Die Industrie wird weder durch reines Machine Learning, noch durch reine Physik-Simulation, noch durch starre Geschäftsregeln gesteuert. FlowMaker orchestriert alle drei auf einem souveränen, komponierbaren Echtzeit-Substrat — dort, wo der Wert entsteht und wo Wettbewerber selten sind.
Sie isoliert zu halten erzwingt Kompromisse. Sie rigoros zu kombinieren verändert die industrielle Ökonomie.
Jede Schnittmenge entspricht einem konkreten FlowMaker-Baustein — deploybar, komponierbar, auditierbar.
Die physikalische Simulation wird durch Lernen beschleunigt, wobei die Gesetze (Erhaltung, Kontinuität) in der Verlustfunktion verankert sind. Schnelle, zuverlässige, extrapolierbare Modelle — ideal für Echtzeit-Digital-Twins.
Sprachmodelle, verankert in der Anlagenontologie, den P&IDs, der Wartungshistorie und den Normen. Das LLM hört auf zu halluzinieren — es denkt über den kontextualisierten Graph der Anlage hinweg.
Operative Regeln rahmen und validieren die Ausgaben physikalischer Modelle. Menschliche Expertise wird ausführbar — und die Modelle bleiben durch die Geschäftsabsicht gesteuert.
Jeder FlowMaker-Baustein läuft allein oder verkettet sich in einem Flow — Anomalie-Erkennung → semantische Erklärung → physikalische Validierung → automatisierte Aktion.
Ein Soft Sensor, der ein neuronales Netz, eine Massenbilanz und eine Bedienerregel kombiniert. Ein Agent, der in Echtzeit auf InfluxDB/TimescaleDB räsoniert, eingerahmt durch die Prozessphysik. Eine Anomalie-Erkennung, die ihre Diagnose über den Knowledge Graph erklärt. Das ist das FlowMaker-Versprechen — und es existiert nirgendwo sonst als einheitliches, souveränes, on-premise deploybares Angebot.
Die Marktakteure bleiben auf einen Kreis des Diagramms beschränkt. Wenige decken zwei ab. Niemand bietet alle drei in einer souveränen, komponierbaren, industriellen Architektur.
„FlowMaker besetzt den Raum, den generische MLOps-Plattformen, Simulations-Anbieter und industrielle Historians jeweils halb leer lassen." — Industream-Positionierung, 2026
Robuste datengetriebene Infrastruktur, aber blind für die Prozessphysik und ohne native industrielle Semantik. Die OT-Integration bleibt dem Kunden überlassen. Databricks · DataRobot · Dataiku
Außergewöhnliche physikalische Beherrschung, aber schwache Echtzeit-Schleife und proprietäre Architekturen. Keine native ML-Orchestrierung, keine offene semantische Schicht. Aspen · Siemens Simcenter · AnyLogic
Hervorragend zum Speichern und Visualisieren von Echtzeitdaten. Modellierung und Reasoning bleiben außerhalb — das sind Datenbanken, keine KI-Plattformen. PI System · Aveva · Canary
Angebote oft auf einen Kreis beschränkt — Analytics (TrendMiner), Data Fabric (Cognite), Prozessoptimierung (Braincube). Wenig Souveränität, wenig On-Premise, wenig echte Hybridisierung. Cognite · TrendMiner · Braincube
Die DataBridge und der DataCatalog von FlowMaker bedienen gleichermaßen ein ML-Modell, einen Physik-Solver oder eine semantische Engine — auf denselben Streams, demselben Tag-Katalog, derselben Governance.
On-Premise-Architektur, Docker Swarm, kompatibel mit NIS 2.0, ISO 27001, AI Act. Wo US-Plattformen die Cloud erzwingen, respektiert FlowMaker OT- und europäische Regulierungsvorgaben.
OPC-UA, Modbus TCP, S7, MQTT, BACnet. FlowMaker spricht die Sprache der Anlage ohne zwischengeschaltetes Gateway — von Feldsensoren bis zu LLM-Agenten.
Jede Hybrid-AI-Entscheidung ist nachvollziehbar: welches Modell, welche Daten, welche Regeln, welche physikalische Randbedingung. Unverzichtbar für OT-Audit und den europäischen AI Act.