Imagine wind turbines humming reliably year by year through stormy autumns and icy winter without costly downtime, no guesswork at service intervals. Energy-autonomous wireless sensor nodes enable condition monitoring without wiring, ideal for wind turbines and other critical assets. With MCL’s WSN*Explorer, developers can now explore sensor node design options much faster than before.
What makes it stand out:
• Development time reduced from months to weeks through automated HW/SW co-design
• More accurate energy-budget predictions by actually measuring algorithms energy consumption and using realistic weather data
• Fewer physical prototypes - simulate and optimize before building
• Right-sized components (solar panel, storage) for different climates and locations
• Supports AI-based anomaly detection and new energy-harvesting approaches
• Applicable beyond wind: industrial, infrastructure, and environmental monitoring
For renewable energy, industrial IoT, manufacturing, and infrastructure teams, this means quicker time-to-market, more reliable systems, lower costs, and a stronger position in the shift to sustainable, data-driven operations.
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Success Story: Intelligente Software für die Energiewende
Wie wäre es mit Windkraftanlagen, die Jahr für Jahr auch im stürmischen Herbst und in eisigen Wintern zuverlässig laufen und das ohne teure Ausfallzeiten, ohne Rätselraten bei der Instandhaltung. Energieautonome drahtlose Sensorknoten ermöglichen Zustandsüberwachung ohne Kabel. Sie sind daher ideal für Windkraft- und andere kritische Anlagen. Mit der Planungssoftware WSN*Explorer des MCL können Entwickler:innen Sensorknoten nun schneller und deutlich effizienter auslegen.
Was den WSN*Explorer auszeichnet:
• Entwicklungszeit von Monaten auf Wochen reduziert durch automatisiertes HW/SW-Co-Design
• Zuverlässige Energiebudget-Prognosen dank gemessenem Energieverbrauch der Algorithmen und realistischer Wetterdaten.
• Weniger physische Prototypen: zuerst simulieren und optimieren, dann bauen
• Passgenaue Komponenten (Solarpanel, Speicher) für verschiedene Klimazonen und Standorte
• Unterstützt KI-basierte Anomalieerkennung und neue Energy-Harvesting-Ansätze
• Anwendbar über Windkraft hinaus: Industrie-, Infrastruktur- und Umweltmonitoring
Für Teams im Bereich erneuerbare Energien, industrielle IoT, Fertigung und Infrastruktur bedeutet das: schnellere Markteinführung, zuverlässigere Systeme, niedrigere Kosten und eine stärkere Position im Wandel hin zu nachhaltigen, datengesteuerten Prozessen.
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