Steel produduction

Dezentrale KI in der Metallurgie

Closed-Loop Manufacturing!? Gehen Sie noch einen Schritt weiter mit [der Katulu FL Suite und kontrollieren Sie den Fertigungskreislauf datengetrieben und ressourceneffizient ganz ohne strategische, rechtliche und technische Bedenken.

KI in der Metallurgie ohne Datenaustausch

Wir lösen das Grundproblem von KI in der Metallurgie:Maschinenbauer und Anwender wollen ihre Daten nicht teilen.Mit uns müssen sie das auch nicht!

Der einzigartige denzentrale Machine Learning-Ansatz von Katulu ermöglicht es Ihnen, das volle Potenzial von KI zu nutzen, während alle sensiblen Prozess- und Maschinendaten sicher bei Ihren Kunden verbleiben. Wir machen die Daten bei Ihren Anwendern, Partnern und Lieferanten durch dezentrale KI vor Ort nutzbar. Dabei entstehen gemeinsame Synergien für Kosteneffizienz und Nachhaltigkeit - immer mit voller Datenkontrolle. Mit Katulu bleiben Sie souverän und werden nachhaltiger.

Höhere Anlagen­verfügbarkeit

Katulu hilft Ihnen seltene Ausfälle und Störungen systemkritischer Baugruppen zu erfassen, um frühzeitig Anlagenausfälle im Sinne einer prädiktiven Instandhaltung vollständig zu vermeiden.

Energie- und Ressourceneffizienz

Katulu hilft Ihnen den idealen Endzeitpunkt des Schmelzvorgangs anhand multipler metallurgischer Anlagen im Feld zu bestimmen. Für eine optimale Energie- & Ressourceneffizienz.

Wissen nutzbar machen

Ob demographischer Wandel oder natürliche Personalfluktuation - Katulu macht es Ihnen und Ihren Anwendern einfacher empirisches Prozesswissen über Unternehmensgrenzen hinweg zu nutzen.

Wie können wir Ihnen helfen?

Haben Sie einen konkreten Anwendungsfall, für den Sie eine Lösung suchen? Nutzen Sie unser kostenloses Beratungsangebot und besprechen Sie Ihren Fall mit unseren KI-Spezialisten.

Digital Twins für Thermoprozessanlagen

Erfahren Sie ein Hersteller von Thermoprozessanlagen die Simulation von Fertigungsprozessen für jeden Kunden am Bildschirm ermöglicht.

Kostenloses Whitepaper zu Federated Learning für die Industrie

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