Technische Ressourcen für
Prozessingenieure

Fundierte Fachartikel zu Strömungsmechanik, Inline-Messtechnik und Physical AI — geschrieben für Prozessingenieure, die die zugrundeliegende Physik verstehen wollen, nicht nur das Produkt.

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Die Physik hinter der Prozessleistung

Strömungsregime, Gas-Holdup und Phasenverteilung entscheiden maßgeblich über Ausbeute, Stoffübergang und Reaktionseffizienz — werden im Industriebetrieb aber kaum je direkt gemessen.

Von Sensordaten zur Prozessintelligenz

Machine Learning in der Prozesstechnik kann sein Potenzial nur entfalten, wenn die Eingangsdaten echte physikalische Information tragen. Diese Artikel erklären, warum das so ist — und was es konkret bedeutet.

Physical AI

Physikalisch-informierte neuronale Netze (PINNs) in der chemischen Prozessregelung

PINNs betten physikalische Gleichungen direkt als Trainingsbedingung ein — und ermöglichen damit Vorhersagen, Was-wäre-wenn-Simulationen und Interpretierbarkeit, die rein datengetriebene Modelle nicht bieten können.

⏱ 9 min🤖 Physical AI
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Digitale Zwillinge in der Prozessindustrie: Datenanforderungen und Realität

Was ein sinnvoller Digitaler Zwilling wirklich an Sensorinfrastruktur braucht — und warum die meisten heutigen Implementierungen letztlich Dashboards sind.

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Autonome Prozessregelung: Zwischen Vision und industrieller Realität

Zwischen KI-gestützter Prozessregelung in der Fachliteratur und dem, was im kontinuierlichen Produktionsbetrieb tatsächlich funktioniert, klafft eine Lücke. Was sie überbrückt.

⏱ ~9 min🤖 Automatisierung

Dieses Wissen auf Ihren Prozess anwenden

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