Es hilft nicht nur, den Energieverbrauch drastisch zu reduzieren, sondern fördert auch die Integration erneuerbarer Energieträger, ermöglicht autarken Betrieb und gewährleistet, dass Energie präzise dort zur Verfügung steht, wo sie gebraucht wird – ohne Kompromisse beim Komfort. Unser KI-gesteuerter Energieflussmanager vereint all diese Vorteile in einer einzigen, leistungsstarken Softwarelösung, die sich nahtlos in Ihre bestehende Infrastruktur integriert.

Senken Sie Ihren Energieverbrauch um bis zu 50% und steigern Sie gleichzeitig Ihren Komfort. Keine andere Software bietet diese Kombination aus Effizienz und Benutzerfreundlichkeit.

Warum Energieflussmanager?

Im Vergleich zu traditionellen Energiemanagement-Systemen steuert dieser aktiv die Verbraucher/Energieerzeuger und passt sich durch KI-Technologie nahtlos an Ihre spezifischen Bedürfnisse an – von Gebäuden bis hin zu großen Industrieanlagen.

Andere Systeme decken nur einen Teilbereich ab.

Mit MePIS Energy und dem Energieflussmanager bieten wir ein Gesamtsystem, das sich leicht in bestehende Landschaften (ERP, MES, PPS, Gebäudeleitsystem) integrieren lässt.

Energieeffizienz und Komfort – keine Kompromisse mehr.

• Reduktion von Verbrauchsspitzen: Im Gegensatz zu herkömmlichen Systemen, die lediglich den Energieverbrauch überwachen, ermöglicht unser Produkt eine aktive Steuerung und damit Kostenoptimierung.
• Optimale Versorgung: Unsere Software prognostiziert Ihren Energiebedarf und passt die Versorgung in Echtzeit an.
• Gesteigerter Komfort: Smarte Algorithmen sorgen für perfekt temperierte und beleuchtete Räume.
  
• Maximiert Ihre Betriebszeit im Black-Out Betrieb: Längere Laufzeit im Back-Out Fall durch effiziente Energieverteilung und Priorisierung von Verbrauchern.
• Selbstlernend: Unser System lernt selbständig durch modernste Reinforcement Learning Algorithmen um die Effizienz fortlaufend zu verbessern.
• Anomalie-Erkennung: Probleme in der Versorgung automatisiert erkennen bevor hohe Kosten entstehen. 
• Und vieles mehr... 

Technologie 

Intelligent, adaptiv und vorausschauend – dank KI. 

• Unsere KI-Technologie lernt aus Ihren historischen und aktuellen Daten, um einen digitalen Zwilling des Energiesystems zu schaffen. 
• Die Echtzeit-Simulation und die Optimierungs-Engine ermitteln die beste Verteilung und Schaltzeiten, basierend auf einer Vielzahl von Datenpunkten. Wahlweise On-Prem oder in der Cloud. 
• Multilayer Neural Networks: Für komplexe Prognosemodelle und Echtzeitanalysen. 
• Clustering-Algorithmen: Gruppierung von Verbrauchsmustern zur besseren Energieverteilung. 
• Automatisierte Entscheidungsfindung: Unser System trifft datenbasierte Entscheidungen schneller und genauer als jedes Energiemanagement-Team.
•  Die Konkurrenz bleibt bei regelbasierten Systemen stecken. Wir nutzen die Kraft der KI. 

Mit unsere Lösung erreichen Sie einzigartiges, tiefgreifendes und adaptives Management Ihres Energiesystems!!!

Funktionen 

• Ein vielfältiges Arsenal an Tools, das Ihren Energieverbrauch revolutionieren wird. 
• Energieforecast: Planen Sie Ihren Energieverbrauch effektiv und vermeiden Sie teure Verbrauchsspitzen. 
• Simulation des Energiesystems: Erhalten Sie einen vollständigen Überblick über Ihr Energiesystem und wie es optimiert werden kann. 
• Ansteuerung der Verbraucher: Vollautomatische Kontrolle aller Energieverbraucher in Ihrem System. 
• Stromtarifbasiertes Management: Nützen Sie Energie, wenn diese am günstigsten ist! 
• Optimale Nutzung von erneuerbaren Energien durch Zeitreihenanalyse: Wir maximieren den Einsatz von Wind- und Solarenergie in Abhängigkeit von Wetterprognosen und historischen Daten. 
• Adaptive Learning Loops: Das System verbessert sich ständig selbst, um noch präzisere Energieverteilung zu ermöglichen.

Einsatzmöglichkeiten 

Branchenübergreifende Skalierbarkeit & Konnektivität 

Ob Einzelhandel, Infrastruktur oder Großindustrie – unser System passt sich an die spezifischen Anforderungen Ihrer Branche an und unterstützt durch die Verwendung unseres leistungsfähigen IIoT Controllers über 200 Protokolle.

Kontakt 

Interessiert? Sprechen Sie mit einem unseren Energieexperten und beginnen Sie, Ihre Energielandschaft neu zu gestalten. 

Nahtlose Erweiterungsmöglichkeiten: 

-> Energiemanagement: MePIS Energy <-

-> Datenanalyse: Proficy CSense <-

-> Konnektivität: IIoT Controller <-

-> Datenspeicher: Proficy Historian <-

Diese besteht aus einer Vielzahl an Heizungsreglern, welche dezentral eingestellt werden. Weiters ist die Temperatur der Halle nicht auf einem Temperaturniveau zu halten, sondern es sind unterschiedliche Temperaturen während der Produktionsschichten und den Stillstands-Zeiten vorzugeben. Daneben spielen andere Faktoren eine Rolle, wie die Abwärme von Maschinen, die Sonneneinstrahlung, die Außentemperatur bis hin zum Produktionsfortschritt. Abhängig von der Größe der Halle kann die Totzeit der Regelstrecke mehrere Tage betragen. In diesem Fall sind Wettervorhersagen und die Produktionsplanung im System zu berücksichtigen, um die Heizung effektiv zu regeln.

In der aktuellen Heizungsregelung werden diese Informationen oftmals nicht genutzt und Vorgänge in der Halle werden für die Heizungsregelung nicht betrachtet. Vorgaben erfolgen manuell von Hand, was ständige Anpassungen unwirtschaftlich macht, oder die automatische Steuerung wurde einmal umgesetzt und nie an die geänderten Bedingungen angepasst. Dies führt zur Situation, dass zu früh aufgeheizt wird, um mit Sicherheit das Temperaturniveau rechtzeitig zu erreichen. Gründe hierfür sind, dass zu einem wenig Wissen vorhanden ist, um die relevanten Größen für die Heizung zu identifizieren und zum anderen ist der Einfluss der Faktoren oft nicht einfach beschreibbar.

Möchte man nun die Erkenntnisse aus den Daten direkt nutzen, um die Heizung zu optimieren, so kann der Prozesszwilling in einen geschlossenen Regelkreis integriert werden, wo dieser in Echtzeit ausgeführt wird.

Bei der Art der Integration in die Regelung kann unterschieden werden, ob in den vorhandenen Regelkreis durch Änderung der Regelparameter eingegriffen wird, oder ob die Struktur einer Kaskadenregelung verwendet wird. Im Fall der Kaskadenregelung stellt das ML-Modell den idealen Sollwert für den darunterliegenden Regelkreis zur Verfügung.

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