Juna.ai hat eine KI-basierte Lösung entwickelt, die speziell auf die Herausforderungen der energieintensiven Prozessindustrie zugeschnitten ist. Das Unternehmen adressiert das wachsende Problem zunehmender Komplexität in industriellen Produktionsprozessen, die zu Zielkonflikten und Effizienzverlusten von bis zu 10% führen können.
Die Technologieplattform von Juna.ai setzt direkt an der Automatisierungspyramide an und sammelt Daten aus verschiedenen Steuerungssystemen wie PLC und SCADA. Diese Daten werden in einen digitalen Zwilling überführt, der als Grundlage für eine intelligente Prozessoptimierung dient. Der KI-Agent lernt mittels Reinforcement Learning kontinuierlich die optimalen Steuerungsparameter für unterschiedliche Produktionssituationen.
Der zentrale Mechanismus basiert auf einem Closed-Loop-Ansatz: Der KI-Agent empfängt Echtzeitdaten des Equipments, berechnet die optimale Steuerung und sendet die berechneten Parameter direkt an die speicherprogrammierbare Steuerung. Durch tägliches Nachtraining verbessert sich die Performance des Systems stetig. Das Ziel ist die Erreichung des sogenannten „Golden Batch" - einer simultanen Optimierung mehrerer Produktionsziele.
Neben der Kernfunktionalität bietet Juna.ai zusätzliche Komponenten wie ein umfassendes Prozess-Monitoring, einen KI-Co-Pilot zur Parametervorschlag und einen Produktionsplaner, der unter Berücksichtigung aller Randbedingungen den optimalen Produktionsablauf ermittelt. Die Implementierung erfolgt über einen strukturierten Onboarding-Prozess, der Datenexport, Echtzeit-Datenanbindung, Agent-Deployment und Ergebnisevaluierung umfasst. Im Vergleich zu traditionellen automatisierten Systemen verspricht die Lösung signifikante Verbesserungen: Steigerung des Durchsatzes, Reduktion des Energieverbrauchs und Erhöhung der Prozessstabilität.
Kernziel von Juna.ai ist es, Unternehmen der Prozessindustrie dabei zu unterstützen, ihre Anlagen effizienter, nachhaltiger und wirtschaftlicher zu betreiben und dabei gleichzeitig Emissionen zu reduzieren.
Vor einigen Tagen gab juna.ai den erfolgreichen Abschluss einer Finanzierungsrunde in Höhe von 7,5 Mio. Euro bekannt.
Einer der Gründer von juna.ai hatte 2018 das Maschinendiagnose Start-up AiSight mit ins Leben gerufen. AiSirght wurde 2021 an den Sensorhersteller Sensirion verkauft. Geplant war, den Bereich Zustandsüberwachung von Maschinen am Standort Berlin weiter auszubauen. Im April teilte Sensirion mit, seine Aktivitäten in dem Bereich zu beenden und den Standort Berlin zu schließen.
Offene Fragen:
- Welche Sprachmodelle setzt Juna.ai ein?
- Wird ein Orchestrator-Agent eingesetzt, d.h. verfolgt Juna.ai einen MAS-Ansatz? Gibt es mehrere Rollen?
- Kann der Copilot selbstständig Entscheidungen treffen und Handlungen durchführen oder ist er "nur" ein KI-Assistent?
- Kommuniziert Juna.ai mit externen Systemen?
- Multivariable Optimierung ist selber energieintensiv - wie beugt Juna.ai einem zu hohen Energieverbrauch vor?
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