Das Projekt "Künstliche Intelligenz und Simulation zur inline Solarzellencharakterisierung in der Photovoltaik-Produktion, Teilvorhaben: Flexibles Datenmanagement und Integration von kontinuierlich mitlernenden KI-Modellen in Produktionssteuerungssysteme" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Kontron AIS GmbH.Im Zentrum des Projekts 'KISS PV' steht die Entwicklung eines Digitalen Zwillings (DZ) der Solarzelle zur Charakterisierung und Optimierung der Solarzelle in der Solarzellenproduktion. Die Grundlage für den digitalen Zwilling der Solarzelle stellen umfangreiche Prozessdaten dar, die neue Anforderungen an die Datenverarbeitung und -infrastruktur stellen. Daher werden Konzepte für die effiziente, parallele und skalierbare Erfassung und Verarbeitung der Messdaten erarbeitet, die auf einem Message Broker basieren. Die von den Partnern entwickelten KI-Modelle werden in einen zu schaffenden Anwendungsrahmen integriert. Darin müssen die Datenflüsse flexibel und in Echtzeit an die Modelle konfiguriert werden können, sowie Ergebnisse an die Stelle in der Produktion gelangen, an der darauf basierende Entscheidungen erforderlich sind. Damit die Ergebnisse dieses Monitorings für die Produktionsmitarbeiter nutzbar sind, müssen neue Methoden der Interaktion von KI und Mensch untersucht werden. Eine Eigenschaft solcher KI-Systeme ist, dass ihre Ergebnisse und Handlungsempfehlungen nicht immer intuitiv verständlich sind. Es muss daher bei der Erstellung von Bedienoberflächen darauf geachtet werden, die Entscheidungen des KI-Modells mit Informationen bzw. den Grundlagen der Entscheidung zu unterlegen, um die Nachvollziehbarkeit und damit die Akzeptanz der Bediener zu erhöhen (explainable KI). Die Bedienervisualisierung des Produktionssteuerungssystems muss dafür völlig neue Fähigkeiten bieten, die Ergebnisse der KI-Modelle und die zugrundeliegenden Daten für eine Entscheidung direkt am Entscheidungsort zu präsentieren. Reaktionen müssen zudem auditierbar gespeichert werden, um spätere Ursachenfindung zu erleichtern.
Das Projekt "EnOB: Energiediagnosestecker Digitaler Zwilling: Neue sensorgestützte und KI-basierte Methoden für die digitale, BIM-basierte Inbetriebnahme von technischen Anlagen in Hochbauwerken und deren energetische Systemoptimierung, Teilvorhaben: As-built-Erfassung und KI-basierte Methoden" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: RWTH Aachen University, Geodätisches Institut, Lehrstuhl für Bauinformatik & Geoinformationssysteme.Das Projekt EnergyTWIN hat zum Ziel, Verfahren für die (automatisierte) Erzeugung eines 'Digitalen Zwilllings' bei der Inbetriebnahme der Gebäudetechnik und dessen kontinuierliche Fortführung mit Informationsanreicherung in der Betriebs- und Nutzungsphase zu entwickeln. Unter Verwendung von modernen Technologien des Reality Capturing, Data Science Methoden, virtueller und augmentierter Realität sowie Cloud-basierter Techniken zur Datenverwaltung werden Verfahren zur Erkennung und Klassifizierung von Komponenten und deren topologischer Zusammenhänge weiterentwickelt. Das Teilvorhaben der RWTH befasst sich mit - der Weiterentwicklung effizienter Methoden des Reality Capturing (Photogrammetrie, Laserscanning, Infrarotmesstechnik) zur georeferenzierten As-Built-Erfassung, der Innenraumpositionierung und Georeferenzierung der Messdaten sowie deren Nutzung für die virtuelle/augmentierte Realität und - der Weiterentwicklung von Verfahren für die Erkennung und Klassifizierung von Komponenten und deren topologischer Zusammenhänge. Dazu dienen insbesondere auch Methoden der Kl-basierten, automatisierten Punktwolkenfilterung, Merkmalsextraktion, Klassifizierung und Modellierung inklusive der Einbindung vorhandener BIM-Planungsmodelle.
Das Projekt "HyDesign - Hybride Simulationsverfahren im Entwurfsprozess von Energy Saving Devices und Propellern, Vorhaben: Hydrodynamische Prognose und Evaluierung von realistischen Lasten auf ESDs" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Schiffbau-Versuchsanstalt Potsdam GmbH.Die Arbeiten der SVA untergliedern sich in einen labortechnischen und einen numerischen Teil. Die labortechnischen Untersuchungen, die mit zwei unter-schiedlichen Verfahren durchgeführt werden sollen, haben zum Ziel, Mess-systeme für die hochfrequente Erfassung von turbulenten Kraftschwankungen zu entwickeln und hochwertige Messdaten zur Validierung des von LeMoS zu entwickelnden Simulationsverfahrens bereitzustellen. Die labortechnischen Untersuchungen werden mit einem optoelektronischen und einem elektro-mechanischen Verfahren durchgeführt. Als optoelektronisches Verfahren soll in Zusammenarbeit mit OPS High-Speed Particle Image Velocimetry (PIV) eingesetzt werden. Damit soll in der Schlepprinne der SVA die Umströmung des Schiffshecks und insbesondere der Zu- und Abstrom der Energy Saving Devices untersucht werden. Das PIV-System wird eine bisher nicht verfügbare dreistellige Aufnahmefrequenz haben und damit einen neuen Einblick in die Natur der turbulenten Strömung am Schiffsheck erlauben. Die so gewonnenen Daten werden der Validierung des zu entwickelnden numerischen Verfahrens dienen, das am LeMoS (Uni Rostock) entwickelt wird. Der Projektpartner IBMV wird die gewonnenen Daten zum Abgleich mit den dort durchgeführten ausführlichen Vergleichssimulationen nutzen. Die numerischen Untersuchungen, die im Rahmen des Teilprojektes der SVA durchgeführt werden, sollen zunächst zu einem Verfahrenskonzept führen, mit dem die Kräfte und Drücke an einem ESD vom Modellmaßstab auf die Großausführung übertragbar sind. Die numerischen Simulationen sollen mit dem von LeMoS zu entwickelnden hybriden Verfahren durchgeführt werden. Aus den Simulationen mit unterschiedlichen Maßstäben soll eine Aussage über die Größe der erwartbaren Lastspitzen an der Düse in der Großausführung getroffen werden können, evtl. auch eine Aussage über die Wahrscheinlichkeiten des Auftretens. Damit wären dann Modellversuchsergebnisse prinzipiell übertragbar.
Das Projekt "AUTOGRID - Vollautomatischer Betrieb von Umrichter-dominierten Verteilnetzen auf Basis dynamischer Systemabbilder, Teilvorhaben: Robuste Datenkommunikation und IKT-Infrastrukturen" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Technische Universität Berlin, Institut für Quantitative Methoden und Wirtschaftsinformatik, Fachgebiet Agententechnologien in betrieblichen Anwendungen und der Telekommunikation (AOT), DAI-Labor.Die Nachbildung (Modellierung und Simulation) von dynamischen Lastzuständen in Verteilnetzen sowie deren vollautomatischer Betrieb sind in hohem Maß von hochaufgelösten Messdaten an verschiedenen Punkten abhängig. Dabei besteht eine wesentliche Herausforderung in der Kombination von Daten verschiedener Standorte zu einem Gesamtbild. Dieses erfordert eine sehr genaue zeitliche Synchronisation der Messdaten über Standortgrenzen hinweg und im Fall der automatischen Betriebsführung auch die Verarbeitung und Übermittlung in Echtzeit. Zu diesem Zweck soll ein verteiltes Messsystem entwickelt werden, welches eine flexible Erfassung und Verarbeitung der Messdaten verschiedener Standorte ermöglicht. Das System soll an unterschiedliche Bedingungen angepasst und den jeweiligen Erfordernissen entsprechend erweitert werden können. Zur gemeinsamen Konzeptentwicklung für das verteilte Messsystem sowie zu dessen prototypischer Umsetzung wird das DAI-Labor wesentlich durch die Untersuchung verschiedener Datenkommunikationsvarianten beitragen. Auf Basis der Anforderungsanalyse bezüglich der Datenerhebung (Auflösung, Synchronisation) und Übertragung (Echtzeitanforderung) werden die Rahmenbedingungen für das zu entwerfende Messsystem und den dazugehörigen Netzwerkkonzept definiert. Darauf basierend werden die verschiedenen Kommunikationstechnologien auf ihre Eignung für zeitkritische Netzdienste in Verteilnetzen untersucht. Auch wird der Einsatz von neuen Kommunikationstechnologien (z.B. 5GMobilfunk, Software-Defined-Networks) zur Gewährleistung der erforderlichen Dienstgüte im Echtzeitbetrieb mit hochaufgelösten Messdaten untersucht und erprobt. Das zu erarbeitende Framework für die Kapselung von Datenverarbeitungsfunktionen ist Kernbestandteil des verteilten Messsystems. Dazu gehören auch die entsprechenden Verwaltungswerkzeuge zum dynamischen Migrieren der Verarbeitungsfunktionen. Der Prototyp wird dann sowohl im Labor als auch im Testfeld erprobt, validiert und ausgewertet.
Das Projekt "KMU-innovativ: Neuartige Condition-Monitoring-Systeme für die Schadensüberwachung von schwenkenden Großwälzlagern, Teilprojekt: Entwicklung der Analyse- und Monitoring-Software" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: ASTRUM IT GmbH.Zu Erreichung der 2015 im Pariser Klimaschutzabkommen vereinbarten Ziele ist die effiziente Nutzung regenerativer Energiequellen unerlässlich. Um kurzfristige ökologische und ökonomische Erfolge zu erzielen, müssen die bereits weltweit mehr als 300.000 Windkraftanlagen (WKA) bestmöglich genutzt werden. Mit den anspruchsvollen Betriebsbedingungen, schnelle Produktzyklen, neue Leistungsklassen und erhöhte Rentabilitätsanforderungen steigen auch die Ansprüche an die Verfügbarkeit der Blattlagerungen von WKA. Diese Großwälzlager dienen dem Schwenken des Blatts zur Lastregelung und sind somit sicherheitsrelevante Elemente. Bisher fehlt für dieses Lager ein umfassender Überwachungsansatz. Ein Tausch des Blattlagers oder Schäden am Rotorblatt aufgrund defekter Blattlager sind mit erheblichen Kosten und Ausfallzeiten verbunden. Um eine Planbarkeit und Kostenreduzierung zu erzielen, muss der Zustand der Blattlagerung bestmöglich bewertet werden. Ziel des KMU-innovativ Projektes CMLB ist es daher, hierfür erstmals eine umfassende Zustandsüberwachung hinsichtlich der vorbeugenden Instandhaltung zu entwickeln und zu erproben. Kern einer solchen Zustandsüberwachung ist die Erfassung, Persistierung und Aufbereitung der Messdaten, um sie schließlich dem Nutzer in ihrer Gesamtheit als Monitoring- und Analyse-Software zur Verfügung zu stellen. Im Teilprojekt ASTRUM IT wird neben dem Aufbau der Datenbankstruktur, der Datenübertragungs-Infrastruktur und der Umsetzung der Algorithmen eine Software inklusive Nutzer-Interface aufgesetzt, die die Bedienung der neuartigen Überwachungsmöglichkeit leistet.
Das Projekt "Water JPI - Joint Call 2017 - Transnationales Verbundvorhaben: IoT.H2O - Entwicklung von IoT-Technologien (Internet of Things) zur Überwachung und Steuerung von Trinkwasserversorgungsanlagen, Teilvorhaben 2: IoT Network und Digital Twin" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Dr. Krätzig Ingenieurgesellschaft mbH.Der Betrieb von Trinkwasseranlagen muss kontinuierlich überwacht werden, um Trinkwasserverluste zu vermeiden, um einen effizienten Betrieb zu realisieren und um auftretende Schäden an den Anlagen frühzeitig zu erkennen. Derzeit wird diese Aufgabe von Leitsystemen ausgeübt, in denen Sensordaten von Fernaufnehmern und anderen Anlagenkomponenten wie Ventile und Pumpen gesammelt werden. Leitsysteme sind sehr komplex und teuer und kommen deshalb, gerade bei kleinen Versorgungsunternehmen, nicht zur Anwendung. Der Betrieb der Anlagen erfolgt nicht automatisieret über ein Leitsystem, sondern manuell. Hierdurch werden ein effizienter Betrieb und die Überwachung erschwert. Durch die Digitalisierung eröffnen sich neue Möglichkeiten. Im Projekt IoTH2O soll das Potential von IoT-Technologien (Internet of Things) zur Überwachung von Trinkwasseranlagen genutzt werden. Basierend auf hydraulischen Modellen von ausgewählten Trinkwasseranlagen, werden die Positionen zur Platzierung der IoT-Sensoren festgelegt. Zu diesem Zweck werden gängige Messgeräte zur Messung von Strömungsgrößen wie Drücken, Wasserständen und Durchflüssen aber auch zur Erfassung des Betriebszustandes von Anlagenkomponenten, wie z.B. Pumpen mit Komponenten ausgerüstet, die eine Übertragung der Messdaten mit einer hohen zeitlichen Auflösung in Echtzeit in eine Cloudanwendung erlaubt. Basierend auf den Messdaten werden Modelle zur Optimierung und Entscheidungsunterstützung für den Betrieb der Trinkwasseranlagen entwickelt. Gleichzeitig können diese Modelle als 'digitaler Zwilling' zum Testen von alternativen Betriebskonzepten, zur Schulung von Betriebspersonal und zur Auswahl von neuen Anlagenkomponenten verwendet werden. Die IoT-Systeme werden in Anlagen in Brasilien, Belgien und Deutschland im Feldversuch getestet und leisten einen Beitrag zur Reduzierung von Wasserverlusten, ermöglichen angepasste Wartungsstrategien und erhöhen die Energieeffizienz der Anlagen.
Das Projekt "Water JPI - Joint Call 2017 - Transnationales Verbundvorhaben: IoT.H2O - Entwicklung von IoT-Technologien (Internet of Things) zur Überwachung und Steuerung von Trinkwasserversorgungsanlagen, Teilvorhaben 1: Hydraulische Modellierung, Test der Sensorik und Koordination" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau, Lehrstuhl für Strömungsmaschinen und Strömungsmechanik.Der Betrieb von Trinkwasseranlagen muss kontinuierlich überwacht werden, um Trinkwasserverluste zu vermeiden, um einen effizienten Betrieb zu realisieren und um auftretende Schäden an den Anlagen frühzeitig zu erkennen. Derzeit wird diese Aufgabe von Leitsystemen ausgeübt, in denen Sensordaten von Fernaufnehmern und anderen Anlagenkomponenten wie Ventile und Pumpen gesammelt werden. Leitsysteme sind sehr komplex und teuer und kommen deshalb, gerade bei kleinen Versorgungsunternehmen, nicht zur Anwendung. Der Betrieb der Anlagen erfolgt nicht automatisieret über ein Leitsystem, sondern manuell. Hierdurch werden ein effizienter Betrieb und die Überwachung erschwert. Durch die Digitalisierung eröffnen sich neue Möglichkeiten. Im Projekt IoTH2O soll das Potential von IoT-Technologien (Internet of Things) zur Überwachung von Trinkwasseranlagen untersucht werden. Basierend auf hydraulischen Modellen von ausgewählten Trinkwasseranlagen, werden die Positionen zur Platzierung der IoT-Sensoren festgelegt. Zu diesem Zweck werden gängige Messgeräte zur Messung von Strömungsgrößen wie Drücken, Wasserständen und Durchflüssen aber auch zur Erfassung des Betriebszustandes von Anlagenkomponenten, wie z.B. Pumpen mit Komponenten ausgerüstet, die eine Übertragung der Messdaten mit einer hohen zeitlichen Auflösung in Echtzeit in eine Cloudanwendung erlaubt. Basierend auf den Messdaten werden Modelle zur Optimierung und Entscheidungsunterstützung für den Betrieb der Trinkwasseranlagen entwickelt. Gleichzeitig können diese Modelle als 'digitaler Zwilling' zum Testen von alternativen Betriebskonzepten, zur Schulung von Betriebspersonal und zur Auswahl von neuen Anlagenkomponenten verwendet werden. Die IoT-Systeme werden in Anlagen in Brasilien, Belgien und Deutschland im Feldversuch getestet und leisten einen Beitrag zur Reduzierung von Wasserverlusten, ermöglichen angepasste Wartungsstrategien und erhöhen die Energieeffizienz der Anlagen.
Das Projekt "InKoWe - W-Net 4.0: Dynamische Wertschöpfungsnetzwerke basierend auf Industrie 4.0-Technologien zur nachhaltigen Sicherheits- und Betriebsoptimierung von Wassersystemen, Teilprojekt 1" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung.Die Anforderungen an die WVUs und dessen Betriebspersonal steigen stetig. Erschwerend hinzu kommt eine zunehmende Anzahl an Rohrbrüchen und Leckagen, häufig bedingt durch Rehabilitationsstau und alternder Infrastruktur. Insbesondere kleine/mittlere WVU verfügen jedoch nicht über die dazu erforderlichen Personalmittel. Die Aufgaben können daher zukünftig nur durch Effizienzsteigerung bewältigt werden, die auf mehreren Säulen basiert: (1) Zunehmende Erfassung von Online-Messdaten sowie die intelligente Verknüpfung der Daten mit geeigneten Werkzeugen (GIS-System, Simulationssoftware, Datenanalyse-Tools); (2) verbesserte Dokumentation des Netzes sowie Einführung von Informations- und Automatisierungstechnik zur verbesserten Betriebsüberwachung und -führung; (3) Schulung des Personals, das den steigenden technischen als auch sozioökonomischen Anforderungen gewachsen ist. Die globale Zielstellung des Projektes besteht darin, eine modulare und skalierbare Plattform bestehend aus GIS-System, Simulationssoftware und Datenanalyse-Tools bereit zu stellen, die hohen IT-Sicherheitsstandards genügt. Verbunden mit neuartigen Dienstleistungskonzepten, Wertschöpfungsnetzwerken sowie Schulungskonzepten werden kleine und mittlere Wasserversorger (WVU) dadurch erstmals befähigt, GIS, Simulations- und Datenanalyse-Tools zu nutzen. Dadurch können Sie die oben beschriebenen Herausforderungen hinsichtlich Trinkwasser- und Löschwasserbereitstellung und Netz-Pflege auch mit geringem eigenem Personaleinsatz meistern. Für die großen WVU sollen neuartige und einfach handhabbare Datenanalyse- und Optimierungswerkzeuge und entsprechende Dienstleistungs-Konzepte realisiert werden. Die zu erarbeitende Plattform soll die Mitarbeiter in den Arbeitsablauf integrieren. Es werden nicht vollautomatische Lösungen angestrebt, sondern interaktive Simulations- und Analysewerkzeuge.
Das Projekt "InKoWe - W-Net 4.0: Dynamische Wertschöpfungsnetzwerke basierend auf Industrie 4.0-Technologien zur nachhaltigen Sicherheits- und Betriebsoptimierung von Wassersystemen, Teilprojekt 2" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: COS Systemhaus OHG.Die Anforderungen an die WVUs und dessen Betriebspersonal steigen stetig. Erschwerend hinzu kommt eine zunehmende Anzahl an Rohrbrüchen und Leckagen, häufig bedingt durch Rehabilitationsstau und alternder Infrastruktur. Insbesondere kleine/mittlere WVU verfügen jedoch nicht über die dazu erforderlichen Personalmittel. Die Aufgaben können daher zukünftig nur durch Effizienzsteigerung bewältigt werden, die auf mehreren Säulen basiert: (1) Zunehmende Erfassung von Online-Messdaten sowie die intelligente Verknüpfung der Daten mit geeigneten Werkzeugen (GIS-System, Simulationssoftware, Datenanalyse-Tools); (2) verbesserte Dokumentation des Netzes sowie Einführung von Informations- und Automatisierungstechnik zur verbesserten Betriebsüberwachung und -führung; (3) Schulung des Personals, das den steigenden technischen als auch sozioökonomischen Anforderungen gewachsen ist. Die globale Zielstellung des Projektes besteht darin, eine modulare und skalierbare Plattform bestehend aus GIS-System, Simulationssoftware und Datenanalyse-Tools bereit zu stellen, die hohen IT-Sicherheitsstandards genügt. Verbunden mit neuartigen Dienstleistungskonzepten, Wertschöpfungsnetzwerken sowie Schulungskonzepten werden kleine und mittlere Wasserversorger (WVU) dadurch erstmals befähigt, GIS, Simulations- und Datenanalyse-Tools zu nutzen. Dadurch können Sie die oben beschriebenen Herausforderungen hinsichtlich Trinkwasser- und Löschwasserbereitstellung und Netz-Pflege auch mit geringem eigenem Personaleinsatz meistern. Für die großen WVU sollen neuartige und einfach handhabbare Datenanalyse- und Optimierungswerkzeuge und entsprechende Dienstleistungs-Konzepte realisiert werden. Die zu erarbeitende Plattform soll die Mitarbeiter in den Arbeitsablauf integrieren. Es werden nicht vollautomatische Lösungen angestrebt, sondern interaktive Simulations- und Analysewerkzeuge.
Das Projekt "InKoWe - W-Net 4.0: Dynamische Wertschöpfungsnetzwerke basierend auf Industrie 4.0-Technologien zur nachhaltigen Sicherheits- und Betriebsoptimierung von Wassersystemen, Teilprojekt 4" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Kooperationsgemeinschaft SchwarzwaldWASSER GmbH.Die Anforderungen an die WVUs und dessen Betriebspersonal steigen stetig. Erschwerend hinzu kommt eine zunehmende Anzahl an Rohrbrüchen und Leckagen, häufig bedingt durch Rehabilitationsstau und alternder Infrastruktur. Insbesondere kleine/mittlere WVU verfügen jedoch nicht über die dazu erforderlichen Personalmittel. Die Aufgaben können daher zukünftig nur durch Effizienzsteigerung bewältigt werden, die auf mehreren Säulen basiert: (1) Zunehmende Erfassung von Online-Messdaten sowie die intelligente Verknüpfung der Daten mit geeigneten Werkzeugen (GIS-System, Simulationssoftware, Datenanalyse-Tools); (2) verbesserte Dokumentation des Netzes sowie Einführung von Informations- und Automatisierungstechnik zur verbesserten Betriebsüberwachung und -führung; (3) Schulung des Personals, das den steigenden technischen als auch sozioökonomischen Anforderungen gewachsen ist. Die globale Zielstellung des Projektes besteht darin, eine modulare und skalierbare Plattform bestehend aus GIS-System, Simulationssoftware und Datenanalyse-Tools bereit zu stellen, die hohen IT-Sicherheitsstandards genügt. Verbunden mit neuartigen Dienstleistungskonzepten, Wertschöpfungsnetzwerken sowie Schulungskonzepten werden kleine und mittlere Wasserversorger (WVU) dadurch erstmals befähigt, GIS, Simulations- und Datenanalyse-Tools zu nutzen. Dadurch können Sie die oben beschriebenen Herausforderungen hinsichtlich Trinkwasser- und Löschwasserbereitstellung und Netz-Pflege auch mit geringem eigenem Personaleinsatz meistern. Für die großen WVU sollen neuartige und einfach handhabbare Datenanalyse- und Optimierungswerkzeuge und entsprechende Dienstleistungs-Konzepte realisiert werden. Die zu erarbeitende Plattform soll die Mitarbeiter in den Arbeitsablauf integrieren. Es werden nicht vollautomatische Lösungen angestrebt, sondern interaktive Simulations- und Analysewerkzeuge.
