Zustandsüberwachung in Energie- und Versorgungsunternehmen revolutionieren
KI-gestützte Sensor Fusion, die Ausfälle vorhersagt, bevor sie eintreten
Minimierung ungeplanter Ausfallzeiten
Probleme in Echtzeit erkennen – Millionen an Ausfällen und Reparaturen sparen.
Beobachtbarkeit von Systemen optimieren
Umfassende Echtzeit-Einblicke in die gesamte Betriebsumgebung erhalten – auch bei begrenzter Bandbreite oder in entfernten Standorten.
Bereitstellung und Integration beschleunigen
In wenigen Wochen einsatzbereit – Modelltraining auf einem Laptop statt im Rechenzentrum.
Von der Datenflut zu umsetzbaren Erkenntnissen: Ein intelligenter Weg zur Überwachung von Maschinen
Der Energiesektor steht unter Druck: alternde Infrastruktur, steigende Compliance-Kosten, volatile Preise und extreme Umweltbedingungen belasten die Branche. Dennoch sind viele Systeme zur Zustandsüberwachung reaktiv, unvollständig und kostenintensiv – und lassen kritische Anlagen wie Pumpen und Pipelines ungeschützt.
Semantic Folding für Sensor Fusion von Cortical.io
Diese patentierte KI-Technologie wandelt Sensordatenströme in "semantic fingerprints" um und ermöglicht es Ihren Systemen, den Betriebsstatus so zu verstehen, wie Menschen Sprache verstehen. Stellen Sie sich jeden Sensormesswert als ein Wort vor - unser Modell konstruiert einen "Satz", der den Zustand Ihres Systems in Echtzeit beschreibt. Dieser Ansatz macht die frühzeitige Erkennung von Anomalien schnell, skalierbar und grenzwertig kompatibel - selbst an rauen, abgelegenen Standorten. Entdecken Sie unsere Technologie
🔍 Verborgene Muster in Sensordaten entschlüsseln
Semantic Folding for Sensor Fusion erkennt die verborgene Bedeutung von Sensor-Rohdaten. Es hilft Benutzern, komplexe Systeme zu verstehen, indem es verwandte Variablen gruppiert und subtile anomale Muster erkennt - selbstwenn einzelne Sensormesswerte normal erscheinen.
So können etwa fünf Sensoren unauffällige Einzelwerte liefern, die in Kombination jedoch auf ein bekanntes Fehlermuster hinweisen. Semantic Folding erkennt diese kritische Kombination, während herkömmliche Systeme dies nicht können.
Intelligentere Überwachung. Greifbare Gewinne.
Frühzeitige Erkennung von Anomalien
Vorhersage von Ausfällen Tage im Voraus, damit Sie Zeit zum Handeln haben
Edge-Ready-Effizienz
Trainieren und Ausführen von Modellen auf leichter Hardware - ideal für entfernte Anlagen
Einfache, benutzerdefinierte Modelle
Komplexe Data-Science-Modelle entfallen – semantische Fingerabdrücke sind einfach zu implementieren, anzupassen und zu skalieren
Drastische Kostenreduzierung
Senkung der Kosten für Cloud, Computing und Implementierung um bis zu 90%
Vom Labor in die Praxis – empfohlen von Innovationsführern der Branche
Anerkannt von Fortune 500 Energy Leaders
- "Sehr, sehr schnell, sehr effizient."
- "Die Widerstandsfähigkeit gegenüber Sensorausfällen ist ein entscheidender Faktor."
- "Ihre Technologie passt genau in unsere automatisierte Diagnoseplattform".
Proof-of-Concept einer Wasserpumpe
- Anzeichen eines Ausfalls 4 Tage vor dem Zusammenbruch erkannt
- 220k Datensätze in weniger als 15 Minuten mit einem Standard-Laptop trainiert