Économies moyennes avec en:predict par an.

780.000 Kilomètres
800 Vols intérieurs
9.850 Arbres

Des technologies intelligentes. Pour des bâtiments efficaces.

La consommation d'énergie est un levier important pour réduire les coûts d'exploitation des bâtiments. La régulation prédictive en:predict s'appuie sur les solutions de gestion technique du bâtiment existantes et réduit la consommation d'énergie de chauffage, de ventilation et de climatisation de plus de 28 % en moyenne grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique.

 

Les avantages en un coup d'œil :

  • Régulation prédictive pour le chauffage, la ventilation et la climatisation
  • Réduit de manière permanente votre consommation d'énergie, généralement d'au moins 28 %
  • Réduit les émissions de CO₂ et contribue à atteindre les objectifs climatiques
  • Mises à jour automatiques toutes les 15 minutes
  • Visualisation de vos consommations et économies via le tableau de bord de en:predict
  • Faible besoin d'investissement
  • Coûts transparents et prévisibles, pas de contrat de service
  • Amortissement rapide, généralement en moins de deux ans
  • Confort maximal pour tous les utilisateurs du bâtiment en respectant toutes les exigences du client

Conseils sur en:predict

  • Réunion de lancement commune pour présenter en:predict
  • Éventuelle démonstration en direct d'une installation de référence
  • Identification des objets appropriés
  • Clarification des prérequis techniques pour en:predict
  • Évaluation du potentiel d'économies
  • Conseils sur l'intégration d'en:predict dans l'infrastructure existante
  • Présentation du déroulement du projet
  • Planification conjointe de la mise en œuvre du projet
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en:predict : Apprentissage automatisé du comportement des installations et des bâtiments

en:predict contrôle les systèmes à partir de l'informatique en nuage, sur demande
en:predict contrôle les systèmes à partir de l'informatique en nuage, sur demande ǀ © Kieback&Peter

Pour une stratégie de régulation optimale, outre les données de l'installation et du bâtiment, d'autres influences pertinentes sur la consommation d'énergie sont prises en compte, par exemple les données météorologiques, les données d'occupation, les heures d'utilisation/d'ouverture. Sur la base des données de mesure, en:predict s'adapte à tout moment avec précision au bâtiment ou aux différentes zones climatiques et aux besoins énergétiques respectifs.

Des prévisions précises permettent de fournir exactement la quantité de chaleur, de froid et d'air frais nécessaire à un climat intérieur optimal, en utilisant aussi peu d'énergie que nécessaire.

Grâce à votre accès en ligne au tableau de bord d'en:predict, vous avez à tout moment une vue d'ensemble de l'état actuel de vos installations et vous obtenez des informations sur les économies réalisées en termes de consommation d'énergie, de coûts et d'émissions de CO₂ par rapport à une régulation sans en:predict.

Partie de la feuille de route CO₂ – Optimisation auto-apprenante des consommations d'énergie

Avec sa feuille de route pour la réduction du CO₂, Kieback&Peter propose un ensemble de solutions pour réduire les émissions de CO₂ des bâtiments, et en:predict est une pierre angulaire cruciale à cet égard : Grâce à ses algorithmes d'auto-apprentissage, la solution assure l'optimisation continue de la consommation d'énergie pour le chauffage, la ventilation et la climatisation et augmente la valeur du bien immobilier, réduit les coûts d'exploitation et facilite le respect fiable des exigences légales et des obligations de vérification.

 

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en:predict optimise considérablement l’utilisation d’énergie dans les bâtiments et est amorti en général en moins de deux ans.

Gregor Molwitz ist Manager für Energieeffizienz bei Kieback&Peter

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Gregor Molwitz
Manager efficacité énergétique

Kieback&Peter GmbH & Co. KG
Maison mère
Tempelhofer Weg 50
12347 Berlin
Allemagne

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