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Energiekosten senken durch Abstimmung von Beschaffung, Erzeugung und Speicherung auf Strompreise, Gaspreise, Tarife und Nachfragespitzen

Feste Zeitpläne durch adaptive Steuerung von KWK-Anlagen, Heizkesseln, Batterien, Speichern und flexiblen Lasten ersetzen

Flexibilität verbessern unter Berücksichtigung von Anlagenbeschränkungen, betrieblichen Abhängigkeiten und technischen Einschränkungen




































Industrielle Energiesysteme sind zunehmend schwankenden Strompreisen, wechselnden Gaskosten, dynamischen Tarifen, Netzengpässen und Lastspitzen ausgesetzt. Doch viele Standorte betreiben Beschaffung, Eigenstromerzeugung, Speicherung und flexible Lasten immer noch mit statischen Zeitplänen oder isolierter Steuerungslogik. Das bedeutet, dass Flexibilität oft ungenutzt bleibt.
Speicher laden oder entladen möglicherweise zum falschen Zeitpunkt; KWK-Anlagen oder andere Stromerzeuger, Wärmepumpen und Kesselentscheidungen spiegeln möglicherweise nicht die aktuellen Kostenbedingungen wider, und flexible Lasten erzeugen möglicherweise vermeidbare Spitzen, anstatt intelligent eingeplant zu werden.
etalytics ermöglicht Energieautonomie, indem es Marktsignale, Anlagenverhalten, Standortbedarf und betriebliche Einschränkungen in einer adaptiven Planungslogik zusammenführt. Anstatt einzelne Anlagen isoliert zu optimieren, koordiniert das System standortweit Strom, Wärme, Gas, Speicher und flexible Nachfrage. Die Lösung kann mit einem spezifischen Anwendungsfall wie der Steuerung von KWK-Anlagen und Kesseln, der Batterieplanung oder der Spitzenlastreduzierung beginnen und dann, sobald der Business Case validiert ist, zu einer umfassenderen Energieflexibilität auf Standortebene skaliert werden.
Entscheiden Sie, ob der Bedarf durch Eigenerzeugung vor Ort, Speicherung oder externen Bezug gedeckt werden soll, basierend auf Preisen, Anlagenstatus und Standortprioritäten.
Beschaffung und Einsatz auf Strompreise, Gaspreise, dynamische Tarife, Netzentgelte und relevante Marktsignale abstimmen
Optimieren Sie den Betrieb von KWK-Anlagen und Heizkesseln unter Berücksichtigung von Strompreisen, Gaspreisen, Wärmebedarf, Anlageneffizienz und Systembeschränkungen.
Speicher dynamisch laden und entladen, um Hochpreisphasen zu vermeiden und Spitzenlasten zu reduzieren
Erneuerbare Erzeugung in Einsatzentscheidungen einbeziehen – neben Speichern, konventionellen Anlagen und flexiblen Lasten
Ladevorgänge planen, abgestimmt auf verfügbare Kapazität, Tarifstrukturen und Standortnachfrage
etalytics folgt einem klar strukturierten Drei-Schritte-Modell für die Umsetzung.
Reduzieren Sie den Energieeinsatz und die Energiekosten im optimierten Systembereich.
Die Wirkung wird anhand des normalisierten kWh- oder MWh-Verbrauchs, der Energiekosten in EUR oder USD und der Einsparungen gegenüber einer gemeinsam definierten Baseline gemessen.
Reduzieren Sie Emissionen durch effizienteren Anlagenbetrieb und die Verlagerung flexibler Lasten in Zeiträume mit kohlenstoffärmerer Energie. '
Die Wirkung wird als CO₂e-Reduktion über einen definierten Zeitraum gemessen.
Reduziert manuelle Sollwertänderungen, Übersteuerungen und reaktive Fehlerbehebung.
Gemessen wird dies anhand der Anzahl manueller Eingriffe, Übersteuerungsereignisse und des Zeitaufwands für wiederkehrende Regelungsanpassungen.
Vermeiden Sie unnötigen Anlagenbetrieb und priorisieren Sie effiziente Betriebsarten wie freie Kühlung, optimierten Teillastbetrieb und koordinierte Anlagennutzung.
Gemessen werden die Ergebnisse anhand von Betriebsstunden, Start-Stopp-Zyklen und dem Anteil effizienter gegenüber aktiven Betriebsarten.
Temperaturen, Luftfeuchtigkeit, Luftstrom oder andere Betriebsparameter innerhalb definierter Grenzen regeln.
Gemessen an der Abweichung von Sollbereichen und dem prozentualen Anteil der Zeit innerhalb der Betriebsgrenzen.
Thermische Trägheit, Speicher, Eigenerzeugung und dynamische Preissignale dort nutzen, wo sie betriebliche und wirtschaftliche Vorteile schaffen.
Ergebnisse werden gemessen an Lastverschiebung, vermiedener Spitzenlast, Nutzung günstiger Tarife oder der Teilnahme an Demand-Response-Programmen.
Quantifizieren Sie vor der Skalierung Einsparpotenzial, technische Eignung, Risiken und Implementierungsaufwand.
Die Bewertung zeigt, ob die erwarteten Einsparungen die Lösungskosten rechtfertigen und schafft eine klare Entscheidungsgrundlage für den Rollout.

etaONE® verwandelt Ihre Betriebsdaten in einen digitalen Zwilling Ihres Energiesystems. Mithilfe von KI ermittelt die Software kontinuierlich die beste Betriebsstrategie für Ihren Standort.
Das Ergebnis: niedrigere Energiekosten, frühzeitige Erkennung von Abweichungen in der Anlagenperformance und bessere Entscheidungen im Betrieb – mit weniger manuellem Aufwand und ohne Austausch Ihrer bestehenden Infrastruktur.
Systemweite Optimierung statt isolierter Einzelmaßnahmen
etalytics optimiert über alle relevanten Bereiche hinweg – von Kühlung, Heizung und Lüftung über elektrische Infrastruktur und Speicher bis hin zu KWK-Anlagen und Microgrids.
Digitaler Zwilling als Grundlage
Physikalische und datenbasierte Modelle machen komplexes Systemverhalten transparent und schaffen die Basis für eine verlässliche Optimierung.
KI, der Betreiber vertrauen können
Empfehlungen und Steuerungsmaßnahmen sind erklärbar, klar begrenzt und anhand des realen Anlagenbetriebs validiert.
Entwickelt für kritische Infrastruktur
Die Lösung unterstützt Fallback-Strategien, manuelle Eingriffsmöglichkeiten und den Betrieb innerhalb definierter Sicherheits- und Zuverlässigkeitsgrenzen.
Bestehende Infrastruktur zuerst nutzen
Projekte starten in der Regel mit den vorhandenen Sensoren, Zählern, Datenquellen und Steuerungspunkten. Zusätzliche Hardware wird nur dort empfohlen, wo wichtige Messwerte fehlen oder die Modellgenauigkeit deutlich verbessert werden kann.
Umsetzung mit klarem Business Case
etalytics konzentriert sich auf Optimierungsbereiche, in denen die erwarteten Einsparungen und der operative Mehrwert die Lösungskosten übersteigen und einen belastbaren Business Case schaffen.
Schnell zu messbarem Mehrwert
Eine fokussierte erste Umsetzung kann häufig in etwa drei Monaten abgeschlossen werden – sobald Zugang, Daten und kundenseitige Entscheidungen vorliegen. Die genaue Dauer hängt vom Projektumfang und der Projektbereitschaft auf Kundenseite ab.
Das Machbarkeitsstudie zeigt, wo adaptive KI-gestützte Energieregelung an Ihrem Standort messbaren Mehrwert schaffen kann. Gemeinsam betrachten wir Systemumfang, verfügbare Daten, Steuerungspunkte, betriebliche Rahmenbedingungen, Einsparpotenziale und den Weg zur Umsetzung.
Vertrauenspartner von Betreibern in Rechenzentren und Industrie






