Interview mit Pavel Konečný für Beststartups.eu

Nächstes Jahr wollen wir auch mit dem Testen von Augmented-Reality-Brillen beginnen, die die Techniker über den Zustand der Maschine informieren und sie bei Bedarf direkt bei der Reparatur beraten könnten.

NATHANIEL FRIED

Das tschechische Startup Neuron soundware entwickelt eine Technologie für die automatisierte vorausschauende Wartung von Industriemaschinen und -anlagen. Mit Hilfe der Ton-/Schwingungsanalyse von Maschinen ermöglicht diese Technologie, drohende Ausfälle zu erkennen, die zu kostspieligen Reparaturen und Produktionsausfällen führen würden.

Die Technologie beruht auf einer Kombination aus Künstlicher Intelligenz, die auf neuronalen Netzen basiert, Maschninentraining und dem Internet-der-Dinge-Gerät nEdge, das Daten von Sensoren empfängt und verarbeitet. Die Soundware-Technologie von Neuron wird von Kunden auf der ganzen Welt eingesetzt, von den Prager Verkehrsbetrieben bis hin zu Halbleiterherstellern in Malaysia.

Erzählen Sie uns etwas über sich.

Nach dem Studium der Kybernetik habe ich in einem IT-Beratungsunternehmen gearbeitet, wo ich so viele Ideen hatte, dass mich Kollegen oft fragten, warum ich nicht mein eigenes Unternehmen gegründet habe. Ich antwortete immer, dass ich nur darauf warte, bis die Computer schnell genug sind, um interessante Anwendungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz zu entwickeln.

Zu Beginn haben wir Ideen für den Einsatz neuronaler Netze zur Datenkompression getestet und uns für das StartupYard-Förderprogramm angemeldet, in dessen Rahmen wir unsere erste Investition erhalten haben. Dank des Programms und eines besseren Verständnisses der Marktbedürfnisse sind wir vom Experimentieren mit Musik oder mit der Datenkompression zu Stimmen und schließlich zu Maschinengeräuschen übergegangen.

Wir haben Maschinengeräusche gewählt, weil sie für uns neu waren und wir nicht verstehen konnten, warum sich noch niemand damit beschäftigt hat. Und auch Dank eines Freundes, der einen knarrenden Motor hatte.

Was inspiriert Sie bei Ihren Unternehmungen?

Der erste Einsatz neuronaler Netze im Tonbereich war in der Musikindustrie geplant.  Ein Freund brachte uns jedoch aufgrund eines Erlebnisses auf die Idee, diese Technologie im Bereich der Maschinendiagnostik einzusetzen. Er erzählte uns, dass er ein Problem mit seinem Auto hat. Das Motorengeräusch seines Autos hatte sich verändert, also brachte er seinen Wagen in eine Werkstatt. Weder Bordcomputer noch Techniker konnten das Problem ausfindig machen. Also nutzte er sein Auto weiter und nach 200 km ging der Zylinder kaputt und somit war der ganze Motor defekt. Er hatte Glück, dass ihm das zwei Tage vor Ablauf der Garantiezeit passiert war.

Inwieweit unterscheiden Sie sich von anderen Firmen auf dem Markt?

Unser Vorteil ist sicher die Vielseitigkeit der Methode. Sensoren und Mikrofone können sehr einfach installiert werden und beeinträchtigen den Betrieb der Maschine nicht. In der Fabrik benötigen wir lediglich eine Steckdose oder ein 12V Netzteil. Der Arbeit kann innerhalb weniger Tage sehr schnell begonnen werden, ohne dass IT-intensive Datenspeicher geschaffen, Anschlüsse von Maschinen verschiedener Hersteller integriert werden müssen, etc. …. Wir sind in der Lage, Geräusche außerhalb des hörbaren Spektrums wahrzunehmen. Bezüglich der Fehler- und Verschleißerkennung gibt es bei Tönen den Vorteil, dass sehr früh Abweichungen auftreten, sodass problematische Zustände rechtzeitig erkannt und zukünftige Entwicklungen vorhergesagt werden können. Bei anderen Analysen wie Temperatur, Druck, Energieverbrauch zeigen sich Abweichungen meist erst später – und dann kann es schon zu spät sein.

Wo sehen Sie Ihre Firma in fünf Jahren?

Wir möchten uns in der Zukunft mit Robotik beschäftigen. Innerhalb der nächsten fünf Jahre möchte ich eine Firma kaufen, die Roboter entwickelt. Diese könnten dann als Mechaniker eingesetzt werden und die Probleme lösen, die von unserer Anlage ausfindig gemacht wurden. Schon jetzt planen wir, verschiedene Anleitungen anzubieten, die unsere Kunden im Falle von Störungen nutzen können.

Nächstes Jahr wollen wir auch mit dem Testen von Augmented-Reality-Brillen beginnen, die Techniker über den Zustand der Maschine informieren und sie bei Bedarf direkt bei der Reparatur beraten könnten. Bisher werden die Informationen zur Maschine über einen QR-Code im Handy abgerufen.

Nennen Sie uns Ihren bisher größten Misserfolg.

Die größte Herausforderung bei der Einführung neuer Technologien ist die richtige Kommunikation mit den Kunden, die genaue Festlegung von Erwartungen und Ergebnissen zu Beginn der Zusammenarbeit. Es gab zwischen den Kunden und uns einige Missverständnisse, die wir jedoch mit der Zeit aufklären konnten.

Die Einführung von Künstlicher Intelligenz in das Instandhaltungsmanagement und Prozessänderungen in der Branche im Allgemeinen erfolgen nicht sofort und die Technologie ist umso wertvoller, je länger sie eingesetzt wird. Die Künstliche Intelligenz muss lernen. Einige Kunden hegen schon gleich zu Beginn sehr hohe Erwartungen, dass die Algorithmen die gesamte Wartungsproblematik sofort für sie lösen. Das ist heute nicht möglich. Wir sehen dies bei selbstfahrenden Autos, dessen Einsatz nur sehr langsam vorankommt.

Je mehr Daten die Künstliche Intelligenz sammelt, desto besser kann sie Entscheidungen treffen und den Zustand des Geräts auswerten. Deshalb empfehlen wir unseren Kunden heute, Technologie von Anfang an an möglichst vielen Maschinen in der Produktion einzusetzen, um so schnell wie möglich Daten zu sammeln, Lernzeiten zu verkürzen und so schnell wie möglich einen Mehrwert durch den Service zu liefern – eben eine genaue Maschinendiagnostik.

Was ist die nächste große Herausforderung für Ihr Unternehmen?

Ich denke, ein ideales Startup ist eines, das keine Investitionen mehr benötigt. Allerdings hat ein Startup, das Software, Hardware und künstliche Intelligenz kombiniert, diesbezüglich einen Nachteil.

Neuron soundware ist auf die Unterstützung und das Vertrauen von Investoren angewiesen. Wir haben nur mit Algorithmen angefangen, es stellte sich jedoch heraus, dass es nicht genügend robuste Datendateien gibt. Wir mussten also den Umfang sowohl im Bereich der Datenerhebung, also die Hardware, als auch im Bereich der gesamten Plattform zur Speicherung von Aufzeichnungen und deren Auswertung erweitern.Die Komplexität vervielfacht sich mit jeder weiteren Schicht und Sie benötigen Experten mit unterschiedlichen Kompetenzen.

Ich bin froh, dass es uns gelungen ist, hier bei Neuron soundware ein solches Team aufzubauen. Ich würde sagen, dass wir im Vergleich zu anderen Software-Startups zehnmal mehr Herausforderungen zu meistern haben. Uns kann jedoch trösten, dass die größten Unternehmen der Welt nicht nur Software-Unternehmen sind, sondern immer irgendetwas bewegen und auch greifbare Produkte vorweisen können. Wie auch immer, es ist ein langer Weg und wir haben noch gutes Stück davon vor uns.

Wie können die Menschen mit Ihrer Vision interagieren?

Heute haben wir über 30 Angestellte und Mitarbeiter. Die meisten von ihnen widmen sich der technologischen Entwicklung.

Unsere Partner fertigen für uns Hardware nach unseren Entwürfen an, wir entwickeln eine eigene Online-Plattform zur Datenerfassung und Fernüberwachung des Maschinenzustands, wir trainieren die Künstliche Intelligenz und deren Wissen über das Maschinenverhalten.

Nicht zuletzt engagieren sich einige Kollegen im Vertrieb und Marketing, um unsere Technologie weltweit bekannt zu machen. Die Industrie ist eine traditionelle Branche und wir müssen unseren Kunden beibringen, keine Angst vor neuen Technologien zu haben und diese rechtzeitig zu nutzen, bevor der Zug im Bereich der digitalen Instandhaltung und Industrie 4.0 vielleicht abgefahren ist. Wir sind auf der Suche nach einem starken strategischen Partner (OEM, Hersteller, Systemintegrator), der uns beim Ausbau unseres Unternehmens unterstützt.

Ein Text von Pavel Konečný für Bugy.co.uk .

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