Aktuelles - 'closed loop'- und 'feedback'-Systeme

Überblick

Sind in einem System die Komponenten und Prozesse digitalisiert, so kann neben einer reinen Daten- und Prozeßdokumentation oder dem strikten regelbasierten und plangemäßen Durchführen eines - auch geräteunterstützten - Ablaufs ('open loop') auch über digitale Steuerungs- und Optimierungsmöglichkeiten noch während des Prozeßablaufs nachgedacht werden.


Image closed loop
Es finden sich sehr viele Anwendungsfälle derartiger 'closed loop'- oder 'feedback'-Systeme, weil die Berücksichtigung eines (mitunter auch nur teilweisen) Feedbacks aus dem laufenden Prozeß - als Reflektion der erreichten Systemänderung - in den meisten Fällen zu einer linearen Steuerung des ursprünglichen Prozesses führt und meist auch schon durch eine lineare (oder linearisierte) Modellierung des Prozesses digital handhabbar ist.
Damit ist das Prozeßgeschehen - zumindest meist in hinreichend guter Modellierung - auch analytisch sehr gut zugänglich und handhabbar.

Zwei Beispiele mit nTcAnalytics

Ein sehr einfaches industrielles Beispiel besteht aus Geräte- und Sensordaten (z.B. Temperaturkonstanz, Feuchte, Stückzahl, ...), lokal integriert und überwacht z.B. über einen Controller oder Raspberry Pi, und kommuniziert mittels nTcConnect. Modelliert wird der Prozeß durch nTcAnalytics z.B. workflow-basiert auf Basis von Schwellwert- und/oder KPI-Entscheidungen entlang von QMS-Vorgaben. Bei (negativen) Fehler-Ereignissen oder bei (positiven) Erfüllungsbedingungen (z.B. Chargenziel, Prozeßziel, etc.) kann per Alarmierung an die Verantwortlichen eskaliert oder informiert werden.

Im klinischen Umfeld können selbst komplexe Verordnungspläne durch ein Verordnungsmodul erzeugt werden. Rücklauf aus verschiedenen Geräten, die am Point-of-Care betrieben werden, oder Verordnungsänderungen durch Anordnung des klinischen Personals erlauben eine dynamische Einflußnahme ('feedback') auf Ablauf der Behandlung und eine digitale Modellierung. Das System gewinnt an Komplexität durch Medikamentinteraktionen und individuelle biologische Eigenschaften der behandelten Patienten. In diesem Anwendungsfall kann eine übliche klassische Verordnungsdokumentation an verschiedenen Stellen durch digitale Intelligenz und lernende Systeme unterstützt werden, ohne daß sofort der höchste Anspruch eines besserwissenden Expertensystems in den Raum gestellt wird.

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