Data Intelligence for a brighter tomorrow

Data Intelligence

Basierend auf Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence (AI) und Machine Learning, können aggregierte Daten systematisch strukturiert, analysiert und zukünftige Entwicklungen prognostiziert werden. Die Aussagekraft der analysierten Daten steigt mit zunehmender Datenmenge exponentiell an. Das ist ein entscheidender Vorteil – und diesen nutzen wir, um Investoren, Betreiber und finanzierende Banken höchst effizient und nachhaltig in ihren Zielen zu unterstützen, nämlich die Daten dazu zu verwenden, um Entscheidungsprozesse zu beschleunigen und neu Geschäftsmodelle zu entwickeln.

Internet of Things (IoT)

Die Basis unserer Data Intelligence ist Internet of Things (IoT) – die Vernetzung und Kommunikation von Anlagen, Maschinen, Geräten miteinander. Bei Kaiserwetter heißt IoT die Vernetzung von Erneuerbare Energie-Anlagen unter Verwendung einer Machine2Machine Connectivity, die uns keine räumlichen Limits setzt. Somit folgt die Umsetzung von IoT unserem  globalen Geschäftsmodell. Wir lösen Grenzen auf, um unstrukturierte Daten zu aggregieren und sie für unsere AI-Lösungen zur Verfügung zu stellen.

Data as a Service (DaaS)

Wir erfassen, analysieren und generieren einen Mehrwert auf Basis IHRER Daten, d.h. als unser Kunde bleiben Sie Eigentümer der von uns veredelten technischen und finanzwirtschaftlichen Daten. Wir stellen Data Science und modernste Plattformtechnologie zur Verfügung, um aus den Daten unserer Kunden einen tatsächlichen Mehrwert zu generieren. DaaS ist im Vergleich zu einem „Software as a Service“ Ansatz (SaaS) flexibler, robuster und zukunftsorientierter, aber vor allem gilt: DaaS limitiert sich nicht selbst. Denn während Software Service-Pakete fix auf ihre spezifische Anwendung zugeschnitten sind (und nur aufwändig erweitert werden können), kann unsere Daten-Plattform alle denkbaren Datenmengen verarbeiten.

Machine Learning

Die permanente Erfassung aktueller und die Einbeziehung historischer Daten aus Zeitreihen ermöglichen maschinelles Lernen. Muster, Wahrscheinlichkeiten und Gesetzmäßigkeiten in vorhanden Datensätzen werden erkannt und Maschine Learning Algorithmen trainiert, um aus diesen historischen Zeitreihen zukünftige Abläufe zu simulieren.  So leiten wir relevante Informationen aus Erneuerbare Energie Anlagen ab, die auf Basis von eigens entwickelten Algorithmen ausgewertet werden.  Damit können Auffälligkeiten und Anomalien im Betrieb der Anlagen frühzeitig erkannt und interpretiert werden.

Predictive Analytics

Predictive Analytics

Mit Hilfe von Predictive Analytics werden Aussagen über künftige Ereignisse im Betrieb der Anlagen abgeleitet. Ein Beispiel ist Early Failure Detection. Mit unseren Machine Learning-Algorithmen werden technische Defekte in Windenergie-Turbinen oder Solaranlagen frühzeitig erkannt oder sogar antizipiert. Dies ermöglicht es, Ertragsverluste zu minimieren und Downtimes zu vermeiden. Ein anderes Beispiel sind Prognosen für finanzwirtschaftlich relevante KPI, die Zielverfehlungen bereits in einem frühen Stadium sichtbar machen.

 

 

 

 

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