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Windkraft übernimmt eine immer größere Rolle in den postfossilen Energieplänen. Die dafür notwendigen Windkraftanlagen erfordern allerdings einen hohen Wartungsaufwand. Die Geschäftsidee des Grazer Start-ups i4SEE TECH nützt vorhandene Betriebsdaten, um Empfehlungen für Inspektion, Reparatur und Optimierung der großen Energieanlagen zu liefern. Durch den Einsatz von Augmented Intelligence – zu unterscheiden von KI-Verfahren – will der Gründer Christopher Gray einen neuen Maßstab für den Betrieb ganzer Anlagenflotten setzen. Für Unternehmen, die mit konventionellen Instandhaltungsprozessen arbeiten, stellt dieser Übergang kurzfristig eine Herausforderung dar. Gray ist jedoch überzeugt, dass die Methode der „prädiktiven Instandhaltung“ die Position der Windenergie als eine kostengünstige und wettbewerbsfähige Form der Energieerzeugung stärken wird.

Neue Geschäftsfelder
i4SEE TECH ist dabei, die Einsatzgebiete der entwickelten Software zu verbreitern. Der modulare Ansatz der Technologie ermöglicht es, das neue Verfahren schrittweise einzuführen. In Zukunft können die Augmented-Intelligence-basierten Analysen nicht nur mit zentralisierten, cloudgestützten Computerressourcen agieren, sondern die Daten auch über verteilte Netzwerke und Edge-Computing-Geräte generieren. Daher ist die Grazer Analysesoftware auch „edge-ready“, was ein hochflexibles Einsatzgebiet erlaubt.

Zielbranche erneuerbare Energien
Das 2019 gegründete Unternehmen plant, seine Lösungen auch für andere Technologien im Zusammenhang mit erneuerbaren Energien einsetzbar zu machen, wie zum Beispiel PV-Solar- und Batteriespeicher. Die selbstlernenden Datenanalyseprogramme von i4SEE TECH können in der Energiewirtschaft schnell, in großem Maßstab und mit geringen Kosten eingesetzt werden. Sie werden damit zum Baustein im Bestreben, die Produktion und Verteilung von erneuerbarer Energie so zu verbilligen, dass ihr Einsatz unter normalen Marktbedingungen erfolgreich ist.

www.i4see.com