AI Voiceassistent PowerBrain™

Das AI Voiceassistent PowerBrain™ verarbeitet komplexe natürliche Sprache in Online-Chats, Telefongesprächen oder bspw. in E-Mails.

Dies ermöglicht die Erkennung von Emotionen sowie die automatische Verarbeitung von Kundenanfragen in komplexen Arbeitsabläufen.

Fähigkeiten

Analog Sensor KI-Datenverarbeitung

Verschiedene Messwerte wie Temperatur, Druck, Drehzahl, Energieverbrauch und Geschwindigkeit können von unserem KI-Modul in Systemen vor Ort bei geringem Speicher- und Rechenleistungsbedarf problemlos verarbeitet werden.

Verarbeitung gemischter Sensor-Datenströme

Mehrere Sensordatenströme können gleichzeitig verarbeitet werden, was einen tieferen Einblick und Verständnis in den Zustand der Anlage, ihr aktuelles Verhalten und ihren Zustand ermöglicht.

Erlernen und Erkennen natürlicher Sprache

Natürliche Sprache in online-Chats, E-Mails und Telefonaten kann verarbeitet und erwidert werden.

Bewegliche Teile

In allen Industriezweigen können bewegliche Assets wie Fahrzeuge und Antriebe mit einem AI PowerBrain™ einfach überwacht und ein etwaiger Servicebedarf so früh wie technisch möglich erkannt werden.

So kann das AI PowerBrain™ z. B. sofort nach dem Anfahren einer Erntemaschine erkennen, ob der Hydraulikdruck für die aktuelle Geschwindigkeit und Temperatur normal ist, und so vor der Ankunft am weit entfernten Ernteziel bei Hydraulikproblemen warnen.

Energie verbrauchende Komponenten

In allen Industriezweigen lassen sich stromverbrauchende Geräte wie Elektromotoren und Getriebe leicht überwachen und Wartungsbedarf erkennen.

So kann z. B. ein veränderter Stromverbrauch bei einer bestimmten Fördermenge auf den Verschleiß der Pumpe oder ein Problem mit dem Motor/Getriebe hinweisen und die Notwendigkeit einer Wartung anzeigen, bevor ernsthafte Defekte auftreten.

KI Energie Verteilnetze

Bei Transport und Verteilnetz Betreibern besteht der kontinuierliche Bedarf für automatischer Analyse und Erlernen von normalen und ungewöhnlichen Verhalten sowie von Leistungsflüssen und Verlusten, um den Wartungsbedarf und/oder für Neukonfiguration von Netzabschnitten früher zu erkennen.

So kann z. B. ein KI-gestütztes sekundäres Umspannwerk oder ein Ortsnetztransformator (Ring-Main-Unit/ RMU) den üblichen Stromverbrauch an seinen Niederspannungseinspeisungen erlernen und zusätzliche Prosumer sowie Verbraucher erkennen, was dem Verteilnetzbetreiber (DNO/EVU) hilft, das Stromnetz auszubalancieren und die Infrastrukturkapazitäten zu optimieren.

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