Greenformance

FAQ

Häufige Fragen zu Greenformance, Industrial AI, Energieoptimierung, digitalen Zwillingen und entscheidungsfähigen Produktionsdaten.

Frage 01

Ist Greenformance ein Dashboard-Anbieter?

Nein. Dashboards können ein Ergebnis sein, aber der Kern ist die technische Entscheidungsgrundlage dahinter.

Greenformance soll nicht nur anzeigen, was passiert ist, sondern helfen zu verstehen, was es bedeutet und welche Maßnahme sinnvoll sein kann.

Frage 02

Brauchen wir bereits viele Sensoren?

Nicht zwingend. Häufig existieren bereits nutzbare Daten in SPS, SCADA, Historian-Systemen, Energiemonitoring, CSV-Dateien oder anderen Quellen.

Der erste Schritt ist zu prüfen, welche vorhandenen Daten für einen konkreten Anwendungsfall bereits ausreichen.

Frage 03

Ist Greenformance ein DataOps-Tool?

Greenformance ergänzt DataOps.

DataOps verbessert Verfügbarkeit, Struktur und Zugänglichkeit von Daten. Greenformance fokussiert darauf, aus diesen Daten eine vertrauenswürdige Grundlage für technische Entscheidungen zu machen.

Frage 04

Ist Greenformance nur für Energieoptimierung?

Energieoptimierung ist der erste starke Anwendungsbereich.

Der Ansatz ist aber auch relevant für Anlagenzustand, Predictive Maintenance, Prozessstabilität, Qualität und technische Entscheidungsunterstützung.

Frage 05

Können Empfehlungen automatisiert umgesetzt werden?

Das hängt vom Anwendungsfall, vom Risiko und von der bestehenden Automatisierungsumgebung ab.

Greenformance kann Entscheidungen vorbereiten, Auswirkungen bewerten und Freigaben unterstützen. Ob eine Maßnahme automatisch, halbautomatisch oder manuell umgesetzt wird, wird projektspezifisch entschieden.

Frage 06

Für welche Unternehmen eignet sich ein erstes Projekt?

Besonders geeignet sind Unternehmen mit:

  • energieintensiven Prozessen
  • vorhandenen Maschinen- oder Energiedaten
  • wiederkehrenden Anlagenzuständen
  • unklaren Energieverlusten
  • Interesse an Industrial AI, aber Bedarf an technischer Vertrauenswürdigkeit
Frage 07

Was ist ein typischer erster Schritt?

Ein kurzer Daten- und Use-Case-Check.

Dabei wird geprüft:

  • Welche Daten sind vorhanden?
  • Welche Anlage oder welcher Prozess ist relevant?
  • Welche Entscheidung soll verbessert werden?
  • Welche Wirkung wäre wirtschaftlich interessant?
  • Ob ein Pilotprojekt sinnvoll ist.
Erster Schritt

Prüfen, ob Ihre Daten bereits entscheidungsfähig sind.

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

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