Condition Monitoring in der Energie- und Versorgungsbranche neu gedacht
KI-gestützte Sensor Fusion zur frühzeitigen Fehlererkennung
Ungeplante Ausfallzeiten minimieren
Echtzeit-Einblicke ermöglichen die Erkennung von Problemen, bevor sie eskalieren – das spart Millionen an Reparatur- und Produktionsausfallkosten.
Systemobservierbarkeit verbessern
Umfassende, transparente Sicht auf den gesamten Betrieb – auch in abgelegenen oder bandbreitenbeschränkten Umgebungen.
Implementierung und Integration beschleunigen
In wenigen Wochen einsatzbereit – Modelltraining auf einem Laptop statt in einem Rechenzentrum.
Von Datenflut zu verwertbaren Erkenntnissen: Ein intelligenter Weg zur Überwachung von Maschinen
Die Energiebranche steht unter Druck: veraltete Infrastruktur, steigende Compliance-Kosten, volatile Preise und extreme Umweltbedingungen. Die meisten Systeme zur Zustandsüberwachung sind jedoch reaktiv, unvollständig und kostenintensiv – kritische Anlagen wie Pumpen und Leitungen bleiben dadurch ungeschützt.
Semantic Folding für Sensor Fusion von Cortical.io
Diese patentierte KI-Technologie verwandelt kontinuierliche Sensordaten in „semantische Fingerabdrücke“ und ermöglicht es Ihren Systemen, den Betriebszustand so zu verstehen, wie Menschen Sprache verstehen. Stellen Sie sich jede Sensorablesung als ein "Wort" vor – unser Modell bildet daraus einen „Satz“, der den Zustand Ihres Systems in Echtzeit beschreibt. Dieser Ansatz ermöglicht eine frühzeitige Anomalieerkennung – schnell, skalierbar und kompatibel mit Edge-Systemen – selbst in rauen, abgelegenen Umgebungen. Mehr über unsere Technologie erfahren
🔍 Verborgene Muster in Sensordaten erkennen
Semantic Folding for Sensor Fusion erkennt die verborgene Bedeutung hinter Rohdaten von Sensoren. Es unterstützt Anwender dabei, komplexe Systeme zu verstehen, indem es verwandte Variablen clustert und subtile Anomalien erkennt – selbst wenn einzelne Sensorwerte im normalen Bereich liegen.
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.
Intelligente Überwachung. Messbare Vorteile.
Frühe Erkennung von Anomalien
Fehler mehrere Tage im Voraus erkennen – genug Zeit für Gegenmaßnahmen
Effizienz am Edge
Modelle auf leichte Hardware trainieren und betreiben – ideal für entlegene Standorte
Einfach & Maßgeschneidert
Keine komplexe Data-Science mehr – semantische Fingerabdrücke sind leicht umsetzbar und skalierbar
Deutlich reduzierte Kosten
Cloud-, Rechen- und Implementierungskosten um bis zu 90 % senken
Vom Labor in die Praxis: Von Branchenführern bestätigt
Anerkannt von Fortune 500 Unternehmen der Energiebranche
- "Sehr, sehr schnell, sehr effizient."
- "Die Robustheit gegenüber Sensorausfällen ist ein Game-Changer."
- "Ihre Technologie passt genau in unsere automatisierte Diagnoseplattform".
Proof-of-Concept mit Wasserpumpe
- Anzeichen eines Ausfalls wurden 4 Tage vor dem tatsächlichen Defekt erkannt
- Training mit 220.000 Datensätzen in weniger als 15 Minuten – auf einem Standard-Laptop