Das Grazer IT-Unternehmen entwickelt auf der Basis von Augmented Intelligence eine Softwarelösung, die durch Analyse vorhandener Betriebsdaten die Instandhaltung und den Betrieb von Windenergieanlagen optimiert.

Das 2019 gegründete Start-up nützt vorhandene Betriebsdaten von Windkraftanlagen, um vorausschauende Empfehlungen für Inspektion, Reparatur und Optimierung abzugeben. Durch den Einsatz von Augmented Intelligence – zu unterscheiden von KI-Verfahren – will der Gründer Christopher Gray neue Maßstäbe für den Betrieb ganzer Anlagenflotten für erneuerbare Energien setzen, da derartige Technologien zur  Energiegewinnung neue, hochgradig digitalisierte Kontroll- und Wartungsprozesse erfordern.standhaltung“ die Position von Windenergie als kostengünstige und wettbewerbsfähige Form der Energieerzeugung stärken wird.

Neue Geschäftsfelder
i4SEE TECH ist dabei, die Einsatzgebiete der entwickelten Software auszuweiten. Der modulare Aufbau ermöglicht es, das neue Verfahren schrittweise einzuführen. In Zukunft können die auf Augmented Intelligence
basierenden Analysedaten nicht nur über zentralisierte, cloudgestützte Computerressourcen, sondern auch über verteilte Netzwerke und Edge-Computing-Geräte Für Unternehmen, die derzeit noch mit konventionellen Instandhaltungsprozessen arbeiten, stellt dieser Übergang kurzfristig eine Herausforderung dar. Gray ist jedoch überzeugt davon, dass die „prädiktive In-verfügbar gemacht werden. Damit ist die
Grazer Analysesoftware auch „edge-ready“, was ihre Einsatzmöglichkeiten hochflexibel macht.

Zielbranche erneuerbare Energien
Das junge Unternehmen plant, seine Lösungen auch für andere Technologien im Zusammenhang mit erneuerbaren Energien wie zum Beispiel Solar- und Batteriespeicher einsetzbar zu machen. Die selbstlernenden Datenanalyseprogramme von i4SEE TECH können in der Energiewirtschaft schnell, in großem Maßstab und zu geringen Kosten verwendet werden. Sie werden so zu einem wichtigen Entwicklungsschritt auf dem Weg dahin, die Produktion und Verteilung von erneuerbarer Energie so weit zu verbilligen, dass ihr Einsatz unter normalen Marktbedingungen erfolgreich ist.

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