, Flächenanteil). Regeln beschreiben, wie sich das System entwickelt, nur auf Basis der Nachbarn. Lokale Interaktionen erzeugen ein beobachtbares globales Verhalten: Warteschlangen, Wellen, Lücken, Sättigungen. Es ist leichtgewichtig, schnell, erklärbar und läuft im Browser ohne Installation.

3. Interaktive Demo — was Sie sehen

Die Demo links ist ein Prinzip, kein bereits fertiger industrieller Simulator. Die Gray-Scott-Engine erzeugt natürliche Muster, um Diffusion, Verstopfung und Belegung in Echtzeit zu zeigen. Für Ihre Realität ersetzen wir die chemischen Regeln durch Ihre Betriebsregeln, Kapazitäten und Randbedingungen.

4. Was Sie simulieren können

• Läger — Gänge, Regale, Ladebuchten, Korridore
• Produktionslinien und Puffer zwischen Stationen
• AGV-Flotten, Stapler und Umsetzer auf einem Raster
• Personenflüsse — Abteilungen, Picking, Transit- und Evakuierungsbereiche
• Ausbreitung von Verzögerungen, Defekten oder Informationen in:Zonen
• Systeme mit gemeinsam genutzten Ressourcen und Konflikten zwischen Flüssen

5. Input → Simulation → Output

Geschäfts-Input	Simulation	Ergebnis
Layout	Flüsse auf dem Raster	Kritische Zonen
Taktzeiten	Zustandsentwicklung	Engpässe
Pufferkapazität	Sättigung	Dimensionierung
Prioritätsregeln	What-if-Szenarien	KPI-Vergleich
AGV-Flüsse	Staus	Routen und Zeiten

Verwandeln Sie eine abstrakte Technologie in einen verständlichen Prozess: dasselbe Raster, dieselben Anfangsbedingungen, unterschiedliche Regeln → objektiver Vergleich zwischen Alternativen.

6. Geschäftsprobleme, die wir lösen

Für Operations-, Manufacturing- und Logistikmanager sowie technische Leiter — Rahmen Problem → Simulation → KPI → Entscheidung.

• AGV-Staus / Konflikte zwischen Flüssen → wir simulieren Kreuzungen und Prioritäten auf dem Raster → KPI: Anzahl Konflikte, Wartezeit, zurückgelegte Strecke → Sie entscheiden Routen, Vorfahrtsregeln und Anzahl der AGVs.
• Puffer-Sättigung und Warteschlangen zwischen Stationen → wir simulieren Kapazitäten und Taktzeiten → KPI: mittlere/maximale Warteschlangenlänge, Puffer-Sättigung, WIP → Sie entscheiden Puffer- und Entkopplungsgrößen.
• Lagerlayouts, die auf dem Papier, aber nicht im Feld funktionieren → wir simulieren Regal-/Gang-Anordnung → KPI: Ressourcennutzung, Belegungsdichte, Missionen → Sie entscheiden das neue Layout, bevor Sie etwas bewegen.
• Ausbreitung von Verzögerungen und Engpässen → wir simulieren die Diffusion Schritt für Schritt → KPI: betroffene Stationen, Lead Time, Erholungszeit nach Anomalie → Sie entscheiden, wo Sie Kontrollen oder Bestände hinzufügen.
• Fußgängerflüsse und Sättigung gemeinsam genutzter Ressourcen → wir simulieren Gedränge und Tore → KPI: Gedränge, Querungszeiten → Sie entscheiden Schichten, Beschilderung und Sicherheitsverfahren.
• Nachfragesteigerungsszenarien (+20 %) → wir simulieren wachsendes Verkehrsaufkommen → KPI: Throughput, Lead Time, Auslastung → Sie entscheiden Kapazitätsgrenzen und Investitionen.

7. Was Sie messen — entscheidungsorientierte KPIs

Jeder KPI wird zwischen dem aktuellen Szenario und Alternativen verglichen. Wir versprechen keine Prozentsätze im Voraus: Der Nutzen ergibt sich aus dem quantitativen Vergleich auf denselben KPIs.

8. Industrieller Fall — Stau in einem Lager

What-if-Fragen, die wir beantworten:

• Was passiert, wenn ich das Verkehrsaufkommen um 20 % erhöhe?
• Was passiert, wenn ich diesen Puffer verschiebe?
• Was passiert, wenn ich die Priorität an der Kreuzung ändere?
• Was passiert, wenn ich einen neuen AGV einführe?
• Wo bildet sich der Stau und wo liegt die Kapazitätsgrenze des Systems?

9. Wann es einsetzen / wann nicht einsetzen

Cocce setzt Cellular Automata nicht für alles ein: Wir wählen das Modell, das am besten zum Problem passt. Diese Selektivität ist Teil des Wertes.

10. Von der Simulation zur Unternehmenssoftware

Das Modell kann in ein Modul verwandelt werden, integrierbar in Dashboards, MES, WMS, Planungssysteme oder digitale Zwillinge, mit Parametern und KPIs auf Basis realer Daten. Ein im Browser entstandenes What-if wird so zu einem alltäglichen Entscheidungswerkzeug für IT/OT- und Digitalisierungsmanager: dokumentierte APIs, leichtgewichtige Ausführung, Integration mit Ihren Layout-, Zeit- und Kapazitätsdaten.

11. ROI und Wert — so messen wir ihn

Wir vermeiden generische Versprechen wie “X % Kostensenkung”. Der Nutzen wird geschätzt, indem das aktuelle Szenario mit alternativen Szenarien auf denselben KPIs verglichen wird (Throughput, WIP, Lead Time, Sättigung, Konflikte, Distanzen).

• Quantitativer Vergleich zwischen Konfigurationen unter gleichen Anfangsbedingungen.
• Szenario-Ranking mit tabellarischen KPIs und Sättigungs-Heatmaps.
• Wirtschaftliche Schätzung abgeleitet aus KPI-Deltas (zurückgewonnene Stunden, zusätzliche Missionen, vermiedene Sättigung), nicht aus vordefinierten Prozentsätzen.
• Weg mit Cocce: reales Raster → Betriebsregeln übersetzt in Automatenregeln → verglichene Szenarien → KPI-Ranking → nur die besten gelangen in Feldtests oder Umsetzung.

Alle Parameter, Presets und Visualisierungen der Demo laufen im Browser auf Tausenden von Zellen in Echtzeit. Von der Demo zum Industrieprojekt ist es ein kurzer Schritt: Die Regeln ändern sich, nicht die Fähigkeit zu simulieren und zu vergleichen.

Wert für Ihr Unternehmen

• In diesem Kontext gilt der Goldene Schnitt nicht als magische Formel, sondern als geometrisches Kriterium zur Generierung und zum Vergleich unterschiedlicher Konfigurationen. Die Goldene Proportion (1,618) und die Fibonacci-Folge, die in vielen natürlichen Phänomenen vorkommt, werden so zu mathematischen Werkzeugen für die Gestaltung von Räumen, Materialien und Produktionsprozessen.
• Das System generiert und vergleicht Konfigurationen auf Basis goldener Proportionen und Fibonacci-Module und bewertet deren Wirksamkeit durch industrielle mit dem Unternehmen definierte KPIs: Verschwendungsanteil, genutzte Fläche, belegtes Volumen, Palettenstellplätze, zurückgelegte Strecke, Takt- zeit, WIP und OEE. Effizienz wird daher nicht vorausgesetzt: Sie wird durch Daten verifiziert.
• Ziel ist es, ein geometrisches Prinzip in konkrete und messbare Entscheidungen zu verwandeln, von der Simulation zur Layout- definition und zum quantitativen Vergleich der aktuellen Konfiguration mit den generierten Alternativen.

Welche Probleme wir lösen

• Materialverschwendung: Blech, Holz, Stoff, Glas oder Leiterplatten werden oft nach praktischen Kriterien angeordnet, die möglicherweise Material ungenutzt lassen. Die Engine generiert und vergleicht Nesting- muster unter Berücksichtigung realer Randbedingungen wie Teilegeometrie, Orientierung, Schnittfuge, Ränder und Maschinenkapazität, um genutzte Fläche und Restverschwendung zu bewerten.
• Unzureichend genutzte Läger und Regale: eine nicht optimierte Anordnung von Gängen, Paletten und Ladeeinheiten kann mehr Platz als nötig belegen und den Handhabungsaufwand erhöhen. Das System vergleicht unterschiedliche Konfigurationen, einschließlich solcher auf Basis goldener Proportionen und geometrischer Module, unter Berücksichtigung von Paletten- stellplätzen, belegtem Volumen, Lagerdichte und zurückgelegter Strecke.
• Unausgeglichene Linien und Arbeitsstationen: eine ungleichmäßige Verteilung von Tätigkeiten kann Engpässe, Wartezeiten und unterschiedliche Arbeitslasten zwischen Bedienern und Maschinen erzeugen. Aufteilungen und Abstände werden parametrisiert, um Taktzeiten, WIP und OEE zu vergleichen und ausgewogenere Konfigurationen zu identifizieren.
• Losplanung und starre Stichproben: Die Verwendung von festen Losen und linearen Schritten kann zu suboptimalen Beständen oder Fehlbeständen führen. Die Fibonacci-Progression kann verwendet werden als modulare Logik für Wachstums-, Dimensionierungs-, Stichproben- oder Freigabeszenarien (1, 1, 2, 3, 5, 8 ...), angepasst an die Eigenschaften des Prozesses sowie an Kapazitäts-, Nachfrage- und Servicegrad- Randbedingungen.

Unsere Technologie

• Die Demo zeigt in Echtzeit goldene Rechtecke, logarithmische Spirale und quadratische Module auf Basis der Fibonacci-Folge. Diese Elemente dienen als Grundlage zur Generierung unterschiedlicher geometrischer Konfigurationen, die verändert und verglichen werden können. Ziel ist nicht, perfektes Nesting zu versprechen, sondern einen konkreten Weg zur Bewertung von Flächen- nutzung und Resträumen bei variierenden Randbedingungen zu bieten.
• Die Engine berechnet goldene Proportionen und Fibonacci-Folgen und wendet sie auf unterschiedliche industrielle Szenarien an. Die sonnenblumenartige Spiralanordnung kann beispielsweise zur Definition der Positionierung von Sensoren, Düsen oder Bohrungen verwendet werden, unter Bewertung von Abdeckung, Abstand, Gleichmäßigkeit und anwendungsspezifischen Randbedingungen. Ebenso können goldene Proportionen bei der Unterteilung von Regalen, HMI-Fenstern und ergonomischen Arbeitsstationen verwendet werden.
• Ein leichtgewichtiger, deterministischer und leicht interpretierbarer Algorithmus, direkt im Browser ausgeführt und integrierbar via API mit Konfiguratoren, WMS, CAM-Nesting-Systemen und Dashboards für Line Balancing. Der Prozess bleibt transparent: Konfigurationen werden generiert, verglichen und bewertet auf Basis von Parametern und messbaren Ergebnissen.
• Das System kann eine Layout-Spezifikation erstellen, bestehend aus Koordinaten, Schritten, Maßen und Skalierungsfaktoren, nutzbar als Input für CAD, Nesting-Systeme, WMS, Konfiguratoren und Handhabungs- systeme. Das Ergebnis ist eine strukturierte Entwurfsgrundlage, die vor der Umsetzung verglichen und verifiziert werden soll.

ROI und Auswirkungen auf das Geschäft - how we measure it

• Eine Methodik auf Datenbasis, nicht auf Zahlenversprechen: wir starten mit der aktuellen Konfiguration, generieren Alternativen über die parametrische Engine und unterziehen sie Simulation oder Tests. Der Vergleich der KPIs ermöglicht es daher, den wirtschaftlichen Nutzen auf Basis realer Unternehmensdaten zu schätzen.
• Nesting und Zuschnitt: Wir vergleichen Verschwendungsanteil, genutzte Fläche und Teileanzahl pro Blech oder Coil zwischen aktuellem Layout und generierten Konfigurationen. Die mögliche Rohmaterialeinsparung kann dann in Kosten pro Auftrag und eine Jahresschätzung übersetzt werden.
• Lager und Palettierung: Wir bewerten Palettenstellplätze, Volumen, Belegung, Ladeeinheiten-Sättigung, AGV-Missionen und erforderliche Handhabungsvorgänge. So ist es möglich, unterschiedliche Lagerkonfigurationen zu vergleichen, bevor physisch in das Lager eingegriffen wird.
• Line Balancing und Lean Layout: Taktzeiten, Wartezeiten, WIP und OEE werden zwischen unterschiedlichen Konfigurationen verglichen, um Lösungen zu identifizieren, die den Fluss gleichmäßiger machen können, bei unveränderten Prozess-Randbedingungen.
• Modulare Planung: Szenarien auf Basis der Fibonacci- Progression können für Lose, Freigaben und Qualitätsstichproben simuliert werden, unter Bewertung ihrer Auswirkungen auf Umschlag, Abdeckung und Servicegrad sowie zur Identifizierung der Progression, die am besten zum Verhältnis zwischen Nachfrage und Produktionskapazität passt.
• Produkt, Verpackung und HMI: Goldene Proportionen können als Gestaltungsparameter für Verpackungen, Displays und Schnittstellen verwendet werden. Die unterschiedlichen Lösungen werden dann bewertet auf Basis von Material- nutzung, Stellfläche, Bedienerfehlern und Pickzeiten, wobei mit den KPIs verifiziert wird, ob die vorgeschlagene Konfiguration tatsächlich einen Vorteil bringt.

Mehrwert für Ihr Unternehmen

• Der Perlin Noise ist ein Algorithmus zur Erzeugung natürlicher und kontinuierlicher Variationen. Er ist besonders nützlich, wenn ein System etwas simulieren muss, das in der realen Welt nicht vollkommen gleichmäßig ist: eine Oberfläche, ein Material, ein Signal oder einen Produktionsprozess.
• Prozedurale Materialien und Oberflächen: Er kann verwendet werden, um Texturen und visuelle Variationen wie Holzmaserung, Rauheit, Porosität, Verschleiß oder Oberflächenfehler zu erzeugen. Auf diese Weise können prozedurale Materialien für Rendering, Produktkonfiguratoren und Simulationen erstellt werden.
• Synthetische Daten für industrielle Bildverarbeitungssysteme: Das prozedurale Rauschen ermöglicht es, kontrollierte Variationen in Bilder und Oberflächen einzubringen und dabei Defekte, Kratzer, Verschleiß oder andere Anomalien zu simulieren. Dies kann nützlich sein, um verfügbare Datensätze zu erweitern und Prüfsysteme auch unter Bedingungen zu testen, die direkt an der Linie nur schwer zu erfassen sind in der Produktion.
• Realistischere Variabilität in Simulationen: Im Gegensatz zu einfachem Zufallsrauschen erzeugt der Perlin Noise kontinuierliche und korrelierte Variationen. Daher kann er zur Simulation von Phänomenen verwendet werden, die sich allmählich in Zeit oder Raum ändern, wie Nachfrageschwankungen, Zykluszeiten, Verschleiß von Komponenten oder Umgebungsbedingungen.

Welche Probleme wir lösen

• Verwaltung von Produktvarianten: Wenn jede Oberflächenausführung oder Variante neue Bilder oder neue Renderings erfordert, kann die Aktualisierung von Katalogen und Konfiguratoren langsam und kostspielig werden. Prozedurale Materialien ermöglichen es stattdessen, zahlreiche Varianten aus wenigen Parametern zu generieren.
• Wenige Beispiele realer Defekte: Manche Defekte sind selten, können aber erhebliche Folgen für die Produktqualität haben. Eine ausreichende Zahl realer Beispiele zu sammeln, kann viel Zeit erfordern; die synthetische Generierung ermöglicht es, weitere Szenarien für den Test und das Training der Systeme zu erstellen.
• Zu realitätsferne Simulationen: Eine Fertigungslinie nur anhand von Mittelwerten zu planen, kann Probleme verbergen, die erst bei zunehmenden Schwankungen bei Zeiten, Nachfrage oder Maschinenleistung sichtbar werden.
• Tests nur unter idealen Bedingungen: Regelungsalgorithmen, Filter und prädiktive Systeme müssen sich mit unvollkommenen Daten und gestörten Signalen auseinandersetzen. Die Simulation dieser Bedingungen vor dem realen Einsatz ermöglicht es, mögliche Schwachstellen leichter zu erkennen.

Unsere Technologie

• Vier Darstellungen desselben Algorithmus: Das interaktive Beispiel zeigt, wie der Perlin Noise in unterschiedlichen Kontexten eingesetzt werden kann, über vier Visualisierungen, die über denselben Seed miteinander verbunden sind.
  Perlin Noise 2D: zur Darstellung von Texturen, Oberflächen und Materialien.
  Plasma: nützlich zur Visualisierung kontinuierlicher und dynamischer Felder, zum Beispiel Temperaturschwankungen oder Materialverteilungen.
  Curva 1D: zeigt, wie prozedurales Rauschen Zeitreihen wie Nachfrage, Zykluszeiten oder Verschleiß abbilden kann.
  Terrain mit Schwellenwert: zur Simulation von Oberflächen, Betriebsbedingungen und Logik zur Annahme oder zum Ausschuss.
• Reproduzierbare Ergebnisse: Mit demselben Seed erhalten Sie stets dasselbe Ergebnis, wodurch Szenarien leichter zu vergleichen, zu dokumentieren und in wiederholten Tests zu verwenden sind.
• In Echtzeit anpassbare Parameter: Skalierung der Variationen, Detailgrad und Persistenz des Signals können angepasst werden, um von nahezu regulären Szenarien zu deutlich variableren Bedingungen zu wechseln.
• Leichtgewichtig und integrierbar: Der Algorithmus kann direkt im Browser ausgeführt und in Simulatoren, Dashboards, Konfiguratoren und andere interaktive Werkzeuge integriert werden.

ROI und Auswirkungen auf Ihr Geschäft

• Konfiguratoren und Produktkataloge: Materialien und Oberflächen können prozedural generiert werden, wodurch die Verwaltung zahlreicher Varianten vereinfacht und die Erstellung neuer Konfigurationen beschleunigt wird.
• Qualitätskontrolle und industrielle Bildverarbeitung: Die Generierung synthetischer Szenarien kann helfen, verfügbare reale Daten zu ergänzen, indem zusätzliche Bedingungen zum Testen und Trainieren von Prüfsystemen geschaffen werden.
• Digital Twin und Produktionsplanung: Realistische Schwankungen zu simulieren ermöglicht es, das Verhalten einer Linie nicht nur unter idealen Bedingungen zu bewerten, sondern auch bei sich ändernden Zeiten, Nachfrage und Leistung.
• Simulation von Gelände und Betriebsumgebungen: Prozedural generierte Geländeprofile können für virtuelle Tests von Fahrzeugen, Landmaschinen, Baumaschinen und autonomen Systemen vor physischen Versuchen verwendet werden.
• Wiederholbare und dokumentierbare Tests: Die Möglichkeit, exakt dasselbe Szenario neu zu erzeugen, ermöglicht es, verschiedene Versionen eines Algorithmus oder eines Systems unter identischen Bedingungen zu vergleichen.

Mehrwert für Ihr Unternehmen

• Das interaktive Beispiel zeigt, wie die Wald-Verteilung (oder inverse Normalverteilung) die Wahrscheinlichkeit schätzt, dass ein Ereignis innerhalb eines definierten Schwellenwerts eintritt: Reaktionszeiten, Lebensdauern, Wartezeiten oder andere positive Variablen.
• Durch Ziehen des Schwellenwerts erhalten Sie sofort P(X ≤ threshold) und verwandeln ein statistisches Konzept in einen operativen Indikator für Techniker, Manager und Stakeholder.
• Die vier Presets — Reaction, Lifetime, Waiting, Default — decken die häufigsten Fälle ab: Prüfungen, Zuverlässigkeit, Service- Level und generische Modellierung.

Welche Probleme wir lösen

• Schwierigkeit, Risiken zu kommunizieren: Techniker und Manager übersetzen eine statistische Verteilung nicht immer in eine operative Wahrscheinlichkeit; der interaktive Schwellenwert macht sie sofort verständlich.
• Planung anhand von Mittelwerten: Nur nach dem Mittelwert zu entscheiden, verbirgt die Wahrscheinlichkeit extremer Ereignisse wie früher Ausfälle oder kritischer Verzögerungen.
• Bewertung von Service-Schwellenwerten: Service Level, maximale Eingriffszeiten oder Garantiefristen ohne robuste quantitative Unterstützung festzulegen.

Unsere Technologie

• Interaktive Simulation mit 4 Presets (Reaction, Lifetime, Waiting, Default) zur Abdeckung der wichtigsten industriellen Szenarien der Zeit- modellierung.
• Mit dem Stepper Threshold synchronisiertes Ziehen: Jede Änderung des Schwellenwerts aktualisiert in Echtzeit den hervorgehobenen Bereich und die Wahrscheinlichkeit P(X ≤ threshold).
• Integrierbar in Dashboards, BI-Systeme, vorausschauende Instandhaltung und Supply-Chain-Planung, um die Wahrscheinlichkeitsberechnung direkt in operative Entscheidungen einzubringen.

ROI und Auswirkungen auf Ihr Geschäft

• Vorausschauende Instandhaltung: Die Ausfallwahrscheinlichkeit innerhalb eines Zeithorizonts zu definieren, um Eingriffe und Ersatzteilbestände mit weniger Verschwendung zu planen.
• Service Level und Customer Care: Die Wahrscheinlichkeit zu schätzen, innerhalb einer Zeitschwelle zu reagieren, und so SLA und Zufriedenheit der Kunden zu verbessern.
• Garantie und R&D: Lebensdauern, Reaktions- oder Wartezeiten in Prüftests und Produktspezifikationen zu bewerten.
• Supply Chain: Puffer und Sicherheitsbestände zu reduzieren, indem Lead Times und Wartezeiten realistisch modelliert werden.
• Finanzen und Versicherungen: Das Risiko innerhalb von Zeit- oder Betragsschwellen für Pricing, Provisioning und Risikomanagement zu quantifizieren.

Mehrwert für Ihr Unternehmen

• Der Bresenham Line Algorithm ist die mathematische Grundlage für das Path Finding auf diskretem Raster in Robotik, AGV, Navigationssystemen und Lagerautomatisierung.
• Ein optimaler Pfad auf dem Raster bedeutet effizientere Bewegungen, kürzere Durchlaufzeiten und geringeren Energieverbrauch für Maschinen und Roboter in strukturierten Umgebungen.
• Unsere Algorithmen verwandeln die Wegeplanung in einen messbaren Wettbewerbsvorteil, integrierbar in jedes System der automatischen Förderung.

Welche Probleme wir lösen

• Ineffiziente Bewegungen auf dem Raster: Roboter und AGV, die nicht optimale Pfade nutzen, verbrauchen mehr Energie und benötigen mehr Zeit, um sich zwischen Punkten zu bewegen.
• Kollisionen und Staus: Ohne präzise Planung erzeugen mehrere autonome Fahrzeuge im selben Bereich Konflikte und Blockaden.
• Ungenaue Implementierungen: Wenig präzise Pathfinding-Algorithmen erzeugen Zickzack-Trajektorien, mechanischen Verschleiß und Bodenabnutzung.

Unsere Technologie

• Implementierung des Bresenham-Algorithmus mit Optimierungen für Path Finding auf dem Raster, die den Pfad nur mit ganzzahliger Arithmetik berechnet - zero floating point, maximale Effizienz.
• Integrierbar auf Mikrocontrollern, SPS, Embedded-Systemen und Industrie- PCs für Echtzeit-Bewegungssteuerungsanwendungen.
• Kombiniert geometrische Präzision mit Navigationsheuristiken, um glatte und optimale Pfade in Umgebungen mit Hindernissen zu erzeugen.

ROI und Auswirkungen auf Ihr Geschäft

• Höhere AGV-Effizienz: 15-25% - Führerlose Fahrzeuge nutzen optimale Trajektorien und reduzieren Zykluszeiten und Verbrauch.
• Industrierobotik: Planung von Trajektorien auf dem Raster für Roboterarme, Pick-and-Place und Schweißen.
• Lagerlogistik: Optimale Wege für Regalbediengeräte, Shuttles und automatische Wagen zwischen Regalen und Toren.
• Fabrikautomation: Präzise und wiederholbare Bewegungen für Werkzeugmaschinen, Gravierer und industrielle Plotter.
• Embedded-Systeme: Ultraleichte Implementierung, lauffähig auf kostengünstiger Hardware für IoT- und Edge-Anwendungen.

Mehrwert für Ihr Unternehmen

• Die Simulation von Beleuchtung und Schatten mit Raycast und Flood Fill ist die Grundlage für Architekturentwurf, industrielles Rendering, Produktvisualisierung und industrielle Bildverarbeitungssysteme.
• Digital vorherzusagen, wie Licht und Schatten mit einer Umgebung interagieren, ermöglicht es, die Beleuchtung von Werken, Büros und Handelsflächen zu optimieren, noch bevor ein einziger Lichtpunkt installiert wird.

Welche Probleme wir lösen

• Beleuchtungsprojekte mit Zusatzkosten: Sie installieren Leuchten, ohne genau zu wissen, wie sie sich verhalten werden, mit späteren Anpassungskosten.
• Teures Rendering und Prototyping: Jede Beleuchtungsvariante erfordert ein neues Rendering oder ein physisches Mockup.
• Nicht optimierte industrielle Bildverarbeitung: Optische Prüfsysteme, die aufgrund unkontrollierter Beleuchtungsbedingungen versagen.

Unsere Technologie

• Wir verwenden Raycasting, um Lichtstrahlen aus punktförmigen Quellen zu verfolgen, kombiniert mit Flood Fill, um Schatten- und Halbschattenbereiche effizient zu bestimmen.
• Die Simulation berechnet in Echtzeit die Sichtbarkeitskarte der Umgebung und unterscheidet beleuchtete, im Schatten liegende und teilweise abgedeckte Zonen.
• Integrierbar in Software für Planung, Architektur und industrielle Bildverarbeitung für präzise Simulationen ohne dedizierte Hardware.

ROI und Auswirkungen auf Ihr Geschäft

• Reduzierung der Lichtplanungskosten: 30-50% - Simulieren Sie Dutzende Lichtkonfigurationen vor der physischen Installation.
• Energieeinsparung: Planung optimierter Lichtanlagen, die den Verbrauch minimieren und die Zielbeleuchtungsstärke einhalten.
• Architektur und Interior Design: Untersuchung der Wirkung von natürlichem und künstlichem Licht in Handelsflächen, Büros und Showrooms.
• Automotive und Product Design: Simulation von Beleuchtung auf Oberflächen und Materialien zur Bewertung von Ästhetik und Sichtbarkeit.
• Videospiele und interaktive Erlebnisse: Dynamische Beleuchtungssysteme für immersive virtuelle Umgebungen, Messen und Installationen.

Mehrwert für Ihr Unternehmen

• Die numerische Strömungsmechanik ist in zahlreichen Industriesektoren essenziell: Luft- und Raumfahrt, Automotive, Oil & Gas, Chemie, Lebensmittel, HVAC - überall dort, wo ein Fluid (Flüssigkeit oder Gas) mit einem Produkt oder einem Prozess interagiert.
• Das digitale Simulieren des Fluidverhaltens bedeutet, physische Prototypen zu reduzieren, die Produktentwicklung zu beschleunigen und die Energie- effizienz zu optimieren, mit sofortigem ROI.

Welche Probleme wir lösen

• Teure physische Tests: Windkanäle, Prüfbecken und Hydraulikkreisläufe erfordern millionenschwere Investitionen und lange Zeiten.
• Konstruktion ohne strömungsmechanisches Feedback: Formen und Kanäle, die ohne Simulation entworfen wurden, erzeugen Turbulenzen, Druckverluste und Ineffizienzen, die erst am fertigen Prototyp entdeckt werden.
• Falsche Dimensionierung: Über- oder unterdimensionierte Pumpen, Ventile, Rohrleitungen und Wärmetauscher mit höheren Energie- und Wartungskosten.

Unsere Technologie

• Der Simulator verwendet die Lattice Boltzmann (LBM)-Methode, um das Fluid als Ensemble von Partikeln zu modellieren, die sich auf einem diskreten Gitter bewegen und kollidieren - ein paralleler und numerisch stabiler Ansatz.
• Unterstützt interne Hindernisse, variable Grenzen und mehrere Quellen zur Modellierung realistischer industrieller Szenarien wie Rohrleitungen, Mischkammern und aerodynamische Profile.
• Echtzeit-Visualisierung mit Karten für Geschwindigkeit, Druck und Wirbelstärke für sofortiges Feedback zu Konstruktionsänderungen.

ROI und Auswirkungen auf Ihr Geschäft

• Reduzierung physischer Prototypen: 40-60% - Simulieren Sie Hunderte geometrischer Varianten vor dem ersten realen Prototyp.
• Automotive- und Aerospace-Aerodynamik: Optimierung des Strömungswiderstands von Fahrzeugen, Drohnen und Luftfahrtkomponenten.
• Oil & Gas und Chemie: Simulation von Strömungen in Rohrleitungen, Ventilen, Reaktoren und Wärmetauschern zur Reduzierung von Druckverlusten und Verbesserung der Prozesseffizienz.
• HVAC und Klimatisierung: Planung von Systemen für Lüftung, Klimatisierung und Luftförderung mit optimaler Verteilung der Strömungen.
• Lebensmittel- und Pharmaindustrie: Modellierung von Strömungen in Behältern, Mischern und Abfülllinien zur Gewährleistung von Homogenität und Produktqualität.

Mehrwert für Ihr Unternehmen

• Die Routenoptimierung ist einer der wirksamsten Hebel zur Senkung der Betriebskosten in jeder Organisation, die Flotten, Einsätze oder Fahrten verwaltet.
• Unsere Algorithmen lösen das Problem des Handlungsreisenden (TSP) im industriellen Maßstab und planen Routen, die Zeiten, Distanzen, Kraftstoffverbrauch und Fahrzeugverschleiß minimieren.
• Das Ergebnis ist eine messbare Einsparung von 15 % bis 25 % bei den Kosten für Transport und Logistik, mit einer Kapitalrendite in wenigen Monaten.

Was wir lösen

• Manuelle oder erfahrungsbasierte Planung: Ihre Fahrer oder Disponenten planen Routen "nach Gefühl" und erzeugen suboptimale Strecken, die unnötige Kilometer und Stunden ansammeln.
• Exponentielle Komplexität: Bei mehr als 15 anzufahrenden Punkten wird die Zahl möglicher Routen astronomisch – ohne fortschrittliche Algorithmen unmöglich zu bewältigen.
• Ignorierte reale Einschränkungen: Zeitfenster, Lieferprioritäten, Fahrzeugkapazitäten, ZTL und streckenspezifische Kosten werden von unserem Optimierer automatisch berücksichtigt.

Unsere Technologie

• Wir verwenden Simulated Annealing, eine Metaheuristik, die den Lösungsraum intelligent erkundet und vorübergehend suboptimale Schritte akzeptiert, um lokale Minima zu verlassen und zur global besten Route zu konvergieren.
• Der Algorithmus wird auf repräsentativen Stichproben ausgeführt (z. B. 100 Stopps von 16.000 italienischen Städten) und mehrfach iteriert, um die Robustheit des Ergebnisses zu gewährleisten.
• Über API in Ihre ERP-, MES-Systeme oder Flottenmanagement-Plattformen integrierbar, mit Rechenzeiten, die mit der täglichen Planung kompatibel sind.

ROI und Auswirkungen auf das Geschäft

• Weniger Kraftstoff: 15–25 % – kürzere, optimierte Routen senken Kraftstoffkosten und CO₂-Emissionen.
• Mehr Lieferungen pro Fahrzeug und Stunde – dieselbe Flotte bedient mehr Stopps in derselben Zeit und steigert den Umsatz ohne neue Fahrzeuge.
• Weniger Überstunden – Ihre Fahrer kehren früher zurück und reduzieren Fahrstunden und Stress.
• Weniger Wartung – weniger gefahrene Kilometer bedeuten weniger Verschleiß an Reifen, Bremsen und Motor.
• Fabrikinterne Logistik: optimale Routen für AGV, Gabelstapler und Wagen zwischen Lager und Produktionslinien reduzieren Stillstandszeiten.
• Industrierobotik: optimale Trajektorien für Schweißen, Lackieren und Pick-and-place verkürzen Maschinenzyklen und erhöhen die Produktivität.
• Supply Chain und Distribution: optimale Planung von Sammel-, Liefer- und Warenumlauftouren zwischen Hubs und Verkaufsstellen.

Mehrwert für Ihr Unternehmen

• Die Bézier-Kurven sind die mathematische Grundlage für flüssige und präzise Trajektorien in der Produktion: von der Robotik über CNC-Maschinen bis zu Laserschneiden und 3D-Druck.
• Eine optimierte Trajektorie bedeutet weniger Vibrationen, reduzierten Jerk, schnellere Bearbeitung und höhere Oberflächenqualität – das bedeutet dies weniger Ausschuss, höhere Produktivität und geringere Kosten.
• Cocce integriert diese Technologien in maßgeschneiderte Bewegungssteuerungs- und CAD/CAM-Software für Ihre Maschinen und Prozesse.

Was wir lösen

• Eckige Trajektorien: ruckartige Bewegungen verursachen mechanischen Verschleiß, Vibrationen und schlechte Oberflächen an Werkstücken.
• Manuelle Bahnprogrammierung: Techniker verbringen Stunden mit G-Code oder Bewegungsanweisungen, mit nicht optimalen Ergebnissen.
• Fehlende Simulationstools: Ohne visuellen Editor erfordert jede Änderung teure und riskante physische Tests.

Unsere Technologie

• Implementierung auf Basis des de-Casteljau-Algorithmus und Bernstein-Polynomen, mit Echtzeitberechnung und Canvas-Rendering für sofortiges Feedback.
• Multi-Grad-Unterstützung (linear, quadratisch, kubisch und höher) für unterschiedliche Anforderungen an die Bahnflexibilität.
• Integrierbar in NC-Steuerungen, Robotik und Unternehmens-CAD/CAM für Unternehmensanwendungen.

ROI und Auswirkungen auf das Geschäft

• Reduzierte Maschinenzykluszeiten: 10–20 % – optimierte Trajektorien ermöglichen höhere Bearbeitungsgeschwindigkeiten ohne Qualitätseinbußen.
• Weniger Ausschuss und Nacharbeit – die Flüssigkeit der Bahn eliminiert Oberflächendefekte und Toleranzabweichungen.
• Reduzierter Maschinenverschleiß – kontrollierte Jerks und Beschleunigungen verlängern die Lebensdauer von Spindeln, Lagern und Werkzeugen.
• Industrierobotik: Planung glatter Trajektorien für Roboterarme, verkürzt Zykluszeiten und verbessert die Präzision.
• Fertigungsindustrie: optimierte Werkzeugwege für CNC, Laserschneiden und 3D-Druck: Die Qualität des Fertigteils beginnt bei der Trajektorie.

Mehrwert für Ihr Unternehmen

• Die Fast Fourier Transform (FFT) ist das mathematische Werkzeug, das hinter der industriellen vorausschauenden Wartung steht: Sie analysiert Schwingungen rotierender Maschinen, um Anomalien zu erkennen, bevor sie Produktionsstillstände verursachen.
• Ein unerwarteter Ausfall einer kritischen Maschine kann Zehntausende Euro pro Stunde kosten. Die FFT ermöglicht es, frühzeitig Lagerverschleiß, Unwuchten, Fehlausrichtungen und andere Defekte zu erkennen und Rohsensordaten in umsetzbare Diagnosen zu verwandeln.

Was wir lösen

• Kalenderbasierte Wartung: Sie ersetzen noch funktionierende Komponenten und geben Geld für unnötige Ersatzteile und Arbeit aus.
• Plötzliche Ausfälle: Ohne Spektralanalyse stoppt ein verschlissenes Lager die Linie ohne Vorwarnung, mit enormen Produktionsverlusten.
• Erfahrungsbasierte Diagnostik: Erfahrene Techniker gehen in Rente und das Know-how geht mit ihnen – die FFT macht die Diagnose objektiv und reproduzierbar.

Unsere Technologie

• Implementierung des Cooley-Tukey-Algorithmus mit O(n log n)-Komplexität, der Signale in Echtzeit auf verbrauchsarmen Embedded-Geräten verarbeiten kann.
• Multi-Wellenform-Analyse (Sinus, Dreieck, Sägezahn, Rechteck, Impuls) für verschiedene Szenarien der Schwingungsdiagnostik.
• Nebeneinanderliegende Zeit-/Spektralbereichsanzeige für den sofortigen Vergleich zwischen Rohsignal und Frequenzkomponenten.
• Integrierbar auf IoT-Gateways, SPS, Industrie-PCs und Cloud für kontinuierliche 24/7-Überwachung.

ROI und Auswirkungen auf das Geschäft

• Reduzierte Maschinenstillstände: 30–50 % – die vorausschauende Wartung erkennt Ausfälle im Voraus und ermöglicht Stillstände in produktionsarmen Zeiten.
• Ersparnis bei Ersatzteilen: 20–30 % – Komponenten werden nur bei reellem Bedarf ersetzt, nicht nach festem Zeitplan.
• Qualitätskontrolle und Prüfungen: harmonische Analyse mechanischer Komponenten zur Prüfung der Konformität mit Produktionsstandards.
• IoT und intelligente Sensoren: Echtzeitverarbeitung von Schwingungsdaten direkt auf Embedded-Geräten, ohne alles an die Cloud senden zu müssen.
• Telekommunikation: Band- und Modulationsanalyse für LTE-, Wi-Fi- und DVB-T-Netze.

Mehrwert für Ihr Unternehmen

• Curve Fit verwandelt Rohdaten in nutzbare mathematische Modelle, um Verhalten vorherzusagen, Parameter zu optimieren und die Qualität in Echtzeit zu kontrollieren.
• Jedes Unternehmen erzeugt Berge experimenteller Daten: Temperaturen, Drücke, Geschwindigkeiten, Zykluszeiten. Ohne ein mathematisches Modell, das sie beschreibt, bleiben diese Daten ungenutzte Information. Mit Polynom-Fitting werden sie zu industriellem Know-how.

Was wir lösen

• Versuchsbasierte Optimierung: Sie stellen Produktionsparameter nach Augenmaß oder durch Versuche ein, mit inkonsistenten Ergebnissen und Materialverschwendung.
• Nicht modellierte Daten: Sie erfassen Daten, nutzen sie aber nicht, um die Wirkung der Prozessvariablen auf die Produktqualität vorherzusagen.
• Overfitting/Underfitting: Ohne die richtigen Tools riskieren Sie zu komplexe Modelle (die sich dem Rauschen anpassen) oder zu einfache (die Signal verlieren).

Unsere Technologie

• Das Fitting verwendet die Singulärwertzerlegung (SVD), um das überbestimmte lineare System zu lösen und numerische Stabilität auch für Polynome hohen Grades zu gewährleisten.
• Die Modellqualität wird mit R² und RMSE quantifiziert und ermöglicht einen objektiven Vergleich verschiedener Modellierungshypothesen.
• Gleichzeitige Anzeige von Originalpunkten, Interpolationskurve und Konfidenzbändern für eine sofortige Bewertung.

ROI und Auswirkungen auf das Geschäft

• Prozessparameteroptimierung: Reduzierung von Ausschuss und Nacharbeit durch Finden des idealen Arbeitspunkts (Temperatur, Druck, Geschwindigkeit).
• Analyse und Qualitätskontrolle: Modellierung von Kalibrierkurven für Messinstrumente und Industriesensoren, mit vollständiger Rückverfolgbarkeit.
• Forschung und Entwicklung: Fitting experimenteller Daten zur Extraktion physikalischer, chemischer oder biologischer Parameter aus Labormessungen – weniger physische Tests, mehr Simulationen.
• Energie und Nachhaltigkeit: Modellierung von Erzeugungskurven von Photovoltaik- oder Windanlagen zur Prognose des Energieertrags.

Mehrwert für Ihr Unternehmen

• Die Cloth Simulation modelliert verformbare Materialien als Netze vernetzter Partikel und ermöglicht es, das Verhalten von Stoffen, Membranen und flexiblen Materialien digital zu simulieren, bevor physische Prototypen erstellt werden.
• Im industriellen Bereich gilt diese Technologie für Textile Engineering, Automotive (Verkleidungen), Möbel, Soft-Robotik und chirurgische Simulationen – überall dort, wo das Verhalten verformbarer Materialien vorhergesagt werden muss.

Was wir lösen

• Teure physische Prototypisierung: Jede Änderung an Gewebe, Verkleidung oder Membran erfordert reale Prototypen, mit hohem Zeit- und Kostenaufwand.
• Unvorhersehbares Verhalten: Ohne Simulation entdecken Sie erst bei der Montage, ob sich ein Material wie gewünscht verhält.
• Lange Iterationen: Der Design-Prototyp-Test-Zyklus erfordert Wochen für jede Variante.

Unsere Technologie

• Numerischer Verlet-Integrator zur Aktualisierung von Partikelpositionen und -geschwindigkeiten mit guter Stabilität und geringen Rechenkosten.
• Elastische Zwangsbedingungen, iterativ mit Projection Constraints gelöst, gewährleisten korrekte Abstände zwischen Partikeln und Materialstruktur.
• Räumliches Gitter zur Optimierung der Kollisionserkennung, das flüssige Leistung auch für hochauflösende Netze gewährleistet.

ROI und Auswirkungen auf das Geschäft

• Reduzierung physischer Prototypen: 50–70 % – simulieren Sie digital Dutzende Materialvarianten, bevor Sie das erste reale Muster produzieren.
• Verkürzte Time-to-market: Der Entwicklungszyklus neuer Textilprodukte oder Verkleidungen verkürzt sich von Wochen auf Tage.
• Automotive und Möbel: virtuelle Modellierung von Verkleidungen, Polsterungen und technischen Textilien für Fahrzeug- und Möbelinterieurs.
• Soft-Robotik: Design und Simulation flexibler Aktuatoren und Greifer aus verformbaren Materialien.
• Architektur und Design: Simulation von Zugstrukturen und Architekturmembranen für Bauingenieurprojekte.

Mehrwert für Ihr Unternehmen

• Die Swarm Intelligence ist ein dezentrales Multi-Agenten-System, in dem Hunderte autonome Einheiten ein Gebiet ohne zentrale Steuerung erkunden und abdecken – dieselbe Logik, die Drohnenschwärmen, Flotten von Robotern und Systemen zur automatischen Coverage effizientes und robustes Arbeiten ermöglicht.
• Der Ansatz ist äußerst skalierbar und fault tolerant: Fällt ein Agent aus, arbeiten die anderen weiter. Je mehr Agenten hinzukommen, desto schneller wird die Aufgabe abgeschlossen.

Welche Probleme wir lösen

• Komplexe zentrale Koordination: Jede einzelne Einheit einer Flotte zu verwalten, wird mit steigender Agentenzahl unmöglich.
• Fragile Systeme: Ein zentrales System stoppt, wenn der zentrale Server ausfällt. Mit dem Schwarm gibt es keinen einzelnen Ausfallpunkt.
• Ineffiziente Abdeckung: Ohne Dispersionslogik können sich mehrere Einheiten überschneiden und dabei Ressourcen und Zeit verschwenden.

Unsere Technologie

• Population autonomer Agenten, die parallel auf einem diskreten Raster arbeiten und Position sowie Status in einer Hochfrequenz-Simulationsschleife aktualisieren.
• Jeder Agent wendet lokale Heuristiken an, um den Abstand zu Nachbarn zu maximieren (Dispersion) und Überschneidungen zu minimieren, wodurch Muster der blue noise distribution entstehen.
• Kein Agent hat eine globale Sicht: Das emergente Verhalten entsteht ausschließlich aus lokalen Interaktionen, genau wie in natürlichen Schwärmen.

ROI und Auswirkungen auf Ihr Geschäft

• Automatische Lager: Roboterflotten für Picking und Handling, die sich autonom koordinieren und Engpässe reduzieren.
• Präzisionslandwirtschaft: Gleichmäßige Abdeckung des Geländes für Spritzung, Überwachung und Ernte mittels Drohnenschwarm.
• Industrielle Inspektion: Drohnen, die große Areale (Anlagen, Tunnel, Minen) ohne zentrale Führung autonom erkunden und kartieren.
• Verteidigung und Sicherheit: Koordination robotischer Einheiten zur Überwachung großer oder gefährlicher Gebiete.
• Automatische Reinigung und Desinfektion: Verteilte Roboter, die systematisch Flächen ohne Überschneidungen abdecken.

Mehrwert für Ihr Unternehmen

• Connections zeigt, wie Netzwerkstrukturen dynamisch aus der einfachen Näherungsregel entstehen – ein Modell, anwendbar auf Sensornetzwerke IoT, vernetzte Geräte, Netzwerkinfrastrukturen und Multi-Agenten-Systeme.
• In einem industriellen Szenario kann jedes Partikel einen Sensor, eine Maschine, ein Fahrzeug oder ein Gerät darstellen, und die Verbindungen, die sich distanzabhängig aktivieren, simulieren Mesh-Netzwerke, Device-to-Device-Kommunikation und dynamische Topologien.

Welche Probleme wir lösen

• Statische Netzwerke, schwer zu interpretieren: Herkömmliche Netzwerkdiagramme zeigen nicht, wie sich Verbindungen im Laufe der Zeit ändern.
• Simulation von What-if-Szenarien: Wie rekonfiguriert sich das Netzwerk, wenn ein Knoten ausfällt? Welche Verbindungen werden unter Lastbedingungen aktiviert?
• Kommunikation zwischen Technikern und Stakeholdern: Eine dynamische Visualisierung vermittelt das Systemverhalten viel wirksamer als ein Bericht.

Unsere Technologie

• Das System modelliert eine Sammlung autonomer Agenten mit eigener Position und eigener Geschwindigkeit, aktualisiert in einer Rendering-Schleife auf Canvas.
• In jedem Frame wird die euklidische Distanz zwischen allen Partikelpaaren berechnet – liegt sie unter dem eingestellten Radius, wird eine Verbindung gezeichnet.
• Interaktive Parameter (distance, quantity, speed) steuern direkt die Modellvariablen und bieten sofortiges visuelles Feedback.

ROI und Auswirkungen auf Ihr Geschäft

• Visualisierung von IoT-Netzwerken: Dynamische Überwachung des Zustands von Sensoren und Geräten, wobei sich Verbindungen je nach Signal, Last oder Nähe ändern.
• Simulation von Multi-Agenten-Systemen: Untersuchung emergenten Verhaltens in Drohnen- oder Roboterschwärmen, die nach Nähe interagieren.
• Generatives Design und interaktive Installationen: Schaffung immersiver visueller Erlebnisse für Messen, Showrooms und Corporate-Räume.
• Fortschrittliche Benutzeroberflächen: Partikelsysteme als reaktives grafisches Element in Web-, Mobile- und interaktiven Totem-Anwendungen.

Mehrwert für Ihr Unternehmen

• Der PID Controller ist der am weitesten verbreitete Regelalgorithmus in der industriellen Automatisierung: Er regelt Temperatur, Geschwindigkeit, Druck, Füllstand und Hunderte weiterer Prozessvariablen in jeder Produktionsbranche.
• Ein gut eingestellter PID bedeutet konstante Produktqualität, geringeren Energieverbrauch, weniger Ausschuss und langlebigere Maschinen. Ein schlecht eingestellter PID bedeutet Schwingungen, Überschwingen und Produkte außerhalb der Spezifikation.

Welche Probleme wir lösen

• Manuelle Einstellung nach Gefühl: Techniker stellen Kp, Ki und Kd "nach Gehör" ein und erhalten suboptimale Regelungen, die mehr Energie verbrauchen und Ausschuss erzeugen.
• Parameterdrift im Laufe der Zeit: Ein vor Jahren eingestellter PID ist heute möglicherweise nicht mehr optimal aufgrund von mechanischem Verschleiß oder Prozessänderungen.
• Schwierige Diagnose: Wenn ein Prozess schwingt, liegt es am Regler, am Prozess oder an den Sensoren? Der Simulator hilft, dies zu verstehen.

Unsere Technologie

• Der Regler berechnet den Fehler e(t) als Differenz zwischen Sollwert und Prozessvariable und wendet die drei Aktionen an: proportional (sofortige Reaktion), integral (Beseitigung des stationären Fehlers), derivativ (Vorwegnahme der Korrekturen).
• Die Simulation nutzt ein dynamisches Prozessmodell, um die Antwort realistisch darzustellen, mit der Möglichkeit, Störungen einzuführen.
• Integrierbar in SCADA-Systeme, SPS und Embedded-Controller zur automatischen Einstellung und kontinuierlichen Optimierung der Regelkreise.

ROI und Auswirkungen auf Ihr Geschäft

• Energieeinsparung: 10-25% – ein optimierter PID reduziert Schwingungen und hält den Prozess am Punkt maximaler Effizienz.
• Konstante Produktqualität – die geregelte Variable bleibt immer nahe am Sollwert und eliminiert Drift und Abweichungen von der Spezifikation.
• Temperaturregelung: Industrieöfen, Klimatisierung und Kühlung.
• Geschwindigkeitsregelung: Elektromotoren, Förderbänder und Robotik.
• Industrielle Automatisierung: Automatische Einstellung von Maschinen und Produktionslinien zur Gewährleistung von Qualität und Wiederholbarkeit.

Mehrwert für Ihr Unternehmen

• Der Reorder Point (ROP) ist die grundlegende Technik zur effizienten Verwaltung der Bestände: Er bestimmt genau, wann nachbestellt werden muss, um sowohl Stock-outs als auch Überbestände zu vermeiden.
• Jeder Tag Produktionsstillstand wegen Materialmangels kostet Tausende Euro. Jeder im Lager gebundene Euro ist ein Euro, der nicht für das Unternehmen arbeitet. Der ROP findet das optimale Gleichgewicht zwischen diesen beiden Risiken.

Welche Probleme wir lösen

• Plötzliche Stock-outs: Die Produktion stoppt, weil ein Rohstoff fehlt, mit enormen Verlusten an Arbeitsstunden und Maschinenstillstand.
• Übermäßige Bestände: Sie halten im Lager viel mehr als nötig "zur Sicherheit" und binden Kapital, das anderweitig investiert werden könnte.
• Verwaltung nach Gefühl: Bestellungen werden aufgegeben, "wenn es scheint, dass etwas zur Neige geht", ohne wissenschaftliches Kriterium, was abwechselnd zu Stock-outs und Überbeständen führt.

Unsere Technologie

• Der Nachbestellpunkt wird berechnet als ROP = (Durchschnittsnachfrage × Lieferzeit) + Sicherheitsbestand, wobei der Sicherheitsbestand von der Variabilität der Nachfrage und dem angestrebten Servicegrad abhängt.
• Die Simulation integriert probabilistische Modelle, um die Variabilität von Nachfrage und Lieferzeiten darzustellen.
• Die Ergebnisse werden bei jeder Parameteränderung in Echtzeit aktualisiert und ermöglichen eine sofortige Analyse der Trade-offs zwischen Kosten und Service.

ROI und Auswirkungen auf Ihr Geschäft

• Bestandsreduzierung: 20-40% – durch Optimierung der Nachbestellparameter wird gebundenes Kapital freigesetzt, ohne das Stock-out-Risiko zu erhöhen.
• Null Produktionsstopps wegen Materialmangels – das System stellt sicher, dass das Material immer vor der Erschöpfung eintrifft.
• Supply Chain und Logistik: Planung der Beschaffung und Reduzierung von Produktionsstillstandszeiten.
• Retail und Distribution: Automatische Berechnung der Nachbestellpunkte für Verkaufsstellen und Distributionszentren.
• Predictive Maintenance: Verwaltung der Ersatzteilbestände auf Basis der Planung der Eingriffe.

Mehrwert für Ihr Unternehmen

• Das Production Planning löst das Problem, begrenzte Produktionsressourcen (Maschinen, Bediener, Materialien) zur Deckung der Nachfrage zuzuweisen, wobei Zeiten, Kosten und Engpässe minimiert werden.
• Ineffiziente Planung bedeutet stillstehende Maschinen, verspätete Lieferungen, unnötige Überstunden und unzufriedene Kunden. Mit unseren Algorithmen arbeitet jede Produktionsressource mit optimaler Auslastung.

Welche Probleme wir lösen

• Manuelle Planung in Excel: Der Planer verbringt Stunden damit, Aufträge in Tabellenkalkulationen anzuordnen, mit Ergebnissen, die bereits beim ersten unvorhergesehenen Ereignis veraltet sind.
• Nicht identifizierte Engpässe: Ohne systemische Sicht staut sich bei einigen Maschinen Arbeit, während andere ungenutzt bleiben.
• Langsame Reaktion auf Änderungen: Ein dringender Auftrag oder ein Ausfall erfordert Stunden für eine manuelle Neuplanung.

Unsere Technologie

• Das Problem wird als Scheduling mit Ressourcenbeschränkungen modelliert, gelöst durch Heuristiken und kombinatorische Optimierungsalgorithmen.
• Techniken der lokalen Suche und Greedy-Algorithmen erstellen eine initiale Lösung, die dann durch Austausch und Nachoptimierung verfeinert wird.
• Die interaktive Visualisierung zeigt den Plan im Gantt-Diagrammformat mit Performance-Indikatoren: Makespan, Ressourcennutzung, Verzögerungen.

ROI und Auswirkungen auf Ihr Geschäft

• Erhöhung des Durchsatzes: 15-30% – dieselbe Fabrik produziert mehr mit denselben Ressourcen, einfach durch bessere Planung.
• Reduzierung von Lieferverzögerungen – der Plan hält Fristen ein und priorisiert dringende Aufträge automatisch.
• Industrie 4.0: Integration mit MES- und ERP-Systemen für Echtzeitplanung, mit sofortiger Reaktionsfähigkeit auf Ausfälle und Dringlichkeiten.
• Formen, Bearbeiten und Montage: Sequenzierung von Losen und Optimierung von Formatwechseln.
• Interne Logistik: Koordination zwischen Produktion und Materialbewegung zur Reduzierung der Durchlaufzeiten.

Wert für Ihr Unternehmen

• Der Algorithmus A* (A Star) ist der Industriestandard für die Planung optimaler Routen in Umgebungen mit Hindernissen: eingesetzt in Robotik, autonomen Fahrzeugen, GPS-Navigation und Evakuierungssystemen.
• A* kombiniert die tatsächlichen Kosten der bereits zurückgelegten Strecke mit einer heuristischen Schätzung der Restdistanz und garantiert Effizienz und Optimalität auch in komplexen Räumen mit Tausenden möglicher Routen.

Was wir lösen

• Ineffiziente Routen: Ihre AGV, Roboter oder Bediener folgen festgelegten Routen, die sich nicht an Hindernisse oder aktuelle Bedingungen anpassen.
• Navigation in dynamischen Umgebungen: Eine morgens optimale Route kann nachmittags blockiert sein - es ist eine Neuberechnung in Echtzeit erforderlich.
• Manuelle Optimierung unmöglich: In einem Lager mit 10.000 Positionen ist es menschlich unmöglich, die kürzeste Route manuell zu finden.

Unsere Technologie

• Das Raster wird als impliziter Graph dargestellt, wobei jede Zelle ein Knoten ist und benachbarte Zellen durch Kanten mit unterschiedlichen Gewichten für orthogonale und diagonale Bewegungen verbunden sind.
• Bewertungsfunktion f(n) = g(n) + h(n), wobei g(n) die realen Kosten vom Startknoten und h(n) die Heuristik ist, die die Restkosten schätzt.
• Die Simulation ist vollständig interaktiv: Jede Änderung an Hindernissen oder an den Start-/Endpunkten startet die Suche sofort neu.

ROI und Auswirkungen auf Ihr Geschäft

• Automatische Lager: Kürzeste Routen für Kommissionier- und Einlagerungsroboter, wodurch die Auftragsdurchlaufzeiten um 20-30 % reduziert werden.
• Robotik und Drohnen: Bewegungsplanung in Umgebungen mit Hindernissen, die sichere und effiziente Routen garantiert.
• Logistik und Transport: Routen für Lieferflotten unter Optimierung von Kraftstoff und Zeiten in komplexen Umgebungen.
• Evakuierungs- und Sicherheitssysteme: Simulation optimaler Fluchtwege in überfüllten Umgebungen mit unvorhergesehenen Hindernissen.

Wert für Ihr Unternehmen

• Der Dijkstra-Algorithmus berechnet die kürzeste Route von einer Quelle zu allen erreichbaren Zielen in einem Netz - grundlegend für Logistik, Telekommunikationsnetze, Transportsysteme und Handhabung.
• In dieser Simulation finden Tausende von Agenten selbstständig die optimale Route durch ein Hindernisfeld und zeigen, wie Fahrzeugflotten, Datenpakete oder operatives Personal effizient geleitet werden können.

Was wir lösen

• Ineffizientes Routing: Ohne einen Kürzeste-Wege-Algorithmus folgt jeder Agent einer suboptimalen Route und häuft Verzögerungen und Verbräuche an.
• Skalierbarkeit: Bei Tausenden von Agenten in gleichzeitiger Bewegung braucht es einen Algorithmus, der alle Routen parallel in Echtzeit berechnet.
• Dynamische Anpassung: Ändern sich die Hindernisse? Das System muss sofort alle betroffenen Routen neu berechnen.

Unsere Technologie

• Das Raster wird als impliziter Graph dargestellt, wobei jede Zelle ein mit den benachbarten verbundener Knoten ist.
• Der Dijkstra-Algorithmus wird in Echtzeit für jede Quelle ausgeführt und berechnet die Mindestdistanzen zu allen erreichbaren Zellen.
• Die Simulation ist vollständig interaktiv: Jede Änderung an den Hindernissen löst die sofortige Neuberechnung der Routen aus.

ROI und Auswirkungen auf Ihr Geschäft

• Logistik und Transport: Routenplanung für Lieferflotten unter Optimierung von Kraftstoff und Fahrzeiten.
• Telekommunikationsnetze: Optimales Routing von Datenpaketen in komplexen Netzen mit dynamischen Einschränkungen.
• Videospiele und Simulationen: Pathfinding für Charaktere und autonome Fahrzeuge in Umgebungen mit dynamischen Hindernissen.
• Evakuierungssysteme: Optimale Fluchtwege in überfüllten Umgebungen.

Wert für Ihr Unternehmen

• Sortieralgorithmen sind die Grundlage jedes Informationssystems: Datenbanken, Suchmaschinen, Datenanalysen, Empfehlungssysteme und vieles mehr.
• Die Wahl des richtigen Algorithmus für den richtigen Kontext kann den Unterschied zwischen einer Verarbeitung in Sekunden und einer in Stunden ausmachen. Quick Sort, Merge Sort, Heap Sort - jeder hat seine Stärke je nach Daten und Einschränkungen.

Was wir lösen

• Nachlassende Leistung: Eine Datenbank mit Millionen von Datensätzen, sortiert mit dem falschen Algorithmus, benötigt um Größenordnungen mehr Zeit als nötig.
• Wahl des Algorithmus: Ohne Kenntnis der Rechenkomplexitäten verwenden die Entwickler den einfachsten Algorithmus (Bubble Sort) auch dann, wenn er nicht angemessen ist.
• Speicherbeschränkungen: In eingebetteten Systemen oder IoT bestimmt der verfügbare Speicher, welcher Sortieralgorithmus praktikabel ist.

Unsere Technologie

• Implementierung aller klassischen Algorithmen: Bubble Sort, Quick Sort, Merge Sort, Heap Sort, Insertion Sort, Selection Sort.
• Jeder Algorithmus wird asynchron ausgeführt, um eine flüssige Anzeige ohne Blockierung des Browsers zu gewährleisten.
• Optimiertes Rendering mittels Canvas zur Echtzeit-Animation von Tausenden von Elementen.

ROI und Auswirkungen auf Ihr Geschäft

• Datenbanken und Informationssysteme: Sortierung von Datensätzen nach Primärschlüsseln, Datum oder Priorität - schnellere Antworten für die Benutzer.
• Datenverarbeitung und Analyse: Vorbereitung von Datensätzen für Machine Learning oder statistische Visualisierung mit optimaler Leistung.
• Eingebettete Systeme und IoT: Sortierung von Sensorströmen zur Erkennung von Mustern oder Anomalien in Echtzeit auf ressourcenbeschränkten Geräten.
• Binäre Suche: Sortierte Daten ermöglichen O(log n)-Suchen statt O(n) - ein Faktor von 1000x bei Datensätzen mit einer Million Elementen.

Wert für Ihr Unternehmen

• Das Voronoi-Diagramm teilt den Raum in Regionen auf Basis der Distanz zu Generatorspunkten - ein äußerst leistungsstarkes Werkzeug für territoriale Analyse, Logistik, Marktsegmentierung und Netzplanung.
• Jede Zelle stellt das nächstgelegene Zuständigkeitsgebiet eines Referenzpunkts dar: nützlich zur Optimierung von Abdeckungszonen für Filialen, Lager, Logistik-Hubs, Verkaufsstellen oder Tankstellen.

Was wir lösen

• Willkürliche territoriale Aufteilung: Die Grenzen der Zuständigkeitszonen werden manuell festgelegt, ohne objektives Optimalitätskriterium.
• Ungleichmäßige Abdeckung: Einige Servicestellen sind überlastet, während andere unterausgelastet sind - Voronoi hilft, die Grenzen neu zu gestalten.
• Analyseschwierigkeiten: Ohne eine geometrische Partitionierung des Raums ist es schwierig, Fragen zu beantworten wie "was ist die nächstgelegene Servicestelle für diesen Kunden?".

Unsere Technologie

• Konstruktion des Diagramms mit Fortune's Algorithm, Komplexität O(n log n).
• Berechnung von Kanten und Ecken der Zellen mit stabiler Behandlung von Grenzfällen und Begrenzung.
• Echtzeit-Aktualisierung mittels Delaunay-Triangulierungen und räumlichen Datenstrukturen zur effizienten Distanzberechnung.

ROI und Auswirkungen auf Ihr Geschäft

• Räumliche und territoriale Analyse: Aufteilung von Gebieten nach Punkten von Interesse (Krankenhäuser, Schulen, Sensoren, Filialen) zur Visualisierung von Abdeckungszonen.
• Logistik: Definition der Zuständigkeitsgebiete für Lager und Distributions-Hubs, wodurch die Lieferdistanzen minimiert werden.
• Territoriales Marketing: Marktsegmentierung nach Einflusszonen von Verkaufsstellen oder Showrooms.
• Bildverarbeitung und Computer Vision: Segmentierung auf Basis von Nähe.
• Wissenschaftliche Simulationen: Modellierung von Kristallisation, Zellwachstum oder Ressourcenverteilung.

Wert für Ihr Unternehmen

• Der Fuzzy-Logic-Regler steuert intelligent und adaptiv komplexe Systeme, bei denen die Variablen nicht genau bekannt oder linear sind - perfekt für intelligente Ampeln, Regelung industrieller Flüsse, Steuerung nichtlinearer Prozesse und Staumanagement.
• Im Gegensatz zur herkömmlichen binären Steuerung (ein/aus) denkt die Fuzzy-Logik in Begriffen wie "wenig", "mittel", "viel" - wie ein erfahrener menschlicher Bediener - und erzeugt flüssige, natürliche Übergänge.

Was wir lösen

• Starre Schwellwertsteuerung: Herkömmliche Systeme schalten abrupt ein/aus und verursachen Schwingungen und Instabilität.
• Nichtlineare Prozesse: Viele industrielle Prozesse weisen Verhaltensweisen auf, die ein linearer PID nicht angemessen steuern kann.
• Nicht kodiertes Expertenwissen: Erfahrene Bediener wissen, wie man den Prozess "nach Gefühl" regelt, aber dieses Know-how ist nicht in Automatisierung überführt.

Unsere Technologie

• Der Regler empfängt Sensoreingaben und wandelt sie über Zugehörigkeitsfunktionen in Fuzzy-Werte um.
• Systemregeln im Format IF-THEN, die als Ausgabe den optimalen Steuerwert erzeugen.
• Der Prozess der Defuzzifizierung übersetzt das Fuzzy-Ergebnis in einen konkreten numerischen Wert für die Aktoren.

ROI und Auswirkungen auf Ihr Geschäft

• Smart City und Mobilität: Adaptive Ampelsteuerung zur Reduzierung von Staus, Emissionen und Fahrzeiten um bis zu 30 %.
• Steuerung industrieller Prozesse: Öfen, Mischer und Chemieanlagen, bei denen die Fuzzy-Logik auch bei nichtlinearen Parametern eine stabile Antwort liefert.
• Steuerung interner Logistikflüsse: Koordination von Ampeln für Industriefahrzeuge (Gabelstapler, AGV, Hubwagen) zur Verbesserung von Sicherheit und Produktivität.
• Optimierung von Produktionszyklen: Automatischer Lastausgleich zwischen Stationen einer Montagelinie.

Wert für Ihr Unternehmen

• Die Partikel-Engine verwaltet Tausende von Elementen unter Schwerkraft, Kollisionen und dynamischen Wechselwirkungen - eingesetzt für Datenvisualisierung, Echtzeit-Monitoring, wissenschaftliche Simulationen und interaktive Oberflächen.
• Jedes Partikel kann einen Datenpunkt darstellen: eine Finanztransaktion, einen IoT-Sensor, ein Flottenfahrzeug oder einen Kunden. Bewegung und Wechselwirkungen zwischen den Partikeln machen große Datenvolumen visuell verständlich.

Was wir lösen

• Schwer interpretierbare Daten: Statische Tabellen und Diagramme vermitteln nicht die dynamische Entwicklung von Phänomenen in Echtzeit.
• Wenig intuitives Monitoring: Ohne eine unmittelbare Visualisierung bleiben Anomalien unbemerkt, bis sie Schäden verursachen.
• Geringe Beteiligung: Herkömmliche Unternehmens-Dashboards langweilen die Stakeholder - eine dynamische Oberfläche erregt Aufmerksamkeit.

Unsere Technologie

• Aktualisierung von Position, Geschwindigkeit und Beschleunigung in Echtzeit für jedes der Tausende von Partikeln.
• Kollisionserkennung mit räumlichem Gitter für flüssige Leistung auch bei maximaler Last.

ROI und Auswirkungen auf Ihr Geschäft

• Visualisierung von Finanzdaten: Partikel, die Transaktionen darstellen, animiert nach Volumen oder Wert, für einen dynamischen Marktüberblick.
• IoT-Netzmonitoring: Partikel, die den Status der Knoten anzeigen und die Farbe je nach Temperatur, Signal oder Aktivität wechseln - Anomalien sofort sichtbar.
• Wissenschaftliche Simulationen: Visualisierung komplexer Strömungen wie Flüssigkeitsbewegungen oder Wellenausbreitung.
• Benutzeroberflächen und Gamification: Dynamische visuelle Feedbacks für Web-, Mobil-, interaktive Totem- und Unternehmensschulungsanwendungen.

Wert für Ihr Unternehmen

• ForceAtlas2 verwandelt die Struktur eines Netzes automatisch in eine lesbare zweidimensionale Anordnung und hebt Gemeinschaften, zentrale Knoten und Schlüsselbeziehungen hervor.
• Jedes Unternehmen hat verborgene Netze: Beziehungen zwischen Kunden, Lieferanten, Produkten, Produktionsflüssen, informellen Organigrammen. ForceAtlas2 macht sie sichtbar und interpretierbar.

Was wir lösen

• Ungenutzte relationale Daten: Sie haben Daten über Verbindungen, können sie aber nicht so visualisieren, dass sie eine Geschichte erzählen.
• Verborgene Gemeinschaften: Ohne ein force-directed Layout bleiben Cluster und Gruppen innerhalb der Verbindungsmatrix unsichtbar.
• Nicht identifizierte zentrale Knoten: Was sind die Schlüsselelemente des Netzes? ForceAtlas2 positioniert sie auf natürliche Weise im Zentrum.

Unsere Technologie

• Simulation eines iterativen physikalischen Systems: Knoten und Kanten interagieren wie elektrische Ladungen und Federn (Hookesches Gesetz).
• Für große Graphen die Optimierung Barnes-Hut, die die Berechnungszeiten reduziert.
• Parallelisierter Algorithmus, auch in JavaScript/WebAssembly für interaktive Webanwendungen verfügbar.

ROI und Auswirkungen auf Ihr Geschäft

• Marketing und Business: Visualisierung von Verbindungen zwischen Kunden, Produkten und Lieferanten zur Identifizierung von Cross-Selling- und Up-Selling-Chancen.
• Ermittlungen und Compliance: Kartierung von Beziehungen zwischen Personen, Gruppen und Ereignissen für Audits und Due Diligence.
• Semantische Graphen und Knowledge-Graphen: Darstellung von Konzepten und Entitäten für Empfehlungssysteme und semantische Suche.
• Fertigung und Industrie 4.0: Verfolgung von Produktionsflüssen und vernetzten Maschinen.

Mehrwert für Ihr Unternehmen

• Der Bin Packing löst das Problem, Objekte unterschiedlicher Größe innerhalb der Mindestanzahl von Behältern zu platzieren – von der Logistik über den Versand, von der Verpackung bis zur Produktionsplanung.
• Jeder ungenutzte Zentimeter Platz in einem Container, einem LKW oder einer Verpackung ist verschwendetes Geld. Unsere heuristischen Algorithmen finden die optimale Anordnung in produktionsgerechten Zeiten.

Welche Probleme wir lösen

• Ineffiziente manuelle Beladung: Die Bediener beladen die Container nach Augenmaß, und lassen Leerräume zurück, die hätten gefüllt werden können.
• Vermeidbare Mehrfachsendungen: Eine schlecht optimierte Beladung erfordert einen zusätzlichen Container und verdoppelt die Transportkosten.
• Verschwendung von Verpackungsmaterial: Ohne Optimierung werden zu große Kartons oder zu viele Sekundärverpackungen verwendet.

Unsere Technologie

• Implementierte 6 heuristische Algorithmen für annähernd optimale Lösungen in akzeptablen Zeiten. Der Algorithmus „RMax" erweist sich als der effizienteste.
• Unterstützung für 90°-Drehung der Objekte und Behälter mit festen Abmessungen.

ROI und Auswirkungen auf Ihr Geschäft

• Reduzierung der Transportkosten: 15–25 % – weniger Container und LKW erforderlich für dasselbe Warenvolumen.
• Logistik und Transport: Optimierung der Beladung von LKW, Containern oder anderen Transportmitteln.
• Produktionsprozesse: Organisation der Produktionsphasen zur Maximierung der Effizienz und Reduzierung von Materialverschwendung.
• Verpackung und Versand: Optimale Anordnung der Objekte innerhalb von Kartons oder Paketen, wodurch Volumen und Versandkosten reduziert werden.

Mehrwert für Ihr Unternehmen

• Diese Demo zeigt ein Feedforward neuronales Netz, das selbstständig lernt, Entscheidungen zu treffen – dieselbe Architektur, die für Bedarfsprognose, Klassifizierung, Bestandsoptimierung und Empfehlungssysteme verwendet wird.
• Das neuronale Netz lernt aus eigener Erfahrung und verbessert seine Leistung im Laufe der Zeit, genau wie ein Bedarfsprognosesystem, das seine Schätzungen mit jedem Verkaufszyklus verfeinert.

Welche Probleme wir lösen

• Ungenaue Prognosen: Ohne Machine Learning basieren Prognosen auf historischen Durchschnittswerten oder Intuition, mit Fehlern, die zu Überproduktion oder Stock-outs führen.
• Manuelle Klassifizierung: Elemente zu sortieren, zu kategorisieren oder zu priorisieren ist von Hand langsam, teuer und subjektiv.
• Systeme, die nicht lernen: Ein deterministisches System wiederholt dieselben Fehler. Ein neuronales Netz passt sich an und verbessert sich.

Unsere Technologie

• Implementierung eines Feedforward Neural Network mit 38 Eingangsneuronen, konfigurierbarer versteckter Schicht und binärem Entscheidungsausgang.
• Die Architektur ist dieselbe, die für Klassifizierungs-, Regressions- und Prognoseprobleme in der realen Welt verwendet wird.

ROI und Auswirkungen auf Ihr Geschäft

• Bedarfsprognose: Verkäufe vorhersagen, um Produktion und Bestände zu optimieren und Stock-outs sowie Überproduktion zu reduzieren.
• Intelligente Beschaffung: Erkennung und Prognose der Artikel, die am ehesten zur Neige gehen.
• Klassifizierung und Mustererkennung: Automatisierung von Kategorisierungsaufgaben, die heute menschliche Ressourcen erfordern.

Mehrwert für Ihr Unternehmen

• Die genetischen Algorithmen sind von der Darwinschen Evolution inspiriert: Eine Population von Lösungen entwickelt sich im Laufe der Zeit durch Selektion, Crossover und Mutation und konvergiert zum optimalen Ergebnis.
• Sie sind besonders wirksam, wenn der Lösungsraum zu groß für eine erschöpfende Suche ist – Scheduling, Routing, Parameteroptimierung, Netzwerkdesign und kombinatorische Probleme.

Welche Probleme wir lösen

• Probleme mit zu vielen Variablen: Wenn die möglichen Kombinationen in die Milliarden gehen, kann keine Brute Force die optimale Lösung finden.
• Multi-Objective-Optimierung: Genetische Algorithmen bewältigen auf natürliche Weise Zielkonflikte zwischen gegensätzlichen Zielen (Kosten vs. Qualität, tempo vs. Ressourcen).
• Lösungen, die sich mit der Zeit verbessern: Im Gegensatz zu statischen Heuristiken entwickelt sich der genetische Algorithmus weiter und findet immer bessere Lösungen.

Unsere Technologie

• Implementierung eines genetischen Algorithmus mit Selektion, Crossover und zufälliger Mutation, um die Evolution der Population zu gewährleisten.
• Begrenzte Primärressource („Nahrung"), die realistische Beschränkungen von Budget, Zeit oder Materialien modelliert.

ROI und Auswirkungen auf Ihr Geschäft

• Räumliche Routenoptimierung: Routing von Flotten und Lieferungen mit mehrfachen Einschränkungen.
• Produktions-Scheduling: Optimale Reihenfolge von Aufträgen auf parallelen Maschinen mit Rüstzeiten.
• Netzwerkdesign: Konfiguration von Verteilungs-, Telekommunikations- oder Sensornetzen mit optimaler Abdeckung.
• Jedes quantifizierbare Problem: Ein genetischer Algorithmus kann die beste Lösung in jedem Lösungsraum suchen, in dem eine Fitnessfunktion existiert.

Mehrwert für Ihr Unternehmen

• Das 2D Car Steering System kombiniert neuronale Netze und genetische Algorithmen, um ein autonomes Fahrsystem zu schaffen, das selbstständig lernt, eine Strecke zu navigieren – dieselbe Technologie, die autonomen Fahrzeugen, industriellen AGV, Mährobotern, Drohnen und automatischen Handhabungssystemen zugrunde liegt.
• Das virtuelle Auto verfügt über fünf Frontsensoren, die die Entfernung zu Hindernissen messen: eine Architektur, identisch mit der realer mobiler Roboter, die Infrarot-, Ultraschall- oder LiDAR-Sensoren verwenden.

Welche Probleme wir lösen

• Manuelle Programmierung von Trajektorien: Bewegungsanweisungen für jedes Szenario manuell zu schreiben, ist komplex und nicht skalierbar.
• Anpassung an variable Strecken: Eine Produktionsumgebung ändert sich kontinuierlich – das System muss sich anpassen, ohne neu programmiert zu werden.
• Neurorobotik: Der evolutionäre Ansatz ermöglicht es, das System in der Simulation zu trainieren und die Erfahrung auf den realen Roboter zu übertragen (Sim-to-Real).

Unsere Technologie

• Die Autos werden von einem Feedforward Neural Network mit 5 Eingängen (Distanzsensoren) und 2 Ausgängen (Motor und Lenkung) gesteuert.
• Die Netzgewichte werden mit einem genetischen Algorithmus trainiert, indem die natürliche Evolution simuliert wird, um die besten Fahrer auszuwählen.

ROI und Auswirkungen auf Ihr Geschäft

• AGV und mobile Roboter: Autonome Navigationssysteme für Lager und Fabriken, die lernen, sich in komplexen Umgebungen zu bewegen.
• Mäh- und Reinigungsroboter: Autonome Kartierung und Navigation ohne Bedarf an Begrenzungsdrähten oder Bodenmarkierungen.
• Automatische Sensorkalibrierung: Das System lernt, die Sensoren zu interpretieren und Drift sowie Ungenauigkeiten zu kompensieren.
• Rapid Prototyping: Training in der Simulation vor der Implementierung auf realer Hardware, wodurch Entwicklungszeiten und -kosten reduziert werden.