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工业4.0时代,KONUX想通过可视化和预测分析实现工业世界数字化

转载时间:2021.06.04(原文发布时间:2017.04.21)
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目前,无论中国还是欧美发达国家,在工业4.0的道路上都还处在一个探索阶段。在这过程中,起着至关重要的作用便是工业物联网,即通过设备、传感器、互联网、大数据收集并分析技术等,大幅提升企业的生产效率并创造新的产业。现在,一家来自德国的创业公司便希望通过自己的方式以实现数据驱动的工业世界。

KONUX,成立于2014年12月,总部位于慕尼黑。作为一家工业物联网创业公司,KONUX提供了一个完整的IIoT解决方案,结合智能传感器及人工智能对数据进行分析,帮助客户实时了解其资产的性能并进行预测性维护。截止目前,公司总融资额为1850万美元。最近一次,则为今年4月初获投的900万美元A轮融资,投资者包括MIG、Upbeat Ventures、Andy Bechtolsheim等。据悉,此轮融资将主要用于开发新产品功能和欧洲国家市场的进一步扩张。

产品层面,KONUX 通过测量、连接、分析、方案几个路径,提供了一系列端到端的解决方案,包括开关监控、资产监控、滚动库存监控、预测分析、定制硬件,并在这过程中通过使用人工智能技术帮助客户持续监控其基础架构,提前识别维护需求并提高运营效率。目前,其核心解决方案主要面向铁路、工业领域。即通过在工业机床和生产机器的各个部位部署传感器来检测它们的运行状态和异常信息,并将这些信息传输到云端进行统一的分析和管理。用户通过云端的机器学习技术就能对前端回传的监控数据进行综合性分析,对突发事件进行实时的提醒,同时对维护方案提供专业的建议。

工业4.0时代,KONUX想通过可视化和预测分析实现工业世界数字化

据了解,相比传统的手动检测,KONUX的系统可以让企业用户的机器维护成本平均降低30%,实际故障率降低70%。这样端到端的方法也将大大改变公司进入资产管理和维护流程的方式,有助于最大限度地减少工业应用中的机器停机时间,在降低维护成本的同时也提高了机器的使用效率。

从运营情况来看,KONUX最近已实现了几个重要的里程碑,包括与欧洲最大的铁路运营商、德意志银行的合作。目前,KONUX的监控系统已成功应用于德国的高铁网络,大大降低了德国铁路部门的检查和维护成本,同时减少了列车延误并保证了工作人员的安全。此外,德意志银行也在通过KONUX的智能传感器技术和分析来避免银行基础设施故障。

而提及工业物联网大数据,目前国际市场上,GE推出了基于云平台的PaaS 产品 GE Predix,开发者可以基于此进行数据调用及二次开发,主要应用于能源、生产制造领域;IBM开发了基于Spark的大数据平台服务IBM GBS,主要应用于银行、消费、保险、 旅游、能源领域。此外,2016年被微软收购的意大利创业公司Solair,主要做工业IOT设备;而成立于2014年的Uptake,则是一家利用AI技术的端到端的工业设备故障预测平台。国内市场,现阶段工业物联网则还没有特别热门,典型的如智擎科技,通过利用机器学习技术进行工业设备故障预测,目前已经在风电领域进行了试点,准确率可以达到95%左右。

团队方面,KONUX 由 Andreas Kunze 、Vlad Lata 、Dennis Humhal 共同创立。目前公司团队规模达35人,成员来自西门子、宝马、McKinseys等著名企业。拥有数十年的管理运营经验,且在工程领域具有高级专业AI人才,团队力争将硅谷数字思维与德国工程相结合。

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资讯标题: 工业4.0时代,KONUX想通过可视化和预测分析实现工业世界数字化

资讯来源: 36氪官网

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