Energie-Vorausschau

Vorausschauende Wartung für kritische Energiesysteme

Frühzeitige Erkennung von Anlagenanomalien

Erkennung von Degradationsmustern

Zustandsbasierte Priorisierung der Instandhaltung

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

Vertrauenspartner führender Rechenzentren, Industrieunternehmen und Energieinnovatoren.

FRÜHERKENNUNG VON RISIKEN

Erkennen Sie Probleme Wochen bevor Geräte ausfallen

Sichern Sie Ihre Betriebszeit durch frühzeitige Erkennung. etaONE® identifiziert Leistungsabfälle bei Pumpen, Kältemaschinen, Kompressoren und Versorgungssystemen, lange bevor herkömmliche Alarmsysteme ein Problem melden.

Das Verhalten jedes Assets wird kontinuierlich mit seinem Soll-Muster abgeglichen. So werden Unregelmäßigkeiten bereits Wochen vor Erreichen eines kritischen Schwellenwerts erkannt – und Ihr Team gewinnt wertvolle Zeit für die Analyse, Planung oder die Vermeidung einer Eskalation.
Schleichende Effizienzverluste und wiederkehrende Abweichungen werden sichtbar, solange sie noch geringfügig sind – noch bevor aus einer schleichenden Verschlechterung ein Ausfall, Kapazitätsverlust oder dauerhafter Ausschuss wird.
Erkannte Probleme werden nach betrieblicher Relevanz und dem Risiko der verbleibenden Lebensdauer priorisiert. So kann Ihr Team Instandhaltungsmaßnahmen auf Basis des tatsächlichen Anlagenzustands planen, anstatt sich auf starre Zeitpläne oder Vermutungen zu verlassen.
Jede Anomalie ist direkt mit dem betroffenen Asset, den Signalen, dem Zeitpunkt und dem Betriebskontext verknüpft – so können Ingenieure ihre Ursachenanalyse bereits mit dem Wissen beginnen, was sich wann und wo verändert hat.
Das erwartet Sie

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.

Automatisierte Anomalieerkennung

Teams können ungewöhnliches Verhalten frühzeitig erkennen, anstatt auf sichtbare Leistungseinbußen oder Alarme zu warten.

Erkennung von Leistungsabweichungen

Schleichende Verschleißerscheinungen werden sichtbar, bevor sie zu dauerhaften Schäden oder Zuverlässigkeitsproblemen führen.

Analyse von Multi-Signal-Mustern

Betreiber können verborgene Zusammenhänge aufdecken, die bei einer manuellen Überwachung nur schwer zu erkennen sind.

Frühwarnsystem für fundierte Einblicke

Teams gewinnen Zeit, um Vorfälle zu untersuchen, Anpassungen vorzunehmen oder Eskalationen zu verhindern.

Rückverfolgbarer Abweichungskontext

Ingenieure können nachvollziehen, was sich geändert hat, wann es geschah und wo sie mit der Untersuchung beginnen müssen.

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.

Lebensdauer von Geräten verlängern

Erkennen Sie Verschleiß und Verschmutzungen frühzeitig, um ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren und die Lebensdauer von Kühlgeräten, Pumpen und Kompressoren zu verlängern

Ersetzen Sie Wartungsarbeiten, die nicht mehr Schritt halten können

Erkennen Sie dynamische, mehrstufige Signalverschlechterungen, die mit starren Zeitplänen und Schwellenwertalarmen nicht erfassbar sind

Planen Sie Interventionen, anstatt nur darauf zu reagieren

Stellen Sie von Notfalleinsätzen auf eine geplante, zustandsorientierte Wartung um – ganz nach Ihrem Zeitplan.

Wissen im Unternehmen sichern

Der digitale Zwilling erfasst das Verhalten Ihrer spezifischen Anlagen, sodass wertvolles Expertenwissen auch dann erhalten bleibt, wenn ein erfahrener Ingenieur das Unternehmen verlässt.

Behalten Sie jederzeit die Kontrolle

Erkennung und Empfehlungen bewegen sich innerhalb Ihrer festgelegten Leitplanken; die KI analysiert und berät, Ihr Team entscheidet.

Minimieren Sie das Risiko bei Ihren SLAs und Verfügbarkeitszusagen

Die frühzeitige Erkennung von Ausfallvorboten reduziert Störungen und Ausfälle, die Ihre Service-Level-Garantien gefährden.

Wettbewerbsfähigkeit im KI-Zeitalter sichern

Sorgen Sie dafür, dass Zuverlässigkeit und Effizienz genau dort den Ausschlag geben, wo es um Margen, Verträge und Compliance geht.

Steigern Sie Ihre Zuverlässigkeit ohne Investitionsaufwand

Mehr Betriebszeit aus Ihrer bestehenden Infrastruktur – ganz ohne neue Hardware und ohne kompletten Austausch.

Skalieren Sie von einem Standort auf das gesamte Portfolio

Beweisen Sie den Mehrwert an einem einzigen Standort und übertragen Sie anschließend dieselbe prädiktive Ebene auf den gesamten Fuhrpark.

Niedrigere Lebenszykluskosten

Zustandsbasierte Instandhaltung reduziert sowohl Notfallausgaben als auch vorzeitige Austauschmaßnahmen über den gesamten Anlagenbestand hinweg.

Dashboard mockup
Use Cases and Industries

Branchen, die unsere Predictive Maintenance-Lösungen einsetzen

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.

Große Gewerbe- und Hochlastgebäude

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

Fertigung und Automobilindustrie

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

No items found.
Bereit für den nächsten Schritt?

Erfahren Sie, was etaONE® in Ihren Anlagen findet.

Beginnen Sie mit einer kostenlosen Machbarkeitsstudie. Wir analysieren Ihre vorhandenen Daten, schätzen Ihre Zuverlässigkeit sowie Ihr Einsparpotenzial ein und zeigen Ihnen den Weg auf – ohne Systemänderungen und völlig unverbindlich.

Vertrauenspartner von Betreibern in Rechenzentren und Industrie

Danke! Deine Einreichung ist eingegangen!
Hoppla! Beim Absenden des Formulars ist etwas schief gelaufen.
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.

Warum reichen herkömmliche Ansätze für Monitoring und Wartung oft nicht mehr aus?

Herkömmliche Ansätze wie schwellenwertbasierte Alarme, regelmäßige manuelle Kontrollen und verzögerte Berichte erkennen Probleme meist erst, wenn die Leistung bereits nachgelassen hat. Betreiber erhalten oft eine Flut an Einzelmeldungen, aber kaum Unterstützung bei der Entscheidung, welche Abweichungen sofortiges Handeln erfordern.

In komplexen Energiesystemen entwickelt sich ein anormales Verhalten oft über mehrere Signale hinweg gleichzeitig, etwa bei Temperaturen, Drücken, Durchflussraten, Lasten und Betriebsplänen. Solche Muster lassen sich durch manuelle Inspektionen oder isolierte Alarmgrenzwerte nur schwer erfassen. Infolgedessen können Leistungsabfall, Energieverschwendung und Anlagerisiken unbemerkt bleiben, bis sie sich negativ auf Kosten, Zuverlässigkeit oder Systemverfügbarkeit auswirken.

Je länger eine Abweichung unentdeckt bleibt, desto schwieriger wird die Ursachenanalyse. Abhängig von der Größe, der Energieintensität und der betrieblichen Kritikalität der Anlage können die Kosten des Nichtstuns von wiederkehrenden Effizienzverlusten und unnötigem Wartungsaufwand bis hin zu ungeplanten Ausfallzeiten reichen. Eine kontinuierliche, musterbasierte Erkennung hilft Teams dabei, aufkommende Risiken früher zu identifizieren, die wichtigsten Probleme zu priorisieren und einzugreifen, bevor sie eskalieren.