Durchschnittliche Einsparungen mit en:predict pro Jahr.
Durch en:predict eingesparte Energieverbräuche
Durch en:predict reduzierte CO₂-Emissionen
Gesamteinsparung durch en:predict
Intelligente Technologien. Für effiziente Gebäude.
Der Energieverbrauch ist ein bedeutender Hebel, um Kosten im Gebäudebetrieb zu senken. Die prädiktive Regelung en:predict setzt auf bestehende Gebäudeautomations-Lösungen auf und reduziert mit Hilfe selbstlernender Algorithmen Ihren Energieverbrauch von Heizung, Lüftung, Klima um durchschnittlich mehr als 28 Prozent. en:predict regelt das Raumklima vorausschauend, vollautomatisch und nach Ihren individuellen Bedürfnissen.
en:predict: Automatisiertes Erlernen des Anlagen- und Gebäudeverhaltens
Für eine optimale Regelstrategie werden neben den Anlagen- und Gebäudedaten auch weitere relevante Einflüsse auf den Energieverbrauch hinzugezogen, beispielsweise Wetterdaten, Belegungsdaten, Nutzungs-/ Öffnungszeiten. Anhand von Messdaten passt sich en:predict jederzeit exakt dem Gebäude oder einzelnen Klimazonen und dem jeweiligen Energiebedarf an.
Durch präzise Prognosen wird genau so viel Wärme, Kälte und Frischluft bereitgestellt, wie es ein optimales Raumklima erfordert – mit so wenig Energieeinsatz wie nötig.
Durch Ihren Online-Zugang zum Dashboard von en:predict haben Sie jederzeit den aktuellen Status Ihrer Anlagen im Überblick und erhalten Informationen zu den Einsparungen von Energieverbrauch, Kosten und CO₂-Emissionen im Vergleich zur Regelung ohne en:predict.
Teil des CO₂-Fahrplans – Selbstlernende Optimierung der Energieverbräuche
Mit dem CO₂-Fahrplan bietet Kieback&Peter ein Lösungspaket zur Reduzierung der CO₂-Emissionen von Gebäuden, und en:predict ist dabei ein entscheidender Baustein: Die Lösung sorgt mit ihren selbstlernenden Algorithmen für die fortlaufende Optimierung des Energieverbrauchs von Heizung, Lüftung und Klima und steigert den Wert der Liegenschaft, reduziert die Betriebskosten und macht es einfacher, gesetzliche Vorgaben und Nachweispflichten zuverlässig zu erfüllen.
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