Interview
Dank seiner patentierten „Shared Reality“-Lösung will das Pariser Deep-Tech-Unternehmen Samp die Transformation der Industrie angesichts der drei großen Herausforderungen beschleunigen, denen sie sich heute gegenübersieht: Klimakrise und Umweltprobleme, Fachkräftemangel sowie ein immer restriktiverer regulatorischer Rahmen.
Um dies zu erreichen, wollte Samp mit seiner Shared-Reality-Lösung das Konzept des „digitalen Zwillings“ weiterentwickeln. Dank der von ihm entwickelten Algorithmen der künstlichen Intelligenz ist das Unternehmen, das vor vier Jahren aus der Begegnung von Shivani Shah und Laurent Bourgouin hervorgegangen ist, in der Lage, die aus der 3D-Digitalisierung eines Industriestandorts resultierende Punktwolke innerhalb weniger Tage in ein aussagekräftiges dreidimensionales Modell umzuwandeln, in dem jede Komponente der Anlage automatisch präzise lokalisiert und eindeutig identifiziert wird.
Ergänzend dazu ermöglicht eine ebenfalls von dem Start-up entwickelte „3D-Streaming“-Technologie, das heute 23 Mitarbeiter beschäftigt, diese Informationen unter bestmöglichen Bedingungen einem möglichst breiten Publikum zugänglich zu machen – vom Betreiber über den für Wartungs- und Modernisierungsarbeiten zuständigen Ingenieur bis hin zum Mitarbeiter vor Ort.
Während das Unternehmen bereits mehrere Dutzend Standorte in Europa zählt, die seine SaaS-Lösung nutzen, und hofft, in Kürze die Schwelle von 100 zu überschreiten, bereitet Samp eine Kapitalbeschaffung vor, um seine internationale Geschäftsentwicklung zu beschleunigen, aber auch die Weiterentwicklung einer ergänzenden Lösung zu begleiten, die sich derzeit in der Beta-Testphase befindet, wie uns der CEO und Mitbegründer Laurent Bourgouin verrät.
Techniques de l’Ingénieur: Sie sind Mitbegründer und Geschäftsführer von Samp. Welcher Werdegang hat Sie dazu gebracht, dieses unternehmerische Abenteuer zu wagen?
Laurent Bourgouin: Ich arbeite seit fast 20 Jahren in der Prozessindustrie, hauptsächlich in den Bereichen Wasser und Energie. Ursprünglich bin ich Maschinenbauingenieur und Absolvent der École Centrale. Ich habe in Australien eine Doktorarbeit verfasst, die sich mit der 3D-Modellierung komplexer Systeme befasste. Ich hatte also schon damals ein Interesse an virtuellen Systemen, mit denen sich Maßnahmen für die reale Welt vorbereiten lassen… Anschließend arbeitete ich viele Jahre im Bereich Inspektion und Wartung von Industrieanlagen und später im Bereich Engineering und Design für deren Modernisierung. In jüngerer Zeit hat meine Laufbahn eine etwas „digitalere“ Wendung genommen, da ich beim Softwarehersteller Dassault Systèmes als technischer Leiter für Lösungen im Bereich Energy, Process & Utilities tätig war.
In all diesen Jahren musste ich – leider – feststellen, wie sehr die Schwerindustrie technologisch hinterherhinkt. Seit mehreren Jahren, ja sogar seit mehr als einem Jahrzehnt, ist von Industrie 4.0 die Rede… Doch dieses Konzept tut sich schwer, in den Betrieben dieser Branche Gestalt anzunehmen.
Ich selbst war mit zahlreichen Inspektions-, Wartungs- und Modernisierungssituationen konfrontiert, in denen Papierpläne noch immer an der Tagesordnung waren. Pläne, die sehr oft nicht auf dem neuesten Stand waren, mit all den Problemen, die das mit sich bringen kann! Ich hatte insbesondere mit einem tödlichen Industrieunfall zu tun, der direkt damit zusammenhing. Das hat natürlich meinen Willen bestärkt, zuverlässigere technologische Lösungen in diesen Branchen durchzusetzen. Die großen Akteure von damals hatten jedoch Schwierigkeiten, sich neu zu erfinden. Ich sagte mir daher, dass dies nur über ein Start-up gelingen könne… So habe ich mich vor vier Jahren in das unternehmerische Abenteuer Samp gestürzt.
Es begann im Rahmen eines Inkubationsprogramms – Entrepreneur First –, einer Art unternehmerischem Speed-Dating, bei dem ich meine Partnerin und Mitbegründerin Shivani Shah kennenlernte. Shivani hatte ihrerseits eine Dissertation am Commissariat à l’énergie atomique (CEA) verfasst, die sich mit Fragen der künstlichen Intelligenz und von Big Data befasste. Sie verfügte also über sehr fundierte Kenntnisse dieser Technologien, hatte aber keine konkrete Vorstellung davon, wie man sie sinnvoll einsetzen könnte.
Wir haben uns also im Rahmen dieses Programms kennengelernt. Ich kam mit meinem industriellen Bedarf und dem Wunsch, etwas zu bewegen, ohne zu wissen, welche Technologie ich einsetzen sollte, und sie verfügte über die Technologie, ohne einen konkreten Anwendungsfall dafür zu haben… Das Treffen erwies sich also als fruchtbar, und so hat alles begonnen.
Was waren die wichtigsten Etappen Ihrer Forschungs- und Entwicklungsarbeit?
Wie bereits erwähnt, besteht die größte Herausforderung für Industriestandorte, die sich wandeln müssen – insbesondere als Reaktion auf den Klimanotstand –, darin, über aktuelle Daten zu verfügen. Doch nur Daten aus der Praxis garantieren grundsätzlich, dass die Informationen aktuell sind. Aus diesem Grund nehmen wir den 3D-Scan der Anlagen als Ausgangspunkt, eine Technologie, die sich in den letzten Jahren deutlich verbessert und beschleunigt hat. Dieses von unseren Partnern erfasste Ausgangsmaterial ermöglicht es uns, die Realität vor Ort in unseren Händen zu halten.
Unsere Forschungs- und Entwicklungsarbeit bestand daher in erster Linie darin, 3D-KI-Modelle zu trainieren, ähnlich wie es autonome Fahrzeuge tun, um Objekte in ihrer Umgebung zu erkennen. Wir haben daher große Datenmengen gesammelt, um neuronale Netze zu trainieren, damit diese mittels maschinellem Lernen und geometrischen Ansätzen in der Lage sind, diese 3D-Scans zu interpretieren. Das heißt, Elemente wie Rohre, Pumpen, Ventile oder auch Behälter zu erkennen und zu identifizieren.
Darüber hinaus haben wir umfangreiche Forschungs- und Entwicklungsarbeit an dem geleistet, was wir als „Netflix der industriellen 3D-Technologie “ bezeichnet: ein 3D-Streaming-System, das es dem Kunden ermöglicht, von überall aus auf den 3D-Scan seines Industriestandorts zuzugreifen – und zwar reibungslos, trotz oft mangelhafter Internetverbindung und Hardware, die sich in der Regel auf einfache, für Büroaufgaben vorgesehene Computer beschränkt.
Das sind die ersten beiden Bereiche unserer F&E-Tätigkeit, die wir übrigens bis heute fortsetzen. Hinzu kommt nun jedoch ein dritter Schwerpunkt, der langsam Gestalt annimmt und der die Verknüpfung der Elemente des 3D-Modells mit den bestehenden Funktionsschemata – den sogenannten P&IDs (Piping and Instrumentation Diagrams) – zum Zwecke des Vergleichs betrifft. Dies hat uns dazu veranlasst, ein Patent für diese Lösung anzumelden, mit der sich die Unterschiede zwischen der durch die Scans erfassten Realität vor Ort und dem „dokumentierten Zustand“ von oft veralteten Schemata aufdecken lassen.
Zu welcher konkreten Lösung haben diese Forschungs- und Entwicklungsarbeiten geführt?
Wir sprechen von einer „Shared Reality“-Lösung. Diese Lösung ermöglicht es, allen Akteuren eines Standorts – Betreibern, Ingenieuren, Gesundheits- und Sicherheitsbeauftragten und sogar Endnutzern – eine Sichtweise zu bieten, die wir als „1D-2D-3D“ bezeichnen: 3D für den Zugriff auf den Scan selbst, 2D für Schemata und Pläne, 1D für die Aufgliederung der Anlagen in Baumstrukturen.
Um diese drei Aspekte miteinander zu verknüpfen, geht unsere Lösung einerseits von einer Punktwolke aus und andererseits von den Daten des Anlageninformationssystems, mit dem wir uns verbinden, um die erwähnten Schemata oder „P&IDs“ abzurufen. Und genau hier geschieht das Wunder! Unsere Algorithmen zerlegen die Punktwolke in Objekte und verknüpfen diese Rohre, Ventile und Pumpen dann mit denen, die auf den Schemata abgebildet sind. Das Ergebnis dieser Verarbeitung wird schließlich auf dem von uns entwickelten Webportal „Réalité Partagée“ dargestellt, über das der Kunde auf den digitalen Zwilling seiner Anlage zugreifen kann.
Die Herausforderung, der wir uns gestellt haben und die wir heute meistern können, besteht darin, die Ergebnisse der Verarbeitung des 3D-Scans einer Anlage innerhalb weniger Tage zu liefern, während die Umsetzung konventionellerer CAD- oder BIM[1]-Lösungen Monate oder sogar Jahre dauern kann – mit dem Risiko, dass sie zum Zeitpunkt der Bereitstellung für den Kunden bereits veraltet sind.
Welche Märkte sprechen Sie an?
Unser Kerngeschäft liegt derzeit in der Prozessindustrie, insbesondere in den Bereichen Wasser und Energie. Diese Standorte verwenden jedoch alle ähnliche Anlagen. Die Klassifizierung dieser Anlagen wird daher von unserer Lösung sehr gut abgedeckt, die eine sehr hohe Erkennungsrate aufweist, zumal die Qualität der Scans, die wir erhalten, immer beeindruckender wird! Darüber hinaus sind die Erkennungsfähigkeiten unserer Algorithmen weitaus umfassender und ermöglichen es uns somit, andere Märkte wie Bergbau, Chemie, Pharma oder Schifffahrt zu erschließen, die über spezifischere Anlagen verfügen. Dazu müssen wir unsere Algorithmen lediglich mit einigen zusätzlichen Datensätzen trainieren. Unsere Technologie ermöglicht es zudem, sowohl an Außen- als auch an Innenstandorten zu arbeiten.
Was sind die wichtigsten Vorteile und Vorzüge Ihrer Lösung für die Akteure dieser verschiedenen Märkte?
Der erste große Vorteil unserer Lösung besteht darin, dass sie eine Annäherung zwischen den Akteuren vor Ort und dem Ingenieurwesen, also zwischen den „Arbeitern“ und den „Angestellten“, ermöglicht. Wir leben in einer Zeit, in der sich Industrieanlagen ständig verändern. Es besteht daher ein ständiger Bedarf an Zusammenarbeit zwischen Betreibern und Ingenieuren, um über aktuelle Daten zu verfügen. Einige unserer Kunden bezeichnen unsere Lösung daher als „Rosetta-Stein“! Sie ermöglicht es nämlich Menschen, die bisher unterschiedliche Sprachen gesprochen haben, endlich dieselbe Sprache zu sprechen.
Über diesen grundlegenden Aspekt hinaus konzentrieren sich die wichtigsten Anwendungsfälle, in denen unsere Lösung ihre Vorteile entfaltet, auf die Vorbereitung von Maßnahmen: Wartung, Großprojekte… Wir sind in der Lage, die Dauer einer Baustelle um mehrere Monate zu verkürzen.
Ein weiterer wichtiger Vorteil ist die Sicherheit: Wie ich oft sage, ist es unser Ziel, „es gleich beim ersten Mal richtig zu machen“, anstatt falsche, potenziell riskante Handgriffe auszuführen, die auf falschen Annahmen beruhen und nicht der Realität vor Ort entsprechen.
Diese Vorteile führen natürlich zu einem letzten, wirtschaftlicher Natur: Die Kosten eines materiellen Fehlers oder der Nichtverfügbarkeit eines Standorts – und sei es nur für einen Tag – belaufen sich nämlich auf Hunderttausende von Euro.
Ein weiterer entscheidender Vorteil, insbesondere im Rahmen von öffentlichen Dienstleistungsaufträgen, ist die Transparenz. Die Konzessionsnehmer können der Gemeinde nämlich darlegen, wie sie arbeiten werden, wie ihr Wartungsplan aussieht und wie sie das Standortvermögen verwalten. Dies zeigt sich insbesondere an der Erfahrung eines unserer wichtigsten Kunden: SUEZ.
SUEZ, mit dem Sie gerade erst eine Partnerschaft geschlossen haben… Welche Perspektiven eröffnet dies für Sie?
SUEZ gehörte zu den Ersten, die an unsere Lösung geglaubt haben. Wir haben daher bereits 2020 unsere ersten Tests mit ihnen an rund zwanzig Standorten durchgeführt, die fast zwei Jahre dauerten. Vor einigen Wochen, am Ende des Sommers, haben wir tatsächlich einen Großauftrag mit der Geschäftsleitung von SUEZ Eau France unterzeichnet, der es uns ermöglichen wird, unsere Lösung noch umfassender einzusetzen, potenziell an allen SUEZ-Standorten in Frankreich… Neben dem Bereich Wasser beginnen auch andere Geschäftsbereiche von SUEZ, sich für unsere Lösung zu interessieren, insbesondere für die energetische Verwertung von Abfällen – ein Sektor, der mit denselben Herausforderungen konfrontiert ist. Unser Expansionspotenzial könnte sich übrigens auch auf das Ausland erstrecken. So haben wir vor einigen Monaten ein Büro in Großbritannien eröffnet, wo der Bereich der Wasserinfrastruktur ein riesiges Thema ist. Wir haben bereits viele Anfragen. Wir haben auch alle an Frankreich angrenzenden Länder im Visier: Spanien, Italien… Die Probleme im Zusammenhang mit alternden Anlagen sind wahrlich international.
In Fortsetzung unserer Lösung „Shared Reality“ bereiten wir die Veröffentlichung eines Zusatzmoduls vor, das diesmal auf dem Konzept der „Generated Reality“ basiert. Dieser zusätzliche Baustein richtet sich an Ingenieurbüros. Er wird es ihnen ermöglichen, Ergebnisse wie Bestandsaufnahmen oder CAD-Dateien zu erstellen, die anschließend beispielsweise zur Vorbereitung von Modernisierungsmaßnahmen an einem Standort genutzt werden können. Die Lösung ist derzeit als Beta-Version verfügbar, und wir spüren bereits eine starke Nachfrage.
Die Quelle des Artikels ist „Techniques Ingénieur“, verfasst von Herrn Benoît CRÉPIN
