2024德国数字技术新力量（制造业）图谱 即将发布！
德国数字技术新力量图谱详细介绍德国工业4.0领域中最具潜力的创新企业，这些企业大多源于高校科研机构，具备极强的技术专业性和明确的市场需求。通过该图谱，我们期待能够推动更多中德企业的交流合作，为中国培育发展新质生产力注入动能。
这是“人工智能”篇的第三期，我们将介绍德国安全高效的工业AI解决方案引领者Katulu。
简介
Katulu GmbH是一家创新的工业人工智能公司，成立于2018年，总部位于德国汉堡。公司专注于通过分布式数据和联邦学习（Federated Learning）技术，帮助企业在跨工厂、跨公司和跨国界的环境中应用AI技术，同时确保数据主权和法律合规。通过Katulu，企业可以与客户、供应商和同行合作，而无需共享数据。在保持数据和商业机密控制的同时，提高效率。Katulu提供的工业联邦学习平台是合规、安全和可扩展的，是从数据中获取价值的绝佳方式。
该公司目前的解决方案包括：
跨国企业全球质量控制
利用人工智能优化产品质量，实现跨国工厂全球范围内的一致质量控制。
注塑成型工艺优化
为每个用户的机器、材料和过程组合提供定制化的过程优化，显著提升过程稳定性。
基于AI的工具磨损监控和预测
提高工业工具的利用效率，防止计划外停机，通过AI技术监控和预测工具磨损。
热加工设备的数字孪生
使用Katulu平台的数字孪生技术模拟定制的热加工过程，为特殊设备设计和制造提供成本效益的解决方案。
关键泵系统和工厂的预测性维护
通过将AI集成到现有系统中，在数据敏感环境中为关键泵系统提供预测性维护，拓展新的客户群体。
一级关键词
工业人工智能、预测性维护、数字孪生、联邦学习、数据主权
二级关键词
质量控制、工艺优化、工具磨损监测、热加工过程、泵系统维护、实时预测、边缘计算、数据安全、故障预测、设备管理
技术优势分析
作为一家致力于工业AI解决方案的公司，Katulu在多个技术领域展现了显著的优势，这些优势使其在市场中具备了强大的竞争力和发展潜力。以下是对Katulu技术优势的详细分析：
1. 联邦学习
技术描述：联邦学习是一种分布式机器学习方法，允许多个参与者在不共享数据的前提下共同训练模型，从而保护数据隐私和安全。
优势：
数据隐私保护：Katulu的联邦学习技术确保数据在本地处理，不需要上传到中央服务器，保护了客户的数据隐私。
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Erik Schwulera
西门子
数据分析与制造卓越首席专家
通过Katulu，我们高效且成功地在全球制造网络中扩展了我们的AI驱动用例。Katulu已经成为西门子工业联邦学习的首选合作伙伴。Katulu平台帮助我们解决了工业AI中的基本问题，例如异构数据、数据隐私和泛化问题，而这些问题是我们以前无法通过其他解决方案解决的。
02
关键指标
技术成熟度
核心技术分析
Katulu在联邦学习和边缘计算技术方面表现出色。其联邦学习技术不仅确保了数据的安全和隐私，还能在多个平台之间实现高效协同，解决了工业AI中常见的数据孤岛问题。例如，西门子利用Katulu的联邦学习技术在全球制造网络中成功扩展了AI驱动的用例，该技术解决了异构数据和数据隐私问题。
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03
客户案例描述
1. 释放跨制造现场预测质量控制的潜力
客户背景：一家全球制造公司需要确保其所有生产线在全球各地的生产现场都具有一致的质量和产量。然而，现场之间的数据共享由于知识产权保护及出口管制法律的限制，难以实现。
挑战：
单一现场无法捕捉足够的数据来实施预测质量控制。
需要在现场之间共享数据以提高整体设备效率（OEE）。
出口管制法律禁止共享生产数据。
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