daten und ihre einflussfaktoren erfassen, daraus prognosen generieren und eine sich selbst optimierende steuerung schaffen: <\/p>\n
das system WICKIE M der mrm\u00b2 automatisierungstechnik gmbh nutzt k\u00fcnstliche intelligenz zur bedarfsgerechten und selbstlernenden steuerung von automatisierungsprozessen im geb\u00e4udemanagement.
\nherk\u00f6mmliche systeme beruhen auf einmal eingegebenen, statischen parametern. diese sind jederzeit, aber nur manuell ver\u00e4nderbar. WICKIE M hingegen basiert auf einer selbstlernenden steuerung. dazu werden relevante daten \u00fcber die sensorik aufgezeichnet. anschlie\u00dfend errechnen ki-algorithmen auf grundlage der erfassten daten eine prognose und steuern die aktorik gem\u00e4\u00df dieser prognose an. entscheidend dabei ist, dass alle relevanten parameter durch WICKIE M miteinander kommunizieren und interagieren. in der geb\u00e4ude-automation k\u00f6nnen so bis zu 20% energie eingespart werden.
\ndie intelligenz von WICKIE M basiert auf zeitreihenvorhersagen mit neuronalem netz. durch die lstm-technik (long short-term memory) wird dieses neuronale netzwerk sehr leistungsstark. machine learning algorithmen sammeln die erfassten daten in einer datenbank, erkennen muster in den daten, aktualisieren st\u00e4ndig die rechenmodelle und generieren die vorhersagen.
\ndie methodik von WICKIE M ist nat\u00fcrlich auf andere aufgabenstellungen \u00fcbertragbar. auch im produktionsprozess k\u00f6nnen zeitreihenprognosen gewinnbringend einsetzt werden, zum beispiel zur vorhersage von ausschussmengen und materialfluss oder auch zur vorausschauenden maschinenwartung. um von unserer selbstlernenden optimierung wirklich zu profitieren, muss die zieldefinition der anwendungsf\u00e4lle jedoch sehr pr\u00e4zise sein.<\/p>\n
WICKIE M ist unsere kleine clevere und intelligente l\u00f6sung f\u00fcr eine bedarfsgerechte, selbstlernende steuerung, die vor allem in der geb\u00e4udeautomation und im energiemanagement starke leistung zeigt.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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