Team
Unser Team
Tamon Nakano, Ph.D.
CEO & Co-founder
KI, Maschinenbau, Geschäftsentwicklung
Daniel Köglmayr
CTO & Co-founder
KI, Algorithmenentwicklung
Sebastian Baur
COO & Co-founder
KI, Softwareentwicklung
Edge-AI-Vorhersagen auf der Hardware, die Sie bereits haben.
Unsere Software verarbeitet Zeitreihendaten beliebiger Sensoren: physikalisch, elektrisch, chemisch oder biologisch.
Zwei Einsatzwege
Läuft auf
Mikrocontrollern · SPSen · Industrie-PCs usw.
Entrox Systems ist ein deutsches KI-Unternehmen und eine Ausgründung des DLR (Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt). Wir entwickeln Edge-AI-Vorhersagesoftware auf Basis von Reservoir Computing und bringen Technologie aus dem Forschungslabor in reale industrielle Anwendungen.
Industrieanlagen erzeugen vielfältige Daten in Form von Zeitreihen. Unsere KI, basierend auf Reservoir Computing, lernt Muster aus bereits kleinen Datenmengen und ermöglicht Vorhersagen in Echtzeit, Erkennung von Anomalien und Prognosen zur Restlebensdauer.
Als Software auf Ihren vorhandenen Geräten einsetzbar: vom Industrie-PC bis zum Mikrocontroller. Keine Spezialhardware erforderlich.
Läuft auf kleinen, kostengünstigen Geräten. Keine Cloud-Verbindung erforderlich. Ihre Daten bleiben vor Ort.
Erstellt präzise Modelle aus kleinen Datensätzen, ohne jahrelang auf Trainingsdaten warten zu müssen. Passt sich sofort an neue Anlagen und Produkte an.
Die Inferenz läuft in unter einer Millisekunde — schnell genug, um mit Hochgeschwindigkeitsmaschinen und echtzeitkritischen Regelkreisen Schritt zu halten, von langsamen Prozessen bis zu Schwingungen über 10 kHz. Die Modelle trainieren in Sekunden, nicht in Monaten.
Aus einem einzigen bewährten Kern entsteht für jedes Produkt, jede Sorte und jede Betriebsbedingung ein eigens optimiertes Modell — so bleibt die Genauigkeit auch bei Mehrprodukt-/Kleinserienfertigung erhalten.
Jede Vorhersage lässt sich nachvollziehen und überprüfen.
Bestehende physikalische Gleichungen oder empirische Formeln mit KI kombinieren. Das KI-Modell lernt nur den Restfehler.
Für das gesamte Spektrum industrieller Vorhersageaufgaben.
Echtzeit-Schätzung schwer messbarer Werte aus bestehenden Sensorsignalen
Lernt das „Normalverhalten“ von Anlagen und erkennt frühe Anzeichen von Anomalien
Prognostiziert die Restlebensdauer aus Sensordaten für eine geplante Wartung
Visualisieren Sie, welche Variablen, mit welchen Zeitverzögerungen und über welche nichtlinearen Zusammenhänge Ihren Prozess beeinflussen — dargestellt als mathematische Gleichungen
Wird als Software ausgeliefert, die auf Ihrer vorhandenen Hardware läuft. Keine zusätzlichen Geräte, keine Cloud-Anbindung.
Das trainierte Modell wird als Code ausgeliefert, typischerweise in C, Python oder ähnlich, passend zu Ihrer Zielplattform und Toolchain erzeugt, als Quelldateien oder als gebrauchsfertige Bibliothek. Ohne Betriebssystem-Abhängigkeit im eingebetteten Bereich läuft dasselbe Modell auf Bare-Metal- und RTOS-basierten Mikrocontrollern und skaliert über SPS, Edge-Gateways und Industrie-PCs bis hin zu Linux-Edge-Servern. Ohne GPU, ohne Beschleuniger, ohne zusätzliche Hardware.
Für Kunden, die das Modell selbst nachtrainieren möchten, können wir ein Desktop-Tool mit grafischer Oberfläche bereitstellen. Das nachtrainierte Modell wird im selben Format wie die ursprüngliche Lieferung exportiert.
KI, Maschinenbau, Geschäftsentwicklung
KI, Algorithmenentwicklung
KI, Softwareentwicklung
Wir optimieren unsere Edge-AI-Vorhersagetechnologie für die spezifischen Anforderungen unserer Kunden und Partner.
Unsere Forschungsgruppe ist am DLR (Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt) angesiedelt und arbeitet mit internationalen Partnern zusammen.
Veröffentlicht in IEEE, Elsevier, Springer und anderen führenden Fachzeitschriften.
Eine integrierte Entwicklungspipeline von der Forschung bis zur realen Anwendung.
Wir testen unsere KI an Ihren realen Daten und zeigen, was in Ihrer Umgebung möglich ist. Am Ende erhalten Sie einsatzfähige KI-Software, optimiert für Ihren Prozess und lauffähig auf Ihren vorhandenen Geräten. Erste Ergebnisse innerhalb einer Woche – ganz ohne GPU oder Cloud-Infrastruktur.
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