Komplexe Energiesysteme optimieren

Behalten Sie Ihren Energieverbrauch im Blick, bevor er zur Kostenfalle wird

Treiberbasierte Nachfrageprognose

Frühzeitige Erkennung von Risikospitzen

Wetter- und zeitplanabhängige Modellierung

Für Rechenzentrumskühlung, industrielle HLK-Systeme, Fernenergienetze sowie thermische Speicher

Vertrauenspartner führender Rechenzentren, Industrieunternehmen und Energieinnovatoren.

Prognosebasiertes Lastmanagement

Nicht zu wissen, was als Nächstes kommt, kann teuer werden.

etaONE prognostiziert zukünftige Lastspitzen und ermöglicht es Ihnen, zu handeln, bevor diese zu höheren Netzentgelten, Beschaffungskosten oder Kapazitätsengpässen führen.

Prognosemodelle lernen aus Ihrem historischen Verbrauch sowie den betrieblichen und externen Einflussfaktoren, die diesen steuern. So kann Ihr Team die zu erwartende Last antizipieren, anstatt nur auf bereits eingetretene Ereignisse zu reagieren.
Prognostizierte Lastkurven zeigen Ihnen genau, in welchen Zeiträumen die Nachfrage voraussichtlich die Grenzwerte überschreitet. So gewinnen Sie wertvolle Zeit, um Lastspitzen zu glätten, zu verschieben oder sich vorzubereiten, bevor diese Ihre Kosten oder Kapazitäten belasten.
Wetterdaten, Produktionspläne und Belegungszeiten werden als Lasttreiber berücksichtigt. So spiegeln unsere Prognosen die tatsächlichen Aktivitäten hinter Ihrem Energieverbrauch wider und basieren nicht auf einer pauschalen Kurve.
Der tatsächliche Verbrauch wird kontinuierlich mit der Prognose abgeglichen, um Abweichungen frühzeitig zu erkennen, während die vorausschauende Nachfrageplanung den Energieteams eine strukturierte Grundlage für kurz- und mittelfristige Beschaffungs- und Planungsentscheidungen bietet.
What you get

Systemweite KI-Steuerung auf Basis digitaler Zwillinge

Die Lösung lässt sich schrittweise einführen: Beginnen Sie mit einem gezielten Anwendungsfall und skalieren Sie diese auf weitere Systeme, Anlagen oder Standorte, sobald sich der Business Case bewährt hat.

Nachfrageprognosemodelle

Prognosemodelle lernen aus historischen Verbrauchsmustern sowie relevanten externen oder betrieblichen Einflussfaktoren. Teams können so den erwarteten Bedarf antizipieren, anstatt lediglich auf den vergangenen Verbrauch zu reagieren.

Wetterabhängige Prognosen

Wetterdaten gelten als treibender Faktor für den Energieverbrauch, da sie die Systemlast beeinflussen. Einrichtungen können sich so besser auf Nachfrageänderungen vorbereiten, die durch Temperatur- oder Wetterbedingungen entstehen.

Wetterabhängige Prognosen

Wetterdaten gelten als Treiber für den Energieverbrauch, da sie die Systemlast beeinflussen. Einrichtungen können sich so besser auf Nachfrageänderungen durch Temperatur- oder Wetterbedingungen einstellen.

Zeitplanbasierte Bedarfsplanung

Produktions-, Belegungs- oder Betriebspläne können genutzt werden, um erwartete Laständerungen zu erklären und vorherzusagen. Die Energieplanung wird so direkt mit dem tatsächlichen operativen Betrieb verknüpft.

Soll-Ist-Vergleich

Der tatsächliche Verbrauch wird mit der prognostizierten Nachfrage verglichen, um Abweichungen aufzudecken. So können Teams ungewöhnliche Muster frühzeitig erkennen und die Ursachen untersuchen.

Beschaffungsunterstützung

Die Bedarfsprognose bietet eine strukturiertere Grundlage für die kurz- und mittelfristige Energieplanung. Energieteams können Beschaffungs- und Planungsentscheidungen auf Basis einer besseren Transparenz des Energiebedarfs treffen.

EINFACHER PROZESS

So funktioniert es

etalytics folgt einem klar strukturierten Drei-Schritte-Modell für die Umsetzung.

Plattformintegration
Wir binden etaONE an bestehende Infrastrukturen an – zum Beispiel SCADA, BMS, SPS, Historian-Systeme, Submeter, Schnittstellen zu Energieversorgern, Wetterdaten sowie relevante Tarif- oder Marktsignale. Standardmäßig nutzen wir zuerst vorhandene Daten, Sensoren, Zähler und Steuerungspunkte, statt neue Hardware hinzuzufügen.
Aufbau des digitalen Zwillings
Wir strukturieren die Daten nach Systemen, Anlagen und Energieflüssen und modellieren die relevanten physikalischen und betrieblichen Zusammenhänge. So entsteht Transparenz, Optimierungspotenzial wird sichtbar und virtuelle Messwerte können bereitgestellt werden – etwa geschätzte Volumenströme, wenn direkte Messungen nicht verfügbar sind.
Einsatz der KI-Steuerung
Auf Basis des validierten Systemverständnisses setzt etalytics die Optimierungslogik ein – entweder als Empfehlungen im Open-Loop-Modus oder als adaptive Regelung im Closed Loop. Steuerungsmaßnahmen bleiben innerhalb definierter Grenzen und umfassen Transparenz, manuelle Eingriffsmöglichkeiten und Fallback-Strategien für geschäftskritische Betriebsprozesse.
Für technische Entscheider und Führungskräfte

Ergebnisse, die Ihr Team und Ihr Unternehmen messen können.

Ersetzen Sie Planungen, die nicht mehr Schritt halten können

Modellieren Sie Wetter, Produktion und Belegung gemeinsam, anstatt sie mühsam in Tabellenkalkulationen zu vergleichen.

Intelligentes Glätten und Verschieben von Lastspitzen

Nutzen Sie die vorausschauende Bedarfsplanung, um dank thermischer Trägheit, Speicherkapazitäten und flexiblem Betrieb auf Lastspitzen zu reagieren, bevor diese entstehen.

Komplexe Anforderungen einfach meistern

Verwandeln Sie eine Vielzahl interagierender Belastungsfaktoren in eine klare, zukunftsorientierte Prognose darüber, was Sie wann erwartet.

Filtern Sie das Wesentliche vom Unwichtigen

Erkennen Sie den Unterschied zwischen einer normalen Lastschwankung und einer vermeidbaren Lastspitze, bevor diese auftritt.

Behalten Sie jederzeit die Kontrolle

Prognosen und Empfehlungen bewegen sich innerhalb Ihrer definierten Leitplanken; die KI bereitet auf und berät, Ihr Team entscheidet.

Spitzenlastkosten senken

Reduzieren Sie Lastspitzen und ungünstige Zeitintervalle, indem Sie Lastspitzen erkennen, bevor sie entstehen.

Beschaffungsentscheidungen fundiert treffen

Stellen Sie Ihre kurz- und mittelfristige Energiebeschaffung auf fundierte Prognosen statt auf veraltete Annahmen um.

Planung verbessern ohne Investitionsaufwand

Mehr Wert aus bestehender Infrastruktur – ganz ohne neue Hardware und ohne aufwendigen Komplettaustausch.

Skalieren Sie von einem Standort auf das gesamte Portfolio

Stellen Sie den Mehrwert an einem einzelnen Standort unter Beweis und übertragen Sie anschließend dieselbe Prognoseebene auf die gesamte Flotte

Machen Sie Flexibilität zu Ihrem finanziellen Hebel

Lastspitzen verschieben, vermeiden und von günstigen Tarifen profitieren, sobald es die Marktsignale zulassen.

Dashboard mockup
Use Cases and Industries

Branchen, die unsere Lösungen zur Lastprognose nutzen

Rechenzentren

Kühlanlagen, freie Kühlung, hydraulische Verteilung, luftstrombezogene Abhängigkeiten und Vorlauftemperaturen optimieren, unter Gewährleistung der geschäftskritischen Verfügbarkeit und Stabilität.

Pharmaindustrie und reine Umgebungen

Verbessern Sie die Effizienz von HLK-Anlagen und Versorgungsleistungen bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung stabiler Umgebungsbedingungen sowie der Einhaltung von Compliance-Anforderungen und Betriebsgrenzen.

Chemische und industrielle Produktion

Koordination von Kühlung, Heizung, Lüftung, Wärmeversorgung und elektrischer Infrastruktur bei schwankenden Produktionslasten und wechselnden Energiepreisen.

Fertigung und Automobilindustrie

Energieverluste in Prozesskühlung, Lüftung, Heizung und standortweiten Energiesystemen bei variablen Produktionsplänen und Betriebsmodi reduzieren.

Große Gewerbe- und Hochlastgebäude

Steigern Sie die Leistung in komplexen HLK-Umgebungen, in denen sich Bedarf, Belegung, Wetter und Betriebszeiten kontinuierlich ändern.

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Energy Foresight

Erfahren Sie, welche Prognosen etaONE® für Ihre Anlage erstellt.

Starten Sie mit einer kostenlosen Machbarkeitsstudie. Wir analysieren Ihre vorhandenen Daten, schätzen Ihr Potenzial zur Lastspitzenkappung sowie Ihre Planungsmöglichkeiten ein und zeigen Ihnen den Weg auf – ohne Systemänderungen und völlig unverbindlich.

Vertrauenspartner von Betreibern in Rechenzentren und Industrie

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FAQ

Noch Fragen? Wir haben die Antworten.

Benötigen wir neue Hardware?

In der Regel nicht. Die meisten Projekte starten mit Ihren vorhandenen Sensoren, Zählern und Steuerungssystemen. Zusätzliche Hardware wird nur dann empfohlen, wenn eine entscheidende Messgröße fehlt.

Wie lange dauert die Bereitstellung?

Eine fokussierte erste Implementierung kann in der Regel innerhalb von etwa drei Monaten live gehen, abhängig von der Systemkomplexität und der Datenverfügbarkeit.

Ist es für kritische Infrastrukturen sicher?

Ja. Deployments starten im Empfehlungsmodus und gehen erst dann in die automatisierte Steuerung über, wenn Sie es wünschen. Jede Aktion erfolgt innerhalb vordefinierter Sicherheitsgrenzen, wobei manuelle Eingriffe und ein sofortiger Rückfall auf die herkömmliche Steuerung jederzeit möglich sind.