Fortschritt gestalten

Von der Forschung zur Praxis

Als Spin-off der TU Darmstadt ist es unsere Mission, neuesten Entwicklungen in der Energieforschung in reale Anwendungen für verschiedene Branchen zu übertragen.
Angewandte Forschung

Für intelligente Energiesysteme

Energieeffizienz in der Praxis
In der ETA-Fabrik der TU Darmstadt zeigen wir, wie moderne Technologien die Energiekosten senken und die CO₂-Emissionen reduzieren können.
Potenziale freisetzen
m Energiesystem steckt noch enormes, ungenutztes Potenzial – und wir sind dabei, es sichtbar zu machen.
Die Zukunft gestalten
Wir forschen kontinuierlich an datengesteuerten Technologien, um nachhaltiges Energiemanagement weltweit voranzutreiben.
Woran wir aktuell forschen

Angewandte Forschung

Als Spin-off einer Universität ist es unsere Mission, die neueste Energieforschung in reale Anwendungen für verschiedene Branchen zu übertragen. Im Großdemonstrator ETA-Fabrik auf dem Campus Lichtwiese der Technischen Universität Darmstadt zeigen wir gemeinsam mit der Forschungsgruppe ETA | Energietechnologien und Anwendungen in der Produktion, wie Energiekosten und CO2-Emissionen mithilfe moderner Technologie deutlich reduziert werden können.

Da noch ein enormes Potenzial zur Optimierung von Energiesystemen identifiziert werden muss, forschen wir weiter an Zukunftstechnologien für ein datengestütztes Energiemanagement.

Starke Partnerschaften
Von Expert:innen entwickelt

Partnerschaften, die den Wandel vorantreiben

Unsere aktuellen Forschungsprojekte

ENIPRO – Efficient & Flexible Energy Use

KI-basierte Optimierung industrieller Energiesysteme für mehr Effizienz und Flexibilität in der Produktion. ENIPRO verbindet Versorgungstechnik, Produktionsplanung und Energieprognosen, um Kosten und Emissionen zu reduzieren – getestet in der ETA-Fabrik der TU Darmstadt und auf verschiedene Branchen übertragbar.
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ETAGTP - Generativer vortrainierter Transformator

Ein interaktiver KI-Assistent für die Analyse und Optimierung von Energiesystemen.
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Smart-KS

KI-gestützte Regelung zur Minimierung der Power Usage Effectiveness (PUE) in Kühlsystemen. Auf Basis von Echtzeitdaten und digitalen Zwillingen optimiert SMART KS den Betrieb autonom und reduziert Energieverbrauch, Kosten und Emissionen um bis zu 50 %.
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DELTA - Darmstädter Energielabor für Technologien in der Anwendung

Entwicklung von KI-Tools und Optimierungsmodellen zur Steigerung der Energieeffizienz und Senkung der Betriebskosten industrieller Energieversorgungssysteme. Integrieren Sie die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften in den täglichen Betrieb. etalytics automatisiert die Berichterstattung in Bezug auf Energieeffizienz, CO2-Bilanzierung und regulatorische Rahmenbedingungen. Alle Metadaten und Telemetriedaten sind rückverfolgbar und exportierbar.
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EISKIG - Energy Intelligence System für intelligente Kühlsysteme in Industriegebäuden

In der ETA-Fabrik der TU Darmstadt zeigen wir, wie moderne Technologien die Energiekosten senken und die CO₂-Emissionen reduzieren können.
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KI4ETA

Künstliche Intelligenz für Energietechnologien und Anwendungen in der Produktion — dieses Projekt entwickelt eine KI-basierte Energiemanagementplattform und die unterstützende Infrastruktur (Netzwerke, Sensoren, Steuerungsmodelle), um den Regelkreis in digitalen Fabriken zu schließen. Ziel ist es, die Energieeffizienz und Flexibilität zu erhöhen und gleichzeitig die CO₂-Emissionen in der industriellen Produktion zu reduzieren.
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Endi-QM

Energieeffizienz durch intelligente prozessinterne Qualitätsüberwachung — das Projekt zielt darauf ab, den Primärenergieverbrauch bei Hybridspritzgussprozessen zu reduzieren, indem IoT-Edge-Plattformen, Datenanalysen und KI eingesetzt werden, um den Prozess zu überwachen und zu optimieren, die verbleibende Nutzungsdauer von Komponenten vorherzusagen und Prozessparameter anzupassen.
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Dina Pro

Modellgestützte Digitalisierung nachhaltiger Produktionsnetzwerke entlang des Produktlebenszyklus — in diesem Projekt wurden digitale Assistenzsysteme und modellbasierte Ansätze entwickelt, um nachhaltige Produktionsnetzwerke über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg zu unterstützen. Die Ergebnisse zielen darauf ab, datengestützte Entscheidungen in der Produktentwicklung und Fertigung zu ermöglichen.
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