Industrial AI · Energieoptimierung · Digitale Zwillinge

DieEntscheidungsebenefür Industriesysteme.

Greenformance macht industrielle Daten nutzbar für Energieoptimierung, Anlagenüberwachung und belastbare operative Entscheidungen.

Energie Optimierung
Anlagen Verfügbarkeit
Prozess Stabilität
  • Datenaufbereitung
  • Physikalische Plausibilisierung
  • KI-Agenten-fähige Entscheidungen
Greenformance Logo
Decision Layer Industrial data → reliable action
Live Use Case Energieoptimierung Linie 03

Abweichung plausibel, Maßnahme priorisiert, Wirkung abschätzbar.

Konfidenz87%
Wirkunghoch
Statusbereit
  1. DatenstromMaschine, Energie, Prozess
  2. AufbereitungKontext und Plausibilität
  3. EmpfehlungEntscheidung oder Optimierung

Daten sind vorhanden. Entscheidungen fehlen.

01

Getrennte Systeme

Maschinen-, Energie- und Prozessdaten liegen oft verteilt und ohne gemeinsame technische Einordnung vor.

02

Unklare Plausibilität

Dashboards zeigen Auffälligkeiten, aber selten, ob eine Ursache technisch belastbar ist.

03

Zu wenig Handlung

Teams brauchen nicht mehr Kennzahlen, sondern Empfehlungen mit erwarteter Wirkung und Konfidenz.

Vier Einstiege in entscheidungsfähige Industriedaten.

Vom einzelnen Datensatz bis zur laufenden Echtzeit-Optimierung: Greenformance bleibt modular, leichtgewichtig und integrierbar.

01

Self-Service Platform

Datensätze hochladen, technisch aufbereiten und schneller bewertbare Entscheidungsgrundlagen erhalten.

  • Potenzialanalyse
  • Energie- und Anlagenanalyse
  • Vorbereitung von Optimierungsprojekten
02

Echtzeit Runtime

Datenströme kontinuierlich aufbereiten, Empfehlungen ausspielen und Optimierungen im Betrieb unterstützen.

  • Anomalieerkennung
  • Condition Monitoring
  • Energie- und Qualitätsoptimierung
03

Softwarebibliothek

Greenformance-Funktionen in bestehende Plattformen, Dashboards oder Kundensysteme integrieren.

  • OEMs
  • Systemintegratoren
  • Industrial-Software-Teams
04

Consulting & Workshops

Use Cases, Datenqualität und wirtschaftliche Potenziale pragmatisch bewerten.

  • Use-Case-Auswahl
  • Datenbewertung
  • Pilotvorbereitung

Vom Datensatz oder Datenstrom zur Empfehlung.

Datensatz / DatenstromVorhandene Maschinen-, Energie- und Prozessdaten
AufbereitungKontext, Qualität und technische Plausibilität
BewertungBedeutung, Auswirkung und Konfidenz
EmpfehlungEntscheidungsvorlage oder Optimierungsschritt

Für energieintensive Produktion und industrielle Infrastruktur.

Relevant überall dort, wo Energieverbrauch, Anlagenverhalten und Prozessstabilität direkt auf Kosten, Qualität und Verfügbarkeit wirken.

Stahl, Eisen & MetallChemie & KunststoffHolz & ProzessindustrieAutomotiveLebensmittel & GetränkeGlas, Keramik & ZementRechenzentrenKritische Infrastruktur

Data Science, Prozessphysik und industrielle Umsetzung.

Greenformance verbindet KI-Methoden mit technischem Prozessverständnis und einem klaren Blick auf operative Wirkung.

DI Dr. tech. Martin PaczonaCEO & Mitgründer
Dr. mont. David Banasiak, MScCTO & Mitgründer
Verena PaczonaCFO & Mitgründer
Erster Schritt

Prüfen, ob Ihre Daten bereits entscheidungsfähig sind.

Ein kurzes Gespräch reicht oft, um relevante Anlagen, Datenquellen und mögliche Wirkung einzuordnen.

Erstgespräch anfragen