SANDY-Prognose-Service: Intelligentes Vorheizen
Wir bringen Ihrer Heizungssteuerung das Lernen bei
Digital regelbare Heizungsventile gehören heute zum technischen Standard. Gesteuert wird meist jedoch manuell oder anhand fester Zeitpläne. Durch „Intelligentes Vorheizen“ nutzt Ihre Heizlösung das Potential der Digitalisierung voll aus und geht den nächsten Schritt zum maßgeschneiderten und selbstlernenden System.
Anders als bei konventionellen smarten Heizungsteuerungen, gibt der Kunde nicht mehr die Startzeit des Aufheizens an, sondern nur noch den Zeitpunkt, zu dem ein Raum aufgeheizt sein soll. Ihr Kunde profitiert somit von einer energieeffizienteren und komfortableren Heizungssteuerung.
„Intelligentes Vorheizen“ basiert auf dem bewährten SANDY-Prognose-Service. Es ist einfach, schnell und kostengünstig in bestehende Systeme integrierbar, da die verwendeten Cloud-Services über Standardschnittstellen abrufbar sind.
Produktvorteile im Detail
Die angewandten Machine-Learning-Algorithmen sind selbstlernend und erfassen die Aufheizeigenschaften eines jeden Raumes individuell. Unter selbstlernend verstehen wir die automatische und kontinuierliche Ermittlung des optimalen Vorheizzeitpunktes. Darüber hinaus passt sich die Heizungssteuerung dynamisch an verhaltensbedingte und bauliche Änderungen an. Hierzu reichen Informationen über die bisherige Raumtemperatur und das Heizverhalten aus – es erfolgt keine Verarbeitung personenbezogener Daten.
Die Einbindung in Ihre bestehenden Systeme erfolgt über Standardschnittstellen und ist mit nur minimalem technischen Aufwand verbunden. Ihr Produkt geht ohne eigenen Entwicklungsaufwand den nächsten Schritt vom digitalen zum intelligenten und effizienten System.
Zielgruppe
› Smart-Home-Anbieter
› Heiztechnik-Hersteller
› Anbieter von Energiemanagement-Systemen
› Energie-Kontraktoren
› u.a.
Mehrwerte für Ihre Kunden
› Wärme wird zeitgemäß und automatisiert genutzt
› Energieverbrauch und Kosten werden reduziert, da Räume bedarfsgerecht und zeitpunktgenau aufgeheizt werden
› Vorheizzeitpunkt wird kontinuierlich durch automatisches Nachlernen angepasst
› deutlicher Komfortgewinn – die zum Aufheizen einzelner Räume benötigte Zeit muss nicht mehr aufwändig durch den Kunden ermittelt werden
› einfachste Bedienung – der Kunde gibt nur noch die gewünschte Zeit an, wann ein Raum die Wunschtemperatur erreicht haben soll
Mehrwerte für Ihr Unternehmen
› Kundenzufriedenheit und Kundenbindung werden gesteigert
› schnelle, einfache und kostengünstige Integration in bestehende Systeme
› alle Vorteile von „Software as a Service“, zum Beispiel hohe Verfügbarkeit, automatische Aktualisierungen, kein Wartungsaufwand
› keine Verwendung personenbezogener Daten
› flexible Skalierung an die wachsende Kundenbasis
› hohes Maß an Sicherheit durch abgesicherte und verschlüsselte Schnittstellen
Technische Details
› Kommunikation über eine moderne RESTful-API
› Input:
– sensorische Daten des Thermostats zur Ermittlung der aktuellen Ist- und Soll-Raumtemperatur
– für Live-Betrieb: geplante Soll-Temperatur und Änderungszeitpunkt
› Output:
– für Live-Betrieb: individuelle Heizzeitpunkt-Empfehlung
– für Offline-Betrieb: Aufheizmodell
› Sicherheit:
– verschlüsselte Datenübertragung über HTTPS
– Autorisierung über individuellen API-Schlüssel
– zuverlässiger Betrieb in der Microsoft Azure Cloud

Nutzungsszenario
Zu später oder zu früher Heizzeitpunkt
Das Thermostatventil öffnet und das Aufheizen des Raums beginnt. Dies hat zur Folge, dass um 7:00 Uhr die eingestellte Zieltemperatur von 21 °C noch nicht erreicht ist. Es wird also zum Wunschzeitpunkt im betreffenden Raum zu kalt sein. Daraufhin passt der Kunde die Zeiten an und beginnt mit dem Aufheizen des Raumes bereits um 6:20 Uhr (Abb. „Zu früh”), um die gewünschte Zieltemperatur zu erreichen. Allerdings ist der Raum in diesem Fall zu früh aufgeheizt und die bereitgestellte Wärme wird gar nicht genutzt. Der Kunde könnte nun versuchen, sich in mehreren Stufen dem optimalen Aufheizzeitpunkt anzunähern. Allerdings ist dieses Verfahren zeitaufwändig und in einigen Umgebungen sogar unmöglich, wie zum Beispiel in Büros oder großen Gebäuden mit vielen Räumen.


Optimaler Heizzeitpunkt durch Intelligentes Vorheizen


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