總部位于慕尼黑的初創(chuàng)公司Twaice正在開發(fā)“預測分析”軟件，用于電動汽車和其他設備的電池管理。

本輪融資由柏林風險投資公司CherryVentures牽頭，投資者UVCPartners和Speedinvest也參與其中。這使得這家成立9個月的公司——慕尼黑工業(yè)大學的分支機構在種子期籌集的資金總額達到320萬歐元。

Twaice的聯(lián)合創(chuàng)始人斯蒂芬·羅爾博士說:“電池占電動汽車成本的30%到50%，但它們是復雜的黑匣子，會隨著使用壽命的增長而退化。”“這種復雜性給純電動汽車制造商帶來了巨大的風險和挑戰(zhàn)，因為制造商們必須在6到12個月的測試時間內(nèi)，測試和模擬電池8到10年的壽命。”在測試完成，開始生產(chǎn)后，這些電池的用戶面臨的問題是了解電池是如何退化的，因為操作參數(shù)對電池退化的影響太過復雜，而且不像其他電池一樣具有壽命。

電動汽車各項成本占比

據(jù)了解，Twaice的軟件已經(jīng)應用于卡車、汽車、電動摩托車和固定電源儲能，它利用傳感器數(shù)據(jù)和物理以及數(shù)據(jù)驅(qū)動的電池模型，創(chuàng)建了一個電池系統(tǒng)的“數(shù)字孿生體”。對此，該軟件聲稱能夠?qū)δ芟到y(tǒng)的“健康狀況”做出分析以及準確的實時預測。測試用例包括關閉產(chǎn)品開發(fā)和應用程序之間的循環(huán)，以及預測維護和延長產(chǎn)品的保修期等新的可能性。

關于“數(shù)字孿生體”，斯蒂芬·羅爾博士說這是從設備的電池管理系統(tǒng)中輸入時間連續(xù)的數(shù)據(jù)，根據(jù)電池的當前狀態(tài)不斷更新電池的虛擬模型。而通過增加經(jīng)驗分析模型和機器學習，我們也能夠預測、模擬和優(yōu)化每個電池的壽命。為此，Twaice通過軟件即服務的模式產(chǎn)生收入。這家年輕的公司按電池數(shù)量計算，對每臺“數(shù)字孿生體”按年收取固定費用。