Twaice, una empresa emergente con sede en Múnich que desarrolla un software de "análisis predictivo" para ayudar con el manejo de la batería en vehículos eléctricos y otros dispositivos, ha recaudado € 2 millones en fondos semilla adicionales.
La ronda está liderada por Cherry Ventures de Berlín, con la participación de los inversores UVC Partners y Speedinvest. Aumenta el total recaudado en la etapa de semilla por la compañía de nueve meses, una escisión de la Universidad Técnica de Munich (TUM), a € 3,2 millones.
Ya utilizado en camiones, automóviles, scooters electrónicos y almacenamiento de energía estacionario, el software Twaice crea un "gemelo digital" de sistemas de baterías utilizando datos de sensores y modelos de baterías físicas y controladas por datos. Desde aquí, afirma poder analizar y hacer predicciones precisas en tiempo real sobre el "estado de salud" de un sistema de almacenamiento de energía.
Los casos de uso incluyen cerrar el ciclo entre el desarrollo y la aplicación del producto, así como nuevas posibilidades, como el mantenimiento predictivo y la ampliación de la garantía de un producto.
"Las baterías representan del 30 al 50 por ciento de los costos de los vehículos eléctricos, pero son cajas negras complejas y se degradan a lo largo de la vida", dice el Dr. Stephan Rohr, cofundador de Twaice, a TechCrunch.
“La complejidad crea enormes riesgos y desafíos para los fabricantes de vehículos eléctricos con batería, ya que tienen que probar y modelar la vida útil de 8 a 10 años de una batería en solo seis a 12 meses de tiempo de prueba. Y después del inicio de la producción, los usuarios de estas baterías tienen el desafío de comprender cómo se está degradando la batería, ya que el impacto de los parámetros de funcionamiento en la degradación es demasiado complejo y no hay batería que envejezca como otra ”.
Ingrese al "gemelo digital" de Twaice, que según Rohr recibe datos continuos en el tiempo del sistema de administración de la batería de un dispositivo para actualizar constantemente el modelo virtual de la batería con respecto a su condición actual.
"A través de un aumento de los modelos analíticos empíricos y el aprendizaje automático, también podemos predecir, simular y optimizar la vida útil de cada batería individual", dice.
Con ese fin, Twaice genera ingresos a través de un modelo de software como servicio. La joven empresa cobra una tarifa anual recurrente por gemelo digital que se ajusta según el número de baterías.
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