daten und ihre einflussfaktoren erfassen, daraus prognosen generieren und eine sich selbst optimierende steuerung schaffen:
das system WICKIE M der mrm² automatisierungstechnik gmbh nutzt künstliche intelligenz zur bedarfsgerechten und selbstlernenden steuerung von automatisierungsprozessen im gebäudemanagement.
herkömmliche systeme beruhen auf einmal eingegebenen, statischen parametern. diese sind jederzeit, aber nur manuell veränderbar. WICKIE M hingegen basiert auf einer selbstlernenden steuerung. dazu werden relevante daten über die sensorik aufgezeichnet. anschließend errechnen ki-algorithmen auf grundlage der erfassten daten eine prognose und steuern die aktorik gemäß dieser prognose an. entscheidend dabei ist, dass alle relevanten parameter durch WICKIE M miteinander kommunizieren und interagieren. in der gebäude-automation können so bis zu 20% energie eingespart werden.
die 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 ständig die rechenmodelle und generieren die vorhersagen.
die methodik von WICKIE M ist natürlich auf andere aufgabenstellungen übertragbar. auch im produktionsprozess können 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 anwendungsfälle jedoch sehr präzise sein.
WICKIE M ist unsere kleine clevere und intelligente lösung für eine bedarfsgerechte, selbstlernende steuerung, die vor allem in der gebäudeautomation und im energiemanagement starke leistung zeigt.
