Erfolgreiche Finanzierung: Virtuelle Sensoren (Software)

Erfolgreiche Finanzierung Virtuelle Sensoren

Virtuelle Sensoren

Gründer entwickeln Methode für schnelle Erstellung

Bisher war die Erstellung von Software-Sensoren zeitaufwendig, teuer und erforderte viel datenwissenschaftliches Fachwissen. Der Entwickler von KI-Lösungen vor allem für die Fertigungsindustrie, hat diesen Prozess nun vereinfacht. Das System namens AI Sensors basiert auf der vom Hersteller entwickelten KI-Technologieplattform Pythia.

Software-Sensoren ermöglichen durch die Berechnung einer Messgröße ein indirektes Messverfahren. Es basiert auf den Ergebnissen anderer Software-Sensoren und/oder physischer Sensoren. Der Kern jedes Software-Sensors ist ein Modell zur Berechnung des gewünschten Sensorwertes aus einer Vielzahl von Eingangssignalen, welche typischerweise Werte anderer Sensoren im System sind.

Software-Sensoren als kostengünstige Alternative zu physischen Technologien

Software-Sensoren werden meist dort eingesetzt, wo der Einsatz eines physischen Sensors nicht möglich, fehleranfällig, oder schlicht zu teuer ist. Trotz ihrer Vorteile setzen erst wenige Unternehmen Software-Sensoren ein – der Aufbau der zugrundeliegenden Datenmodelle erfordert in der Regel sehr große Datenmengen und nimmt viel Zeit in Anspruch. Darüber hinaus erfordert er manuelles Eingreifen und eine umfassende Beteiligung von Datenwissenschaftlern mit Fachkenntnissen.

Die entwickelte Lösung AI Sensors ermöglicht es Produktionsexperten nun, Software-Messpunkte viel schneller, einfacher und mit weniger Trainingsdaten als bisher zu erstellen, so der Anbieter. Mathematisches oder datenwissenschaftliches Fachwissen sei nicht erforderlich – das System generiert die zugrunde liegenden Modelle unbeaufsichtigt und ohne, dass manuell eingegriffen werden muss.

Sensormodell binnen einer Stunde

AI Sensors arbeitet mit asynchronen und ungefilterten Daten. Das System erstellt die Modelle schnell und auf der Grundlage deutlich weniger Trainingsdaten, als zum Beispiel künstliche neuronale Netze erfordern würden. Darüber hinaus mache das System die manuelle Datenaufbereitung nahezu überflüssig – Aufgaben wie die Datensynchronisation und -bereinigung, die Beseitigung von Anomalien oder das Hinzufügen von Sensorwerten für fehlende Zeitstempel werden vollständig automatisiert abgedeckt.

Selbst in komplexen Szenarien mit Lerndaten von tausenden physischer Messpunkte, einschließlich historischer Daten, berechnet AI Sensors ein neues Software-Sensormodell in der Regel innerhalb einer Stunde. Mit herkömmlichen Methoden konnte dies durchaus mehrere Tage bis Wochen dauern. Auch die Aktualisierung des Software-Sensors ist schnell und einfach, heißt es.

Der Software-Sensor wird als ausführbares Programm zur Verfügung gestellt. Seine Laufzeit beträgt typischerweise nur wenige Millisekunden. Er kann in Closed-Loop- und Echtzeit-Szenarien eingesetzt werden, zum Beispiel zur Steuerung und Optimierung komplexer Produktionslinien.

(Quelle: Industrieanzeiger)

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