Forschung mit Substanz
Fragen, die den Maschinenbetrieb wirklich betreffen — und die wir in Copass einbauen.
Unsere Forschung ist keine akademische Übung. Sie fließt direkt in Copass ein. Jede Frage hat einen konkreten Bezug zum industriellen Alltag.
Wann darf eine Maschine ihrer eigenen Erinnerung vertrauen?
Maschinen können Daten speichern — das ist längst kein Problem. Schwieriger wird es dort, wo aus Beobachtungen Erfahrung werden soll und ein lernendes System entscheiden muss, ob diese Erfahrung heute noch gültig ist.
48 Signale stabil validiert — nächster Schritt: 96
In internen Tests hat Copass die erweiterte Signallogik mit 48 Signalen stabil durchlaufen. Der nächste Skalierungsschritt ist bereits vorbereitet: 96 Signale — mit derselben Anforderung an Kontext, Selektivität und nachvollziehbare Struktur.
Veränderung erkennen, bevor der Alarm greift
Klassische Überwachung wartet auf Grenzwerte. Copass erfasst, wie diese Maschine normal arbeitet — und macht Veränderungen sichtbar, bevor ein Schwellenwert auslöst.
Lokale Lernarchitektur für Industrieanlagen
Copass nutzt kein generisches Cloud-Modell. Wir bauen eine lokale Cognitive Engine mit eigener Lernarchitektur — und halten sie durch klare Ebenen klein, erklärbar und im Betrieb nutzbar.