Energieautarke Sensorplattform für die digitalisierte Zustandsüberwachung
endiio gewinnt Startup-Award beim Maschinenbau-Gipfel 2018
endiio überzeugte die Jury
Der Startup-Award wurde in diesem Jahr zum ersten Mal vom Verband Deutscher Maschinen- und Anlagebau (VDMA) verliehen. Mit diesem sollten zwei Startups prämiert werden, die Maschinenbaurelevanz mit Innovationskraft in herausragender Weise kombinieren.
Nach dem Pitch beim Maschinenbau-Gipfel vor den Top-Entscheidern der Branche kürte die Jury die Sieger-Startups. Aus den 44 eingegangenen Bewerbungen konnten die zwei Jungunternehmen endiio und drag and bot die Jury mit ihren innovativen Services entlang der Megatrends IoT und Robotik dabei besonders überzeugen.
Warum Entscheider im Maschinen- und Anlagenbau gerade an endiio eigentlich nicht vorbeikommen, zeigte Dr. Ing. Tolgay Ungan, CEO und Mitgründer des Unternehmens, im Pitch: Mit seiner IoT-Sensor-Plattform bietet endiio eine nachrüstbare und energieautarke Sensorplattform für die digitalisierte Zustandsüberwachung und macht Maschinen und Anlagen somit per Retrofit-Lösung bereit für IoT.
Modulares Baukastensystem für die Zustandsüberwachung
endiio bietet ein modulares Baukastensystem für die Umsetzung neuer IoT-Lösungen und liefert dafür die notwendige Plattform zur schnellen und einfachen Integration direkt mit. Das Ergebnis ist eine robuste und sichere Lösung, mit der Unternehmen die Herausforderungen in Bezug auf Echtzeit und Internet der Dinge konsequent und nachhaltig meistern können.
Konkret heißt das: Mit endiio lässt sich die Zustandsüberwachung einfach nachrüsten und betreiben, ohne dass dafür komplexe Modifikationen an der Maschine notwendig sind. Sobald die Lösung eingerichtet ist, erfasst sie automatisch Zustände und überwacht diese mithilfe intelligenter Software. Anwender können diese Informationen dann per Knopfdruck abrufen und wissen so über den Zustand und die Laufzeiten ihrer Maschine jederzeit Bescheid.
Das erhöht die Produktivität, reduziert die Betriebskosten sowie das Ausfallrisiko von Maschinen und optimiert den Wartungsprozess.
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