Energy Intelligence für autonome Robotik
Für CTOs, Entwicklungsleiter und Operations-Teams, die AMR-, AGV- und Robotikflotten länger betreiben wollen, ohne die Batterie größer zu machen.
Mehr Laufzeit beginnt nicht bei einer größeren Batterie.
AMR / AGV-OEMs
Lagerlogistik
Hafenautomatisierung
eTruck-Plattformen
Humanoide Robotik
Für technische Entscheider in der Robotik
Ihr Lastprofil zeigt, wo Laufzeit, Rekuperation und Batterielebensdauer verloren gehen.
Hanama analysiert reale Lastprofile, Leistungsspitzen und Rekuperationsereignisse und übersetzt sie in belastbare Entscheidungen zu Batterie-Sizing, Superkondensator-Pufferung, Regelung und Lifecycle.
Warum CTOs und Betreiber hinhören
Was heute als Reserve eingeplant wird, wird morgen zu Kosten, Gewicht und Stillstand.
Laufzeit unter Druck
Ladefenster, Sicherheitsreserven und Derating reduzieren die produktiven Stunden, die Betreiber von autonomen Flotten erwarten.
Leistungsspitzen im Betrieb
Dynamische Lasten und Rekuperation sollten kontrolliert gepuffert werden, statt die Hauptbatterie dauerhaft mit Peak-Stress zu belasten.
Unsichere Lebensdauer
CTO, Service und Einkauf brauchen nachvollziehbare Prognosen zu Batterielebensdauer, Austauschintervallen und Total Cost of Ownership.
Hanama-Ansatz
Erst messen und modellieren, dann auslegen, regeln und skalieren.
Hanama macht die Energieebene mobiler Robotik berechenbar.
Technischer Nachweis
Technischer Nachweis statt Batterie-Marketing.
1:7+
Publizierte HESS-Forschung zeigt: Mobile-Roboter-Profile können Peak-to-Average-Power-Ratios über 1:7 erreichen. Genau diese Spitzen bestimmen die Laufzeitstrategie.
48%
Eine AGV-Topologieanalyse zeigt in der untersuchten Konfiguration potenzielle Einsparungen bei Speichervolumen und Gewicht von bis zu 48%.
98.83%
Eine Partial-Power-Converter-Analyse schätzt für die untersuchte Topologie eine Best-Case-Wandlereffizienz von 98,83%.
78 Messungen
Ein standardnahes Charakterisierungsframework nutzte 78 Entladungsmessungen, um spannungsabhängiges Superkondensator-Verhalten reproduzierbar zu modellieren.
Warum Investoren hinsehen
Ein fokussierter Einstieg in ein wachsendes Energieproblem der Robotik.
01 Differenzierung für OEMs
Laufzeit, Rekuperation und Batterielebensdauer werden zu messbaren Plattformmerkmalen, nicht zu nachträglichen Serviceargumenten.
02 ROI für Betreiber
Der wirtschaftliche Hebel liegt in weniger Ladeunterbrechungen, planbareren Austauschintervallen und geringerem Risiko durch Leistungsspitzen.
03 Signal für Investoren
Die Verteidigbarkeit entsteht an der Schnittstelle aus Forschung, realen Flottendaten, Wandlerregelung und Lifecycle-Modellen.
Vom Lastprofil zum Pilot
Der beste erste Schritt: ein reales Lastprofil technisch bewerten.
Energy-Fit-Analyse
Sie teilen ein repräsentatives Lastprofil, eine Plattformgrenze oder eine Laufzeitfrage. Hanama identifiziert, wo Energieverluste und Peak-Stress entstehen.
Pilotdefinition
Gemeinsam wird ein messbarer technischer Fall definiert: Laufzeitgewinn, Peak-Pufferung, Lebensdauerprognose oder Batterie-Sizing.
Entscheidungsgrundlage
CTO, Operations und Einkauf erhalten Annahmen, Trade-offs und Nachweise so aufbereitet, dass die nächste technische Entscheidung belastbar wird.
Skalierungsentscheidung
Aus dem Pilot entsteht eine Grundlage für OEM-Integration, Betreiber-ROI oder einen investorentauglichen technischen Meilenstein.
Nächster Schritt
Bevor Sie die nächste Batterie auslegen: Lassen Sie Ihr Lastprofil prüfen.
Ein technisches Gespräch reicht, um zu sehen, ob Hybrid Storage Intelligence für Ihre Plattform, Flotte oder Investmentthese relevant ist.