Verbinde deine Energiedaten. Reduziere deine Energiekosten.

Die Implementierung erfolgt in fünf Phasen: (1) Use-Case-Identifikation – basierend auf der Use-Case-Tabelle identifizieren wir, welche Daten integriert werden müssen, um deine Energiekosten pro Stück zu reduzieren. (2) Datenerfassung – gezielt für die identifizierten Use Cases werden alle relevanten Daten erfasst. (3) Modellaufbau – Aufbau des Energiemodells mit Informationen aus dem Realsystem. (4) Validierung – Prüfung basierend auf Daten, die das Modell noch nicht gesehen hat, bis historische Performance exakt abgebildet wird. (5) Go-Live – nach erfolgreicher Validierung Anbindung an Leitsysteme und Aktivierung. Typische Go-Live-Zeit: 4–6 Wochen.

Für fehlende Daten wie Investitionskosten für bestimmte Komponenten können unsere Basisdaten als Grundlage genutzt werden. Darüber hinaus kann unser Solution-Engineering-Team mit weiteren internen Modellen – beispielsweise für Heizbedarfe – und Praxiserfahrung helfen, fehlende Daten zu ergänzen.

Die skalierbare Lösung ergänzt bestehende IT-Systeme bestehend aus Leittechnik, Energiemanagement und Datendrehscheiben. Standardisierte Schnittstellen ermöglichen die Anbindung an ERP-Systeme, Leittechnik und andere Datenquellen. Der Digital Twin fungiert als zentrale Datenbasis, die alle energierelevanten Informationen konsolidiert.

Der Digital Twin unterstützt verschiedene Datenformate für maximale Flexibilität. Zeitreihendaten können per CSV-Upload oder über Live-API-Integration eingespeist werden. Für verschiedene Komponenten können separate CSV-Dateien verwendet werden. Wichtig: Energiedaten wie Erdgas müssen in Energieeinheiten (kWh oder MWh) bereitgestellt werden, nicht in Volumeneinheiten wie Kubikmetern.

Die Live-Datenintegration kann auf mehreren Wegen erfolgen: über APIs zu zentralen Systemen wie Data Lakes oder per Edge Controller. Zusätzlich unterstützen wir die direkte Kommunikation mit Smart Metern und SPS-Systemen über Industrieprotokolle wie Modbus, OPC UA und EDC. Für Intraday-Trading empfehlen wir 15-Minuten-Intervalle. Die Daten werden ausschließlich für die numerische Optimierung deines spezifischen Energiesystems verwendet – nicht für das Training allgemeiner KI-Modelle.

Der Digital Twin bietet Multi-Site-Fähigkeit und kann von der deutschlandweiten Aggregation bis zur Einzelanlage modellieren. Alle Energieträger werden unterstützt: Strom, Gas, Wärme, Kälte, Druckluft und Dampf. Darüber hinaus können Produktionsdaten wie Schichtpläne und Produktionsprogramme integriert werden, um die Energieoptimierung mit der Produktionsplanung zu verknüpfen.

Wir bieten ein strukturiertes Trainingsprogramm: Self-Learning-Videos für das Selbststudium und betreute Workshops für die praktische Anwendung. Unser "Train the Trainer"-Modell ermöglicht deinem Team die selbstständige Modellpflege und -erweiterung. Regelmäßige Projekt-Check-ins und ein dedizierter Support-Channel sorgen für kontinuierliche Betreuung während der gesamten Nutzung.

Datensicherheit hat bei uns höchste Priorität. Wir verfügen über relevante Zertifizierungen, darunter TISAX und ISO 27001. Alle Datenverarbeitungsvereinbarungen werden sorgfältig dokumentiert. Bei der Automatisierung setzen wir auf einen schrittweisen Ansatz mit Parallelbetrieb, damit du Vertrauen in das System aufbauen kannst, bevor kritische Prozesse automatisiert werden.

Ja, der Digital Twin ist als Ergänzung zu bestehenden IT-Systemen konzipiert – einschließlich Leittechnik und Energiemanagementsystemen. Je nach deinen Anforderungen kann die Integration als Human-in-the-Loop mit Handlungsempfehlungen oder als automatische Steuerung erfolgen. Für die IT-OT-Brücke steht ein Edge Controller zur Verfügung, der eine sichere Kommunikation zwischen deinen Systemen gewährleistet.

Ja, das ist möglich. Der gleiche Digital Twin kann sowohl für die strategische Auslegung und Investitionsplanung als auch für den operativen Betrieb genutzt werden. Für den Operator-Modus wird das Modell detaillierter parametriert – beispielsweise mit Ramping-Constraints und Mindestlastanforderungen – und mit Echtzeitdaten integriert.

Ja, der Digital Twin ermöglicht die vollständige Modellierung deiner Netzanschlüsse mit Kapazitätsgrenzen, Netzentgelten und Umlagen. Die Erweiterung der Netzanschlusskapazität kann parametriert werden, einschließlich der Kosten pro MW für den Ausbau. So kannst du Szenarien für Transformatorerweiterungen oder Netzausbau präzise analysieren.

Ja, der Digital Twin bietet eine ganzheitliche Optimierung, die Peak Shaving mit dem Gesamtenergieverbrauch kombiniert. Das System bewertet dynamisch die Trade-offs zwischen Lastspitzenreduktion und Spotmarkt-Arbitrage. So werden Batteriespeicher nicht nur für Peak Shaving optimiert, sondern auch für die Nutzung günstiger Strompreise – mit dem Ziel, die Gesamtenergiekosten zu minimieren.