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Unser Williams Birnen Schnaps 0,7L ist ein wahres Meisterwerk der Destillierkunst. Mit einem intensiven und fruchtigen Aroma bringt dieser Schnaps den Geschmack sonnengereifter Birnen direkt ins Glas. Hergestellt mit viel Liebe und traditionellem Handwerk, bietet dieser Schnaps ein unvergleichliches Geschmackserlebnis, das Birnenliebhaber begeistern wird. Die formschöne 0,7-Liter-Flasche ist ein echter Hingucker und passt perfekt in jede Hausbar. Warum du unseren Williams Birnen Schnaps lieben wirst: Der intensive Geschmack der Williams Birnen entfaltet sich in jedem Schluck und sorgt für pure Genussmomente. Seit 1868 steht unsere Brennerei für höchste Qualität und Leidenschaft, die man in jedem Tropfen schmeckt. Egal ob pur, auf Eis oder als besondere Note in deinen Cocktails – unser Williams Birnen Schnaps ist der ideale Begleiter für jeden Anlass. Ideal für gesellige Runden, besondere Anlässe oder einfach, um sich selbst zu verwöhnen. Prost!

Die Erstellung von mathematischen Modellen zur Beschreibung des (dynamischen) System-Verhaltens mittels numerischer Simulation in unterschiedlicher Detaillierung und Genauigkeit bildet u.a. die Basis für Computer Aided Engineering (CAE), sogenannte "Digitale Zwillinge", Szenario-basierte Entwicklung, stochastische Simulation, multikriterielle und multidisziplinäre Optimierung und Design-Verbesserung, modellbasierte, prädiktive Regelung. ANDATA verfügt dabei über umfassende Erfahrung und Expertise in den Themen Finite Element Methoden, Mehrkörper-Simulation, Mikro-Simulation und Multi-Agenten-Simulation, Makro-Simulation, diskrete Simulationen mit entsprechenden, kommerziellen Programmen sowie spezifischen, selbst-entwickelten Modellbildungs- und Simulationsverfahren. Dazu kommt noch die spezifische und kombinierte Erfahrung in der daten- und beispiel-basierten Modellierung mit Machine-Learning und SoftComputing-Verfahren. Themenbereiche Neben der reinen Durchführung der Modellbildung und Simulation besteht umfangreiches, spezielles KnowHow in den Themenbereichen Meta-Modellierung, Surrogate-Modellierung (z.B. mit Machine-Learning-Verfahren gemäß CoMModO, hybride Modellierung, Co-Simulation und gekoppelte Simulationen, Qualitätsmanagement für Simulationen und automatisierte Simulationsdaten-Plausibilisierung, KI-basiertes, erweitertes, (semi-)automatisiertes Post-Processing, Stochastische Simulation und Robustheitsmanagement, multikriterielle und multidisziplinäre Optimierung. So einfach wie möglich, so funktionell und genau wie nötig!