INTERVIEW MIT SENZORO
Senzoro ist ein in Österreich ansässiges Start-Up, das im Bereich Predictive Maintenance tätig ist. Sie sind das erste Unternehmen weltweit, das Ultraschalltechnologie und künstliche Intelligenz im industriellen Maßstab kombiniert hat. Die Produkte und Dienstleistungen von Senzoro werden in mehreren Branchen eingesetzt und der Zero-Investment-Ansatz ist einzigartig auf dem Markt.
Ein Interview mit Markus Loinig, CEO bei Senzoro.
Easy Engineering: Was sind die Haupttätigkeitsbereiche des Unternehmens?
Markus Loinig: Wir haben einen starken Fokus auf anlagenorientierte Industrien, in denen Wartungskosten und Ressourceneffizienz eine wichtige Rolle spielen. Derzeit sind wir in der Papier-, Automobil-, Holz-, Chemie- und Versorgungsindustrie tätig. Unser Service dient immer dazu, die Instandhaltungsaktivitäten vom zeitbasierten zum vorausschauenden Austausch von Ersatzteilen zu transformieren. Das spart Kosten und Ressourcen unseres Planeten. Blick in die Zukunft: Wir sind auch Teil eines Forschungskonsortiums in der Luft- und Raumfahrtindustrie, wo wir eine künstliche Intelligenz entwickeln, die in der Lage ist, Korrosion in bestimmten Teilen des Flugzeugs vorherzusagen.
EE: Was gibt es Neues für 2020 in Bezug auf neue Produkte?
ML: Als Teil unserer Technologie-Roadmap und sicherlich erleichtert durch die Pandemie haben wir es unseren Kunden ermöglicht, Ultraschallmessungen selbst durchzuführen und Daten an uns zu übertragen. Dies ermöglicht unseren Kunden, unsere künstliche Intelligenz (KI) im „Self-Service“ zu nutzen, wann immer sie es brauchen und ohne menschliches Eingreifen.
EE: Was sind die Sortimente der gehandelten Produkte?
ML: Unsere Kunden können entweder auf „All inclusive“-Basis mit uns zusammenarbeiten, wo Senzoro-Experten Messungen vor Ort durchführen und die entsprechenden Vorhersagen unserer künstlichen Intelligenz liefern. In diesem Fall müssen sich unsere Kunden um nichts kümmern. Es wird auch unser „Koffer-Service“ genannt, weil wir unsere Kunden wirklich mit einem Koffer besuchen. Unsere zweite Option ist die „Remote-AI“, bei der Kunden das Messgerät kaufen und Daten über ein Upload-Portal an uns senden. Wir konzentrieren uns derzeit auf den GSA-Markt (Deutschland, Österreich und Schweiz), aber die Option „Remote-AI“ wird auch in anderen europäischen Märkten eingesetzt.
EE: In welchem Stadium befindet sich der Markt, in dem Sie derzeit aktiv sind?
ML: Der Markt für vorausschauende Wartung wächst schnell, aber eine breite Einführung erfolgt immer noch nur durch die Innovationsführer. Die meisten Unternehmen warten immer noch ab, welche Technologie sich als dominierend herausstellen wird, bevor sie ihren Schritt wagen. Wir sind fest davon überzeugt, dass Ultraschalltechnologie und künstliche Intelligenz perfekt zusammenpassen und zur dominierenden Technologie werden. Die Gründe würden über dieses Interview hinausgehen, aber die Gründe sind im Blog-Bereich unserer Webseite (https://www.senzoro.ai/blog) gut dargelegt.
EE: Was können Sie uns über Markttrends sagen?
ML: Der Markt ist noch sehr fragmentiert und es ist für Industrieunternehmen nicht möglich, eine Predictive-Maintenance-Lösung zu kaufen, die ihr Problem wirklich „von der Stange“ löst. Der Markt ist nach wie vor aufgeteilt in Unternehmen, die „Hardware und Sensoren verkaufen“ und andere, die „Data-Science-Dienstleistungen anbieten“. In Marketingbotschaften behaupten alle, Lösungen für vorausschauende Wartung zu verkaufen, aber was sie wirklich verkaufen, sind nur Teile davon. Was Unternehmen brauchen, ist ein System, das die verbleibende Lebensdauer ihrer kritischen Komponenten vorhersagt. Sie wollen nicht anfangen, Daten zu sammeln, sie wollen ein System kaufen, das die verbleibende Lebensdauer direkt von der Stange vorhersagen kann. Und sie fordern das zu Recht, weil es möglich ist.
Nehmen wir als Beispiel Elektromotoren: Millionen von Motoren laufen auf der ganzen Welt, und die Eigenschaften, wie sie ausfallen, sind gut bekannt. Daher muss jede Predictive-Maintenance-Lösung eine KI an Bord haben, die die verbleibende Lebensdauer bestimmter Komponenten von der ersten Sekunde an vorhersagen kann. Stellen Sie sich vor: Sie befestigen den Sensor am Motor, die KI erkennt, dass es sich um ein „Lager eines Motors“ handelt und berechnet die Restlebensdauer. Das tun wir, und das ist die Zukunft. Alle anderen Produkte und Dienstleistungen ohne dieses „eingebaute KI-Kraftpaket“ werden sich anfühlen wie das Surfen im Internet mit einem 56k-Modem und sehr bald sterben.
EE: Was sind die innovativsten Produkte auf dem Markt?
ML: Ich glaube, dass wir im Bereich Predictive Maintenance die innovativste und kostengünstigste Lösung auf dem Markt anbieten. Unsere Kunden brauchen keine großen Investitionen in Sensorik und bekommen KI von der Stange, die Ergebnisse in der ersten Sekunde liefert. Gleichzeitig rationalisiert unsere KI jeden Analyseprozess auf beispiellose Weise, da sie ohne menschliches Eingreifen unendlich viele Ultraschallmessungen gleichzeitig auswerten kann. Im Bereich Data Science nimmt die Pipeline für die Bereitstellung von KI für Edge-Computing-Geräte Gestalt an. Die jüngsten Aktivitäten von Google („TinyML“) werden es einfacher machen, KI am Rand bereitzustellen, zu verwenden und zu warten.
EE: Welche Einschätzung haben Sie für 2020?
ML: Fabriken widerstandsfähiger gegen ungeplante Stillstände in Zeiten der Pandemie zu machen, ist sicherlich ein wichtiger Treiber für unsere Technologie, und das wird noch eine ganze Weile so bleiben. Bestimmte Branchen mussten ihre Produktion in kurzer Zeit verdoppeln oder verdreifachen, sodass die Wartung im gleichen Tempo mithalten musste. Ihr altes System des „Teilewechsels alle 2 Jahre“ war völlig aus dem Takt geraten, da die Nachfrage nach Maschinen (mehr und schneller produzieren) die Art und Weise, wie sich Teile verschlechterten, erheblich veränderte, so dass ungeplante Ausfallzeiten in die Höhe schossen. Dies war ein unerwarteter Schub für die von uns angebotenen Produkte und Dienstleistungen.
Doch früher oder später werden die Auswirkungen der Pandemie vorbei sein und sich der Fokus wieder auf die langfristigen Probleme richten. Der Kostendruck auf die Unternehmen bleibt bestehen und wer Ersatzteile genau vor dem Ausfall tauschen kann, wird effizienter sein als der, der alle zwei Jahre tauscht. Abgesehen davon müssen Unternehmen nach wie vor Ressourcen wie CO2 einsparen, um regulatorische Vorgaben zu erfüllen. Da jedes zu früh gewechselte Ersatzteil eine Verschwendung von Ressourcen bedeutet, sowohl an Material als auch an Arbeitskraft, kann Predictive Maintenance auch zu einer „grüneren“ Produktion beitragen. Vorausschauende Wartungstechnologien im Allgemeinen tragen zu einer nachhaltigeren Art der Produktherstellung bei und werden daher eine glänzende Zukunft haben.
https://easyengineering.eu/interview-with-senzoro/
Erstveröffentlichung: 28. September 2020