Schoop-Zipfel, JochenJochenSchoop-ZipfelAppl, ChristianChristianApplMoser, AndréAndréMoserKuballa, JürgenJürgenKuballaPörtner, RalfRalfPörtnerHass, Volker C.Volker C.Hass2025-05-192025-05-192025-05-05Chemie-Ingenieur-Technik 97 (6): 632-641 (2025)https://hdl.handle.net/11420/55646Die Entwicklung effektiver Regelungs- und Prozessführungsstrategien für Bioprozesse stellt Ingenieure vor große Herausforderungen. Bioreaktorsysteme müssen selbstständig wechselnde Bedingungen steuern – eine Aufgabe, die innovative Automatisierungswerkzeuge wie das Prozessleit- und Simulationssystem WinErs erfordert. Dieses integriert komplexe Prozessmodelle, ermöglicht Simulationen sowie Parameterschätzungen und bietet Regelungsstrategien für Prozesse mit multiplen Ein- und Ausgängen. Der WinErs-Data Lake sammelt umfangreiche Prozessdaten, während modellassistierte Werkzeuge die Optimierung von Steuervariablen unterstützen. Es bietet eine effektive Lösung, um die Lücke zwischen Labor und Industrie zu schließen.The development of effective control strategies for bioprocesses faces engineers with major challenges. Bioreactor systems must independently control changing conditions – a task that requires innovative automation tools such as the WinErs process control and simulation system. This integrates complex process models, enables simulations and parameter estimations, and offers control strategies for processes with multiple inputs and outputs. The WinErs Data Lake collects extensive process data, while model-assisted tools support the optimization of control variables. It provides an effective solution to bridge the gap between laboratory and industry.de1522-264020256632641WileyModel-assisted design of experiments (mDoE), Modellassistierte Prozessoptimierung, Nonlinear model-predictive control (NMPC), ProzessleitsystemModel-assisted control, Model-assisted design of experiments (mDoE), Nonlinear model-predictive control (NMPC), Process control systemTechnology::600: TechnologyJournal Article10.1002/cite.202500028Journal Article