Greenformance Optimizer

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 Greenformance Optimizer bündelt vorhandene Energie-, Prozess- und Betriebsdaten (z. B. Strom, Wärme, Druckluft, Laufzeiten, Zustände, Produktionsplan) in einer zentralen Plattform. Auf dieser Basis kombiniert Greenformance klassische Analyseverfahren mit KI-basierten Methoden, um automatisiert digitale Zwillinge Ihrer Geräte/Anlagen und Produktionsprozesse zu erstellen.

Digitale Zwillinge
Die digitalen Zwillinge bilden den „Normalbetrieb“ (Baseline) ab, machen Zusammenhänge verständlich und ermöglichen es, Maßnahmen vorab per Simulation zu prüfen – bevor sie umgesetzt werden. Darauf aufbauend unterstützt Greenformance eine automatisierte Echtzeit-Energieoptimierung sowie die frühzeitige Erkennung von Auffälligkeiten an Maschinen und im Prozess, z. B. durch:

• veränderte Energieprofile
• instabile Fahrweise
• Stand-by-Verbrauch
• Leckagen
• falsche Einstellungen / Parameterabweichungen

Optimierung auf mehreren Ebenen
Je nach vorhandener Zähler-/Messinfrastruktur und Ihren Anforderungen ist eine Optimierung auf Werksebene, Produktionslinien-Ebene und Maschinen-Ebene möglich.

Sicherheit & Kontrolle für die Produktion
Für Produktionsunternehmen besonders wichtig: Der Einstieg erfolgt standardmäßig im reinen Beobachtungsmodus (Read-only) – also ohne Eingriffe in Maschinen oder Produktionsabläufe. Optimierungen und Automatisierungen sind optional, erfolgen nur nach Freigabe und können jederzeit wieder deaktiviert werden (Optimierter Betreib EIN/AUS).

Ergebnis / Mehrwert
Im Ergebnis erhalten Sie:

• Energieverschwendung erkennen und Ursachen verstehen 
• Einfache Datenanbindung über integrierte Schnittstellen
• Echtzeiterkennung von Anomalien, Lastspitzen und Ineffizienzen
• Automatische, KI-basierte Vorschläge zur Energieeinsparung mit messbarem Vorher/Nachher-Nachweis
• Zustandsüberwachung (Condition Monitoring) und vorausschauende Instandhaltung, indem Verschleißerscheinungen und abweichende Betriebszustände früh sichtbar werden (weniger ungeplante Stillstände, Schutz kostbarer Maschinen, planbare Wartung)
• Relevante Informationen für ESG-Reporting
• Nahtlose Integration in bestehende KI-Chatbots über das Model Context Protocol (MCP)
• Optional: automatisches Abschalten bzw. Stand-by von Maschinen, wenn diese nachweislich nicht benötigt werden – stets kontrolliert und freigegeben, nicht als unkontrollierter Eingriff.
• Optional: Vorschläge für optimierte Prozess-/Maschineneinstellungen