Zukunft gestalten

Effiziente Machine learning-Lösungen und Prozessoptimierung für nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit

KDS – Kähm Digital Solutions GmbH

Effizienzsteigerung durch Digitalisierung

Der globale Wettkampf in der Industrie verursacht viele Herausforderungen und bietet viele Möglichkeiten. Durch die Digitalisierung lassen sich viele Lösungen finden, die zu einem Wettbewerbsvorteil führen.

Der Hype um KI und Machine Learning ist in aller Munde, aber was genau lässt sich damit wirklich in einem industriellen Umfeld machen?

Mit unserer Erfahrung und Wissen über passgenaue digitale Lösungen für die Industrie unterstütze ich Sie dabei Ihre Probleme zu lösen und echte Potentiale zu erfassen und zu heben.

Jede produzierende Anlage und Situation ist individuell und braucht somit auch eine individuelle Lösung. Ihre optimale Lösung finden wir zusammen – praxisnah, effizient und zukunftsorientiert.

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Optimierung der Geschäftsprozesse

Steigerung der
Effizienz

Sicherstellung der
Wettbewerbsfähigkeit

Vom Konzept bis zur Umsetzung

BEI WELCHEN PROBLEMEN KÖNNEN WIR HELFEN?

1. NACHHALTIGKEIT DURCH ENERGIEEINSPARUNG UND RESSOURCENEFFIZIENZ

Durch den Einsatz smarter IT-Lösungen können Prozesse ressourceneffizienter gestaltet werden, was zu einer Reduzierung des Energieverbrauchs und ökologischen Fußabdrucks beiträgt.

Energieeinsparungen im 7-stelligen Euro Bereich pro
Jahr durch Nutzung der Best Past Performance (BPP)
Bedarfsorientierte Wartungsintervalle mit Hilfe von Laufzeit Monitore von Maschinen

2. PROZESSOPTIMIERUNG DURCH AUTOMATISIERUNG VON BERICHTEN

Durch Automatisierung und Optimierung der Produktionsabläufe können Betriebskosten gesenkt werden. Aus unserer Erfahrung werden immer mehr Berichte im Alltag notwendig, die aber gut automatisiert werden können.

Minimierung manueller Datenübertragung durch automatisierte Batchauswertungen
Verhindern von unnötigen Anlagenstillständen mittels Vorhersage von Tankständen

3. KOSTENOPTIMIERUNG MIT MACHINE LEARNING

Machine Learning, eine Disziplin der künstlichen Intelligenz (KI), bietet viele Potenziale im industriellen Umfeld. Welche Lösungen in Ihrem Umfeld einen Mehrwert bringen können, finden wir mit Ihnen heraus.

Effizienzsteigerung der Laborkapazitäten durch Vorhersage von Qualitätsdaten
Kostenoptimierung von Prozessen mit Hilfe von Machine Learning Modellen

Wie gehen wir vor?

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Analyse der bestehenden Datenlage

Eine ehrliche Bewertung Ihrer aktuellen Datenbasis ist der erste Schritt zur Optimierung. Dabei prüfen wir, ob die vorhandenen Informationen ausreichend sind, um fundierte Entscheidungen zu treffen, oder ob Datenlücken bestehen, die geschlossen werden müssen.

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Identifikation von Lücken & Potenzialen

Durch die Nutzung modernster Technologien wie Machine Learning decken wir Optimierungsmöglichkeiten auf. Wir identifizieren Schwachstellen und versteckte Potenziale, die Ihre Prozesse effizienter und zukunftsfähiger machen.

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Entwicklung eines klaren Plans bis zur Umsetzung

Gemeinsam erarbeiten wir eine digitale Strategie, die zu Ihren individuellen Zielen passt. Ob durch Digitalisierung, Prozessautomatisierung oder maßgeschneiderte Visualisierung – wir schaffen die Basis für Ihren nachhaltigen Erfolg.

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Kontakt

+49 15785845128
info@kaehm-digital-solutions.de

Dr. Walter Kähm

Ich bin selbstständiger Berater für die Digitalisierung industrieller Prozesse aus Bonn. Schon während meiner Promotion im Bereich Chemieingenieurwesen faszinierte mich die Lösung verfahrenstechnischer Herausforderungen mithilfe digitaler Tools und Machine Learning, eine Disziplin der künstlicher Intelligenz. Im Laufe meines Berufslebens in der chemischen Industrie habe ich umfassende Erfahrungen gesammelt – sowohl bei der Identifikation nachhaltiger Lösungen als auch bei Ansätzen, die in der Praxis keinen Mehrwert bieten.

Theorie und Praxis perfekt vereint

Ein fundiertes Verständnis des aktuellen Stands der Technik ist essenziell, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Doch Theorie allein reicht nicht aus – sie muss mit praxisnaher, verfahrenstechnischer Expertise ergänzt werden. Nur so lassen sich nachhaltige und effiziente Lösungen entwickeln.

In den letzten acht Jahren habe ich mich intensiv mit der erfolgreichen Umsetzung digitaler Lösungen in den Bereichen Produktion, Logistik und Management beschäftigt. Mein Ansatz: Informationen müssen zielgruppengerecht aufbereitet und übermittelt werden. Besonders spannend finde ich es, die optimale Kombination aus Tool, Visualisierung und Infrastruktur für jede individuelle Situation zu finden.

Optimization for Chemical Engineering and Biochemical Engineering –

Theory, Algorithms, Modeling and Applications

Cambridge University Press, Oktober 2020

Während meiner Promotion hatte ich das Privileg an der Veröffentlichung dieses Buches arbeiten zu dürfen. Diese Arbeit gibt eine Übersicht über Optimierungsmethoden für verschiedenste Probleme in der chemischen und biochemischen Industrie.

In diesem Buch stecken kombiniert über 50 Jahre Erfahrung in der erfolgreichen Anwendung mathematischer Methoden für industrielle Problemstellungen.

Mehr Informationen finden Sie hier.

Rezensionen des Buches

‘This book offers a very clear, uncluttered presentation of key ideas of optimisation in rigorous form and with plenty of examples from a decade of research and educational experience. It offers an exceptional resource for educators and students of optimisation methods, as well as a valuable reference text to practitioners.’

Alexei Lapkin – University of Cambridge

‘This excellent book brings together important and up-to-date elements of the theory and practice of optimisation with application to chemical and biochemical engineering. It’s an ideal reference for students on advanced courses or for researchers in the field.’

Nilay Shah – Imperial College

Optimization for Chemical and Biochemical Engineering

Lebenslauf

Ausbildung

Publikationen

09.2019 – 31.12.2024: Lanxess Deutschland GmbH, Leverkusen
Process Engineer
- Leitung von Digitalisierungsprojekten zur Steigerung der Effizienz von Produktionsprozessen
- Verantwortlich für die Neuplanung einer chemischen Anlage mit CAPEX im zweistelligem Millionenbereich
- Modellierung und Optimierung von bestehenden und neu geplanten Anlagen

09.2018: Westlake Vinnolit, Gendorf
Praktikant
- Entwicklung eines Simulationsprogramms zur Schulung von Anlagenpersonal für eine chemische Reaktion in einem Brennofen

09.2017: Westlake Vinnolit, Gendorf
Praktikant
- Entwicklung eines Simulationsprogramms zur Schulung von Anlagenpersonal für einen Chlorierungsreaktor

08.2016 – 09.2016: Westlake Vinnolit, Burghausen
Praktikant
- Entwicklung eines Regelungskonzepts für einen neuen Batch Reaktor

07.2015 – 09.2015: Westlake Vinnolit, Hillhouse (UK)
Praktikant
- Entwicklung eines Berechnungstools für eine neue PVC Produktionsanlage - RCA und HAZOP Analysen für einen Batch Polymerisationsprozess

08.2011: BASF, Nienburg
Praktikant in der Forschung
- Analyse vom rheologischen Verhalten von Suspensionen zur Beschichtung von Katalysatoren

07.2011: Chemieanlagenbau Chemnitz GmbH, Chemnitz
Praktikant
- Mitwirken bei der Inbetriebnahme einer Pilotanlage zur Herstellung von Benzin aus Syngas

07.2010: Shell, Wesseling
Labor Praktikant
- Analyse der Eigenschaften von Benzin, Diesel und Heizölen aus der Produktion

2016 - 2019
University of Cambridge, Cambridge (UK)
PhD in Chemical Engineering mit Fokus auf:
- Optimierung von Simulationen chemischer Prozesse
- Thermische Stabilität von Batchreaktionen
- Advanced Process Control von chemischen Anlagen

2015 - 2019
London School of Economics and Political Science (LSE), London (UK)
Bachelor of Science in Business and Management

2012 - 2016
University of Cambridge, Cambridge (UK)
Master of Engineering und Bachelor of Arts in Chemical Engineering
Note: Class 1

2010 - 2012
Cambridge Centre for Sixth Form Studies, Cambridge (UK)
A-level Abschluss in Chemie, Physik, Mathe und weiterführende Mathe
Note: A*A*A*A*

Optimal control in chemical engineering: Past, present and future
Computers & Chemical Engineering, Volume 155, Dezember 2021
Robust thermal stability for model predictive control of batch processes
Computers & Chemical Engineering, Volume 130, November 2019
Thermal stability criterion of complex reactions for batch processes
Chemical Engineering Research and Design, Volume 150, Oktober 2019
Lyapunov exponents with model predictive control for exothermic batch reactors
IFAC-PapersOnLine Volume 51, Ausgabe 18, 2018
Optimal Laypunov exponent Parameters for stability analysis of batch reactors with model predictive control
Computers & Chemical Engineering, Volume 119, November 2018
Stability criterion for the intensification of batch processes with model predictive control
Chemical Engineering Research and Design, Volume 138, Oktober 2018
Thermal stability criterion integrated in model predictive control for batch reactors
Chemical Engineering Science, Volume 188, Oktober 2018

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