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„Praxis ohne Theorie leistet immer noch mehr als Theorie ohne Praxis.“ (Quintilian)

Lesen Sie in unseren Referenzbeispielen, wie speziell kleine und mittlere Unternehmen (KMU)  ihren persönlichen Weg zu Simulation und Berechnung bzw. Big und Smart Data Technologien gefunden haben und sie gewinnbringend einsetzen.

Referenzen aus dem Bereich Simulation und Berechnung

Sie möchten erfahren, wie andere Unternehmen von Simulationstechnologien und High Performance Computing (HPC) profitieren? Unsere Projektbeispiele zeigen Ihnen praktische Anwendungen aus der Welt des Mittelstands.

RECOM

RECOM

3D-Simulation Verbrennungs- und Schadstoffbildungsvorgänge

Mit Hilfe der speziell von RECOM für industrielle Feuerungen entworfenen 3D-Simulationssoftware RECOM-AIOLOS können die Verbrennungs- und Schadstoffbildungsvorgänge des Anlagenprozesses in der virtuellen Realität abgebildet werden, ohne dass es zu Auswirkungen auf den laufenden Betrieb kommt.

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OPTIMA PHARMA

OPTIMA PHARMA

Simulation von Luftströmungen in Reinraum-Anlagen

Durch die Nutzung von Simulations- und Visualisierungstechnologien macht OPTIMA pharma die Luftströmungen in Reinraum-Anlagen als wesentlichen Qualitätsfaktor sichtbar. Der Mittelständler minimiert damit das Risiko von Fehlplanungen, beschleunigt den Planungsprozess und erreicht Kosteneinsparungen.

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M.A.R.K.13

M.A.R.K.13

Umfangreiche Berechnungen für das 3D-Biene Maja-Filmprojekt

Um die zeitkritischen und umfangreichen Berechnungen für das 3D-Biene Maja-Filmprojekt durchführen zu können, griff M.A.R.K.13 auf die Rechnerkapazitäten des Höchstleistungsrechenzentrums Stuttgart (HLRS) zurück. Das Unternehmen erhöhte damit die Geschwindigkeit der Berechnungen um teils bis zu 50 Prozent.

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Referenzen aus dem Bereich Big & Smart Data

Auch kleine und mittlere Unternehmen (KMU) können Big und Smart Data-Technologien erfolgreich einsetzen und damit ihre Wettbewerbsfähigkeit maßgeblich steigern. Sie möchten wissen, wie? Die folgenden Praxisbeispiele  zeigen Ihnen Nutzungsmöglichkeiten aus dem Mittelstand auf.

ROLF BENZ

ROLF BENZ

Smart Data gestützte Prozessoptimierung

Durch Smart Data gestützte Prozessoptimierung möchte Rolf Benz den Verschnitt des Naturleders bei der Herstellung seiner Produkte reduzieren. Ziel des Möbelherstellers ist es, die Produktionsabläufe zu optimieren und die Wettbewerbsfähigkeit zu erhöhen.

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HERRENKNECHT

HERRENKNECHT

Smart Data Analysen

Ziel von Smart Data Analysen bei der Herrenknecht AG ist es, Anhaltspunkte dafür zu bekommen, inwieweit sich Planabweichungen auf Kosten oder Lieferzeitpunkte auswirken und Korrelationen herbeiführen. Herrenknecht ist ein Anbieter von ganzheitlichen technischen Lösungen im maschinellen Vortrieb.

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FUCHS

FUCHS

Data Mining

Die Fuchs Schmierstoffe GmbH, konzernunabhängiger Anbieter von Schmierstoffen, möchte mit Hilfe von Smart Data (Data Mining) Zusammenhänge zwischen Rohstoffen und Produktionsschritten und der Qualität des Endproduktes erkennen.

HERMLE

HERMLE

Smart Data Analyse für den Bereich Predictive Maintenance

Unter dem Slogan „besser fräsen“ entwickelt und produziert die Hermle AG als einer der Marktführer Bearbeitungszentren. Dabei setzt der mittelständische Maschinenbauer bereits heute auf Datenanalysen. Mit Hilfe eines SDSC-Projektes will das Unternehmen diese Fähigkeiten weiter ausbauen.

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Dr.-Ing. Andreas Wierse

Nutzen Sie Ihren Wettbewerbsvorteil durch den Einsatz von Simulation und Höchstleistungsrechnen sowie Big und Smart Data. Ich freue mich auf den Dialog mit Ihnen.

Dr.-Ing. Andreas Wierse

[Geschäftsführer]