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Flow Analysis AI

TRIZ-Flussanalyse für Stoff-, Energie- und Informationsströme: Flussnetz, Bilanz, Flussnachteile, kritische Wirkfenster und falsifizierbare Ursachenhypothesen.

Flow Analysis AI

Methodenablauf

1 / 4Ziel klären

Global freigegebene Lernprojekte

Global freigegeben · Lernbeispiel

Flow Analysis AI · Abfülllinie – Stoffbilanz, Ausschuss und Engpass

Vollständiges fiktives Lernprojekt: 1.000 kg/h Zulauf, 970 kg/h Gutware, 20 kg/h Ausschuss und 10 kg/h Rücklauf. Zeigt, warum 30 kg/h Differenz kein bewiesener Verlust ist, und führt von der Flussaufteilung über Düse-3-Wirkfenster und Ursachenhypothesen zum Falsifikationsversuch.

Global freigegeben · Lernbeispiel

Flow Analysis AI · Temperierregelkreis – Signalverzögerung und Feedback

Vollständiges fiktives Lernprojekt: 250-ms-Sensorlatenz, 80-ms-Aktuatorlatenz, simuliertes Temperaturüberschwingen 74 °C bei 70–72 °C Zielband. Erklärt den Unterschied zwischen Informationsfluss und thermischer Bilanz, negative Rückkopplung, operative Wirkfenster, Alternativursachen und Nachweisexperiment.

Private GitHub-Referenzprojekte · nicht global

Drei industrielle Testvorlagen aus den GitHub-Beispielen. Sie werden nicht global veröffentlicht. Beim Laden ersetzen sie den aktuellen Entwurf im Browser (localStorage). Achtung: noch keine kontogebundenen, serverseitig isolierten Projektakten. Vorhandene Eingaben vorher sichern.

Bremsscheibe – Bremsfading

Wiederholtes starkes Bremsen erhöht die Scheibentemperatur; die Reibungswirkung kann abfallen.

Matrix: 10 → 17

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Batteriepack – Energiedichte und Wärme

Enger gepackte Zellen erhöhen die volumetrische Energiedichte, verringern aber thermische Abstände und können die Ausbreitung eines Fehlers begünstigen.

Matrix: 7 → 27

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Wärmetauscher – Fouling und Druckverlust

Ablagerungen mindern den Wärmeübergang; zusätzliche Strömungshindernisse zur Reinigung erhöhen den Druckverlust.

Matrix: 30 → 22

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