Unser einzigartiger
Digital Twin Ansatz

Wir verwenden digitale Zwillinge, um die Leistung jedes Akkus perfekt zu erfassen und erstklassige Vorhersagen für zukünftige Entwicklungen zu ermöglichen

Beschleunigen Sie Ihre Batterieentwicklung

TWAICE nutzt digitale Zwillinge, um Ihre Batterien zu optimieren. Digitale Zwillinge sind virtuelle Simulationen von physischen Assets, die physikalische Realitäten mit Datenmodellvorhersagen kombinieren.

Aktualisierte Modelle

Digitale Zwillinge sind virtuelle Simulationen von physischen Assets. In unserem Fall wird eine digitale Kopie der Batterie erstellt. Durch die Erfassung physischer Daten im Feld und das Sammeln in der Cloud können wir unsere Batteriemodelle ständig auf dem neuesten Stand halten und alternative Ansätze übertreffen.

Bessere Analytik

Da unser digitaler Zwilling auch von zusätzlichen Datenquellen wie Nutzungsdaten und Produktionsdetails gespeist wird, übertrifft unsere Analyse die Labortestleistung und ermöglicht eine individuelle Beurteilung der Leistung jeder Batterie.

Präzise Vorhersagen

Der hybride Ansatz der Integration physikalischer Realitäten und Vorhersagen von Datenmodellen ermöglicht es uns, komplexere Details zu erfassen und präzise Vorhersagen und optimale nutzungsdaueroptimierende Maßnahmen bereitzustellen.

Das Tor zur ganzheitlichen Analytik

Die Technologie der digitalen Zwillinge ermöglicht es TWAICE, individuelle Auswirkungen auf Batterien zu erfassen und diese Daten mit Batteriemodellen zu kombinieren, um erstklassige Analysen zu erstellen.

  1. Datensammlung

    TWAICE verwendet Daten aus dem Batteriemanagementsystem, die entweder von unserer proprietären Hardware erfasst oder direkt in die Cloud hochgeladen werden.

  2. Datenverarbeitung

    Unsere Algorithmen erstellen Smart Data und erreichen dabei eine einzigartige Datenreduzierung um den Faktor 2.000, ohne altersspezifische Einflüsse zu verlieren.

  3. Zustandsanalytik

    Unsere Bestimmungsanalyse liefert den aktuellen Status (Kapazität und Impedanz) des Batteriesystems bis auf Zellenebene.

  4. Prädiktive Analytik

    Machine Learning Algorithmen kombinieren unsere umfangreiche Modellbibliothek mit Live-Felddaten, die zu präzisen Vorhersagen und daraus folgenden Optimierungspotenzialen führen.

  5. Handlungsempfehlungen

    Sie erhalten Einsichten in die Batterie, um die Lebensdauer Ihrer Batterien zu optimieren, entweder über eine anpassbare Benutzeroberfläche oder durch die Integration des Systems in vorhandene Softwaretools.

Getrieben von Notwendigkeit

Ein sehr individuelles Alterungsverhalten macht es notwendig, alle Batterien im Feld einzeln zu verfolgen und entsprechende Vorhersagen zu erstellen. Historische Daten sind für solche Vorhersagen unerlässlich, sodass digitale Zwillinge die praktischste Option für die Batterieanalyse darstellen.

Neuste Technologie

Unser digitaler Zwilling ist an der Spitze der Entwicklung der Batterieanalysetechnologie und verwendet nur leicht zugängliche Daten, wodurch der Implementierungsaufwand reduziert wird. Die aus dem BMS gesammelten Daten werden mit unseren Modellbibliotheken und anderen Datenquellen zusammengeführt, um ein hochpräzises Modell ohne übermäßigen Aufwand zu erstellen.

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