APC i MPC
Zaawansowane sterowanie umożliwia efektywną pracę nieliniowych, silnie sprzężonych układów w szerokim zakresie warunków, przy ostrych ograniczeniach.
Informacje zgodnie z § 5 TMG (niemiecka ustawa o telemediach):
Dr. Rafał Noga
Im Kampfeld 10
29365 Sprakensehl
Niemcy
Kontakt
Telefon: +49 175 617 6792
E-mail:
NIP UE (§ 27a UStG)
DE457893621
Tytuł naukowy
dr (doktorat uzyskany w Hiszpanii)
Odpowiedzialny za treść zgodnie z § 55 Abs. 2 RStV: dr Rafał Noga (adres jak wyżej).
Brak ciasteczek, brak zewnętrznych czcionek, brak śledzenia. Serwer przechowuje jedynie logi techniczne (IP, czas, plik) niezbędne do działania, regularnie usuwane. Jeśli kontaktujesz się e-mailem lub telefonicznie, Twoje dane będą przetwarzane wyłącznie w celu udzielenia odpowiedzi.
Administrator danych
Dr. Rafał Noga
Im Kampfeld 10, 29365 Sprakensehl, Niemcy
E-mail:
APC/MPC, estymacja stanu, optymalizacja matematyczna i cyfrowe bliźniaki - od diagnozy do wdrożenia, a następnie długoterminowa opieka: utrzymanie, strojenie i transfer wiedzy, aby wydajność pozostawała wysoka.
Głęboka wiedza i realne rezultaty w wyzwaniach przemysłowych.
Głęboka teoria połączona z wieloletnią praktyką w projektach B+R, gdzie rozwija się nowe typy systemów, a rozwiązanie nie jest oczywiste na starcie. Treści i język dopasowujemy do odbiorców, przekazując sedno w sposób zrozumiały i angażujący.
Zaawansowane sterowanie umożliwia efektywną pracę nieliniowych, silnie sprzężonych układów w szerokim zakresie warunków, przy ostrych ograniczeniach.
Łączenie modeli z dostępnymi czujnikami w celu poprawy dokładności, ograniczenia liczby drogich sensorów i szacowania wielkości niemierzalnych.
Planowanie, logistyka i przydział zasobów w skali zakładu oraz optymalizacja trajektorii maszyn w celu zwiększenia przepustowości, zmniejszenia zużycia i kosztów energii.
Weryfikacja pomysłów i strategii bez dotykania produkcji. Badania parametryczne i wrażliwości, a także modele do optymalizacji i szkolenia operatorów.
Szkolenie offline zamiast zatrzymywania linii. Zakres od zadań rutynowych, przez sytuacje złożone, po scenariusze krytyczne dla bezpieczeństwa.
Doktorat, duże doświadczenie dydaktyczne i setki wystąpień. Kluczowa wiedza przekazywana krótko i ciekawie, dla ekspertów, decydentów i techników.
Nowoczesne narzędzia dobierane do zastosowania. Płynna integracja z istniejącym oprogramowaniem i współpraca poprzez kontrolę wersji.
Masz specyficzne potrzeby? Daj znać. Rozwiązania dopasowujemy do procesu i branży.
Recenzowane artykuły, materiały konferencyjne i prace dyplomowe dotyczące sterowania predykcyjnego, estymacji stanu i kriogeniki w CERN.
arXiv:2403.00382
IECON 2018 - 44th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society
5th IFAC Conference on Nonlinear Model Predictive Control (NMPC), Seville. IFAC-PapersOnLine, 48(23), pp. 440-445
PhD Thesis, University of Valladolid
53rd IEEE Conference on Decision and Control (CDC), pp. 3530-3535
18th International Conference on Process Control, Tatranská Lomnica, Slovakia
18th IFAC World Congress, pp. 3647-3652
19th IEEE International Conference on Control Applications (CCA), Yokohama, Japan, pp. 1654-1659
Technical Report, CERN
MSc Thesis (Joint: Univ. Valladolid, ENSIEG Grenoble, Univ. Karlsruhe, Politechnika Gdańska)
Opublikowane referencje pokazujące, jak technologia APC/MPC dostarcza mierzalne wyniki w różnych branżach.
How embedded MPC delivers deterministic constraint-respecting control within hard timing budgets on microcontrollers, DSPs, and onboard computers.
Czytaj więcej →Economic MPC replaces tracking setpoints with direct cost optimization, delivering 17%+ energy savings in buildings and enabling coal-free cement operation.
Czytaj więcej →MPC-based navigation for autonomous vehicles and mobile robots: perception-planning-control pipelines validated from racing to industrial AGVs.
Czytaj więcej →MPC formulations that manage physical contact forces for safe human-robot interaction, reducing collision forces by up to 77% while maintaining task performance.
Czytaj więcej →How GP-MPC, neural MPC, and adaptive control augment model predictive control to handle model mismatch, yielding up to 82% error reduction in real systems.
Czytaj więcej →How nonlinear MPC and APC improve energy efficiency, product quality, and throughput across steel, cement, pharma, chemicals, and building HVAC processes.
Czytaj więcej →Constraints-first MPC/NMPC for legged robots achieving 100+ Hz control with friction cones, torque limits, and variable step timing as core optimization variables.
Czytaj więcej →MPC formulations that maintain collision-free motion while handling uncertainty in localization, perception, and obstacle predictions.
Czytaj więcej →Model Predictive Contouring Control optimizes path progress vs. tracking accuracy for robots, CNC, AGVs, and autonomous vehicles.
Czytaj więcej →Model Predictive Control applied to electric drives and power electronics: torque ripple reduction, fault ride-through, and active magnetic bearing control.
Czytaj więcej →How co-designing state estimation (EKF, MHE, sensor fusion) with MPC/NMPC enables deployable control for cranes, robots, servos, and manipulators.
Czytaj więcej →Two-stage pattern: offline trajectory optimization generates optimal references that online MPC tracks in real time, proven in wind energy, batch chemicals, and drone racing.
Czytaj więcej →MPC for robotic arms delivers 70% lower tracking deviation in milling, 65% contour error reduction, and tactile-reactive grasping at 25 Hz via constraint-aware control.
Czytaj więcej →MPC for autonomous underwater vehicles: handling thruster saturation, depth-pitch coupling, and safety constraints validated in lake and sea trials.
Czytaj więcej →NMPC for aerial vehicles enabling aggressive maneuvers, 82% tracking error reduction, time-optimal racing, and 57% faster swarm missions vs reactive baselines.
Czytaj więcej →Zobacz, ile możesz zaoszczędzić dzięki zaawansowanemu sterowaniu procesami.
Szacunki oparte na typowych wynikach branżowych.
Skupienie na konkretnych rezultatach w produkcji, budowie maszyn, przemyśle procesowym i energetyce.
Prowadzenie operatorów lub automatyczna adaptacja parametrów przy zmianie warunków, aby ograniczyć odpady i podnieść przepustowość, poprzez smart sensing i modelowanie zależności między celami a warunkami środowiskowymi.
Optymalizacja pracy maszyny, wzrost precyzji dzięki doskonałym pętlom sprzężenia zwrotnego i optymalizacji trajektorii; większa odporność na zaburzenia, mniejsze zużycie elementów i niższe zapotrzebowanie na energię.
Optymalizacja mieszania i prowadzenia procesów, radzenie sobie ze zmiennymi wsadami i wymaganiami na wyjściu. Równoważenie przepustowości, jakości, energii i odpadów poprzez APC z modelowym sterowaniem predykcyjnym i estymacją stanu.
Większy uzysk energii przy mniejszym zużyciu elementów, poprzez tłumienie oscylacji inteligentnymi pętlami sprzężenia i optymalizację pracy z wykorzystaniem modelowego sterowania predykcyjnego.
Umów bezpłatną 30-minutową konsultację, by omówić wyzwania.
Wyjaśnienie danych, celów i ograniczeń; identyfikacja quick wins.
Cyfrowe bliźniaki, pierwsze MPC/estymatory; udowodnienie potencjału.
Proof-of-concept na procesie/maszynie, dostrojenie parametrów.
Implementacja industry-grade, szkolenia, strojenie i wsparcie.
Zwinnie w 2-tygodniowych sprintach – z jasnymi, użytecznymi rezultatami po każdym sprincie.
Cztery sposoby współpracy, jasno zdefiniowany zakres, wysoka jakość i standardy. Zdalnie lub na miejscu.
Identyfikacja wąskich gardeł i możliwości na podstawie danych, obserwacji na hali i rozmów z zespołem. Od wniosków do business case'ów i praktycznej mapy działań.
20 lat doświadczenia w pełnym cyklu: wymagania, architektura, implementacja, testy, wdrożenie i dokumentacja na PC, systemach przemysłowych, SCADA i embedded.
Setki wystąpień w pięciu językach. Szkolenia operatorów z wykorzystaniem bliźniaków cyfrowych, szkolenia inżynierów z APC, estymacji i optymalizacji, mentoring zespołowy.
Dostarczanie kompetencji technicznych potrzebnych do oceny kandydatów i korzystanie z szerokiej sieci, aby znaleźć właściwe osoby.
Indywidualne rozwiązania tam, gdzie to potrzebne, standardowe narzędzia tam, gdzie sprawdzają się najlepiej.
Krótkie czasy reakcji i pragmatyczna dostawa utrzymują tempo prac.
Utrzymanie, strojenie, wsparcie i transfer wiedzy zapewniają trwałe efekty.
Analiza danych + warsztaty z operatorami i kadrą, by odkryć rzeczywiste problemy.
Symulacja i optymalizacja oszczędzają czas doświadczeń i ograniczają ryzyko podczas rozwoju i uruchomień.
Wyważenie korzyści i ryzyk; postęp poprzez kontrolowane próby nowych nastaw i podejść.
Dwutygodniowe sprinty z użytecznymi wynikami; szybka adaptacja do wymagań i rezultatów testów.
Matematyka, fizyka, informatyka, automatyka i optymalizacja zastosowane do realnych problemów.
Agile w sprintach dwutygodniowych z jasno określonymi rezultatami po każdym sprincie.
Zrozumienie problemu, danych i celów; wskazanie szybkich korzyści i realistycznej ścieżki działań.
Rezultaty: raport analityczny + krótka specyfikacja techniczna.
RozpocznijOdwzorowanie układu w symulacji, pierwsze modele/estymatory i realistyczne badania potencjału.
Rezultaty: raport ze studium + szkic eksperymentalnego proof of concept.
Dowiedz się więcejPrzeniesienie symulacji do rzeczywistości, testy kontrolowane, dostrajanie i weryfikacja na miejscu.
Rezultaty: plan testów + raport z miejsca + nastawy.
Dowiedz się więcejAsystenty inżynierskie lub szkoleniowe dla operatorów oparte na modelach, projektowane dla nie-ekspertów.
Rezultaty: działający prototyp + krótka instrukcja.
Narzędzie do strojenia pomp VFD →
Darmowe narzędzie online do strojenia pomp wodnych z VFD.
Uprzemysłowienie zgodnie ze standardami: dokumentacja, bramki jakości i bezpieczeństwa - gotowe do skali.
Rezultaty: kod i dokumentacja zgodne z ustalonymi standardami.
Wdrożenie na maszynie lub instalacji. Szkolenie operatorów, testy i dokumentacja końcowa.
Rezultaty: raport z uruchomienia, materiały szkoleniowe, SOP.
Utrzymanie, strojenie, adaptacje i transfer wiedzy - ciągłe lub interwencyjne.
Rezultaty: aktualizacje sprintowe i notatki usprawnień.
Definiowany wspólnie, zgodnie z Twoimi potrzebami i ograniczeniami.
Rezultaty: uzgodnione efekty sprintów i dokumentacja.
Poniżej znajdziesz typowe modele współpracy, jakie są praktyczne w technicznym sektorze MŚP (inżynieria/rozwój/środowisko zakładowe). Podane stawki dzienne to ceny wyjściowe („od") netto plus VAT i zostaną sprecyzowane w ofercie na podstawie konkretnego kontekstu projektu.
Niezależnie od modelu rozliczeniowego, rozwój jest zwinny:
Odpowiednie dla: Jasno zdefiniowane deliverables z określonym odbiorem (np. pakiet analityczny, audyt modelu, koncepcja MPC, prototyp, moduł optymalizacji).
Rozliczenie: Stała cena za kamień milowy/pakiet; odbiór na podstawie jasnych kryteriów.
Odpowiednie dla: Planowalna pojemność, regularne przeglądy, szybkie wsparcie („keep-the-lights-on" + drobne ulepszenia).
Rozliczenie: Miesięczny kontyngent (np. X dni/miesiąc), opcjonalnie z określonymi czasami reakcji.
Cel: Szybkie wyjaśnienie zakresu, uwidocznienie ryzyk/zależności.
Wynik: Obraz docelowy KPI, granice systemu, lista danych/interfejsów, plan integracji, szacunek nakładu pracy i model oferty (T&M lub kamienie milowe).
Cel: Szybki start zewnętrzny, następnie zakotwiczenie wewnętrzne.
Usługa: Budowa, stabilizacja, transfer wiedzy, opcjonalnie wsparcie rekrutacyjne (profil roli, pomoc w rozmowach) i ustrukturyzowany onboarding wewnętrznego właściciela.
Wewnętrzny FTE z wynagrodzeniem brutto 100 000 € kosztuje firmę (w przybliżeniu) około ~720 € za produktywny dzień.
→ Wewnętrzny pełny koszt na produktywny dzień: 144 000 / 200 = ~720 €/dzień
Konkretne warunki zależą typowo od:
W zależności od projektu, współpraca może być również ustrukturyzowana jako Solution-on-Demand:
Można uzgodnić, że nie będziemy sprzedawać ani licencjonować opracowanego rozwiązania bezpośrednim konkurentom klienta (np. jako wyłączność branżowa/konkurencyjna na określony okres i/lub rynek), przy czym zakres i granice muszą być precyzyjnie określone umownie.
Powyższe modele to sprawdzone standardy — możliwe są również indywidualne struktury. Czy to stawka dzienna, kamienie milowe, retainer, model licencyjny czy wyłączność: Projektujemy współpracę tak, aby pasowała do zakresu, ryzyka, budżetu i Twojego procesu zakupowego/compliance.
Możliwości współpracy są praktycznie nieograniczone – znajdziemy czystą, uczciwą drogę.
Uwaga: Ta strona służy jedynie celom informacyjnym i nie stanowi porady prawnej. Konkretne warunki są wiążąco regulowane w odpowiedniej ofercie i umowie.
Umów 30-minutową rozmowę, aby omówić wyzwania procesowe i potencjalne rozwiązania.
Odpowiedz na 5 szybkich pytań, aby ocenić, czy Twój proces jest gotowy na APC.
Twój proces wykazuje silny potencjał dla zaawansowanego sterowania.
Krótko i na temat: praktyczne notatki o sterowaniu, optymalizacji i cyfryzacji.
Typowe pytania o zaawansowane sterowanie procesami i naszą współpracę.
MPC to zaawansowana strategia sterowania wykorzystująca model matematyczny procesu do przewidywania przyszłego zachowania i optymalizacji działań sterujących. Sprawdza się doskonale w systemach wielowymiarowych z ograniczeniami.
Czas zależy od zakresu. Faza diagnostyczna trwa zwykle 2-4 tygodnie. Pełny proof of concept można zrealizować w 2-3 miesiące. Pracujemy w dwutygodniowych sprintach agile.
Typowe wyniki to 5-15% oszczędności energii, 10-30% wzrostu wydajności i znaczące ograniczenie odpadów. ROI osiągamy zwykle w 6-12 miesięcy.
Obie opcje. Wiele faz można zrealizować zdalnie: analizę danych, budowę modeli, symulację. Obecność na miejscu jest cenna przy uruchomieniu, szkoleniu operatorów i wstępnej diagnozie.
Przemysł procesowy (chemiczny, farmaceutyczny, spożywczy), produkcja, budowa maszyn i energetyka.
Więcej pytań?
Zapytaj bezpośrednioOceń, czy Twój proces jest gotowy na zaawansowane sterowanie. Praktyczny przewodnik z 15 pytaniami.
Dowiedz się, jak zaawansowane sterowanie może przekształcić Twoje operacje
Dr. Rafał Noga
Niemcy
Proszę zaproponować 30-minutowy termin online e-mailem. Języki: PL/EN/DE/FR/ES.
Zaproponuj termin
Zweryfikowane referencje
Weryfikowalne fragmenty świadectw pracy i listów polecających — dokumentujące praktyczne doświadczenie w optymalizacji, sterowaniu predykcyjnym opartym na modelu i estymacji stanu.
Uwaga: Nazwy firm służą kontekstowi poprzednich stanowisk i nie stanowią rekomendacji klientów.
Udokumentowane zadania (cytaty dosłowne)
Ocena wydajności (bardzo dobra)