Energy Monitor Predictive Analytics
Intelligentes Energiemanagement mit Machine Learning
Einsparpotenziale im Energieverbrauch finden, ohne selbst aktiv danach suchen zu müssen
Das Predictive Analytics Modul erweitert das Energy Monitor System um intelligente Analysen mit Machine Learning. Dadurch erkennt es Muster und Auffälligkeiten automatisch und liefert zuverlässige Prognosen für z.B. Lastgänge, PV-Erzeugung, Kälte- und Wärmebedarf. So entdecken Sie zusätzliche Einsparchancen in Ihren Energiedaten, reduzieren manuellen Aufwand und treffen Entscheidungen früher und fundierter – ohne mehr Arbeit für die Analyse aufwenden zu müssen.
Predictive Analytics im Energy Monitor
Funktionen & Vorteile
- Automatisierte Anomalieerkennung, um Auffälligkeiten im Lastgang frühzeitig zu identifizieren
- Zusätzliche Einsparpotenziale durch Grundlastanalysen, Mustererkennung und adaptive Grenzwerte
- Stabilere Prozesse durch frühzeitiges Erkennen von ineffizienten Betriebszuständen, bevor Ausfälle oder Mehrverbräuche entstehen.
- Verlässliche Prognosen auf Zeitreihendaten für bessere Planung und weniger teure Spitzenlasten
- Bessere Entscheidungsgrundlagen für Energieeinkauf dank vorausschauender Last- und Erzeugungsmodelle.
- Setup & laufende Begleitung durch unser Expertenteam für verlässliche und schnelle Ergebnisse
Praxisbeispiele und Ergebnisse, was die Predictive Analytics konkret liefern, finden Sie weiter unten auf dieser Seite sowie in unserem Fachbeitrag über Anwendungsfälle von KI & Machine Learning im Energiemanagement.
Welchen Mehrwert Ihnen das Modul in Ihrer individuellen Situation bieten kann, erklären wir Ihnen gerne auch in einem unverbindlichen persönlichen Termin.
Vom Energy Monitor zu den Predictive Analytics
Wie der Mehrwert aus Ihren Energiedaten entsteht
Als Erweiterungsmodul greifen die Predictive Analytics auf die vom Energy Monitor erfassten Energiedaten zu. Die Einrichtung erfolgt gemeinsam mit unserem Expertenteam – schnell, strukturiert und ohne zusätzliche Hardware.
So läuft der Prozess ab:
Schritt 1: Relevante Zählstellen auswählen
Im ersten Schritt bestimmen wir gemeinsam, welche Zählstellen in Ihrem Energy Monitor System am meisten Potenzial für Anomalieerkennung, Grundlastanalysen oder Prognosen bieten.
Typische Kandidaten sind z. B. Hauptverbraucher, Erzeuger, Anlagen mit Lastspitzen oder Bereiche mit Verdacht auf versteckte Grundlasten. Dabei fließen sowohl die Betriebspraxis und -anforderungen bei Ihnen als auch unsere Erfahrungswerte aus zahlreichen Projekten ein.
Schritt 2: Einrichten & Trainieren der Machine-Learning-Modelle
Sobald die passenden Zählstellen feststehen, richten wir die ML‑Modelle ein und trainieren sie mit Ihren historischen Zeitreihendaten, also Ihren bisher erfassten Energiedaten im System. Dazu gehören:
- Aufbau und Konfiguration der Algorithmen
- automatische Merkmalsextraktion (z. B. für Grundlastanalysen)
- Erkennen von Mustern und typischen Betriebszuständen
- Identifikation relevanter Einflussfaktoren
Im Rahmen des Setups testen wir die Modelle, kontrollieren Ergebnisse und nehmen Feineinstellungen an Parametern vor, bis die Prognosen und Erkennungslogiken stabil und verlässlich sind. Dadurch entsteht ein selbstlernendes Analysesystem, das Ihren Standort versteht.
Für diesen Schritt ist unser Projektteam zuständig – Sie erhalten das Ergebnis wie im nächsten Schritt beschrieben.
Schritt 3: Ergebnisse im Energy Monitor nutzen
Nach dem Setup stehen Ihnen alle Ergebnisse direkt in Ihrem gewohnten Energy Monitor System zur Verfügung. Auf einem extra dafür angelegten Dashboards können Sie dann die Ergebnisse sehen, z.B. welche Anomalie-Alarme wann ausgelöst wurden und warum oder detaillierte Prognosen zu Lastgängen, PV-Erzeugung oder Wärme-/Kältebedarf.
Ergebnis: Sie erkennen Auffälligkeiten früher, planen sicherer und reduzieren den Analyseaufwand deutlich.
Schritt 4: Laufende Optimierung & Erweiterung
Das Predictive Analytics Modul kann jederzeit um zusätzliche Anwendungsfälle erweitert werden. Unser Team begleitet die fortlaufende Anpassung der Modelle und steht Ihnen als Ansprechpartner stets zur Verfügung.
Die gewohnt flexible Dashboard-Funktion im Energy Monitor steht auch im Predictive Analytics Modul zur Verfügung, sodass sich die Darstellung der Analysen immer an die aktuellen Fragestellungen anpassen lassen.
Anwendungsfälle, Beispiele & Ergebnisse der Predictive Analytics
Welche Ergebnisse die Energy Monitor Predictive Analytics erbringen können, zeigen die Beispiele von einigen unserer Pilotprojekte. Bei jedem Projekt lagen die Schwerpunkte je nach individueller Kundensituation auf anderen Verbrauchsstellen und -mustern. Alle gemein haben aber, dass die Predictive Analytics durch die frühzeitige und vorausschauende Analyse spürbare Einsparungen aufdecken oder größere Kostenrisiken vermeiden konnten.
Holzmühle Westerkamp spart durch Grundlastanalyse 15.000€
Bei unserem Kunden Holzmühle Westerkamp konnten die Predictive Analytics mit der Grundlastanalyse einen schleichenden Anstieg, verursacht durch das Kompressorsystem, feststellen. Dank der frühzeitigen Warnung durch das Energy Monitor System konnte die Ursache zeitnah behoben werden. Ohne die Analyse wäre der Anstieg erst sehr viel später aufgefallen und hätte auf ein Jahr hochgerechnet 15.000€ Mehrkosten verursacht.
36.000€ Mehrkosten durch Trendanalyse vermieden
Bei einem Kunden aus dem Bereich Metallverarbeitung konnten wir mithilfe der Predictive Analytics und der geglätteten Trendanalyse des Hauptzählers erkennen, dass die Last innerhalb von gut drei Monaten von 150 auf 168 kW anstieg. Der gleitende Mittelwert zeigte frühzeitig: Setzt sich diese Entwicklung fort, drohen auf Jahressicht rund 36.000€ zusätzliche Stromkosten. Durch die frühzeitige Analyse konnte der Mehrverbrauch gezielt untersucht und rechtzeitig gegengesteuert werden.
Verbesserte Produktionsplanung durch Forecast der Feuchtkugeltemperatur
Bei einem Kunden aus der Chemieindustrie kam die Prognosefunktion der Predictive Analytics zum Einsatz. Prognostiziert wurde die Feuchtkugeltemperatur. Da hohe Feuchtkugeltemperaturen die Kühlleistung und damit die Produktionsmenge beeinflussen, konnte die Produktionsplanung auf Basis des Forecasts vorausschauend angepasst werden. Kritische Zeitfenster wurden früh sichtbar, sodass das Unternehmen Aufträge besser planen und Minderleistungen in der Kühlung abfedern konnte.
Welche Einsparpotenziale stecken in Ihrem Unternehmen? Finden Sie es in einem unverbindlichen Beratungsgespräch mit unseren Experten heraus!
Systemvorstellung der Predictive Analytics
Video-Aufzeichnung des Preview-Events
In unserer 30 minütigen Online-Preview zu den neuen KI- und ML-Erweiterungen für unsere OPTENDA Energy Monitor Software haben wir auch das Predictive Analytics Modul ausführlich vorgestellt.
Fordern Sie über das Formular die Aufzeichnung an!
Sie erhalten:
- eine ausführlichen Vorstellung der Predictive Analytics
- alle Informationen zu den Methoden
- Ergebnisse aus realen Projekten
- Live-Demo durch das System
Jetzt kostenlosen Zugang zur Aufzeichnung erhalten!
Häufige Fragen zum Predictive Analytics Modul
Hier beantworten wir die wichtigsten Fragen rund um Einrichtung, Funktionen und Nutzen des Predictive Analytics Moduls.
Noch nicht zufrieden mit den Antworten? Schreiben Sie uns gerne eine Nachricht!
Die Predictive Analytics eignen sich besonders für Einsatzbereiche, in denen Energieverbräuche stark schwanken und/oder Anlagen komplexe Lastprofile aufweisen. Dazu zählen Grundlastanalysen, das Erkennen atypischer Muster und ineffizienter Betriebszustände sowie Anwendungen mit PV‑Erzeugung, Kälte‑ und Wärmebedarf.
Überall, wo frühzeitige Hinweise, zuverlässige Prognosen oder automatisierte Analysen einen Vorteil bieten, entfaltet das Modul seinen größten Nutzen. Das trifft z.B. auf Produktionsumgebungen, gebäudetechnischen Anlagen oder standortübergreifenden Energiesysteme zu.
Das Predictive Analytics Modul identifiziert Einsparpotenziale automatisch, indem es typische Lastmuster lernt und Abweichungen früh erkennt. Grundlaststeigerungen, ineffiziente Betriebszustände oder unnötige Taktungen werden sofort sichtbar, und zwar ohne manuelle Analyse. Prognosen für Last, PV, Kälte und Wärme zeigen zudem, wo Lastspitzen vermieden oder Prozesse verschoben werden können. Durch diese priorisierten Hinweise und adaptiven Grenzwerte konzentrieren sich die zuständigen Energieverantwortlichen direkt auf die Fälle mit dem größten Einsparpotenzial und reagieren deutlich schneller als im reinen Monitoring, bei dem sie die Daten zuvor selbst analysieren müssten.
Die Predictive Analytics erweitern die normale Energy Monitor Software um selbstlernende Machine‑Learning‑Funktionen, die Daten automatisch interpretieren, Muster erkennen und zuverlässige Prognosen erstellen.
Während der Energy Monitor bereits umfassende Transparenz und klassische Auswertungen bietet, identifizieren die Predictive Analytics zusätzliche Einsparpotenziale, erkennen Auffälligkeiten frühzeitig und reduzieren manuellen Analyseaufwand deutlich. Damit wird aus einem transparenten Monitoring ein proaktives Energiemanagement, das Entscheidungen schneller und sicherer macht – nahtlos integriert in die bestehende Software.
Für den Einsatz der Predictive Analytics wird hauptsächlich die vom Energy Monitor erfasste Datengrundlage benötigt. Je nach Anwendungsfall sind das entweder nur Energieverbrauchsdaten oder auch weitere Zeitreihendaten wie Produktionsdaten, Temperaturen, Druck etc., die ebenfalls in das Energy Monitor System eingebunden sein müssen.
Technisch sind keine zusätzlichen Systeme oder spezielles Know‑how notwendig: Die ML‑Modelle werden als SaaS (Software as a Service) bereitgestellt, und unsere OPTENDA-Experten übernehmen Einrichtung, Datenprüfung und Feinjustierung. Damit ist das Modul schnell und sicher einsatzfähig.
Die Anomalieerkennung und Prognosen der Predictive Analytics basieren auf selbstlernenden Machine‑Learning‑Modellen, die kontinuierlich mit den tatsächlichen Verbrauchsdaten abgeglichen und optimiert werden. Dadurch erkennen sie Muster, Drift oder ungewöhnliche Lastverläufe sehr zuverlässig und passen sich automatisch an veränderte Betriebsbedingungen an.
Durch das professionelle Setup und laufendes Monitoring durch das OPTENDA-Team wird sichergestellt, dass die Modelle stabil, präzise und für den realen Anlagenbetrieb belastbar bleiben.
Die Einführung des Predictive Analytics Moduls ist für Unternehmen mit bestehendem Energy Monitor System unkompliziert: Wir übernehmen das vollständige Setup, von der Auswahl der relevanten Zählstellen über die Datenprüfung bis hin zur Einrichtung, dem Training und der Feinjustierung der Modelle. Der Aufwand auf Anwenderseite beschränkt sich im Wesentlichen auf die fachliche Abstimmung. Durch den strukturierten Prozess ist das Modul schnell einsatzbereit – inklusive Dashboards und einer kurzen Einführung, bis alles sicher läuft.
Ja, das Predictive Analytics Modul lässt sich jederzeit erweitern. Zusätzliche Zählstellen, Anlagen oder auch komplette Standorte können schrittweise eingebunden werden, sobald weitere Daten analysiert werden sollen. Unser Experten-Team begleitet die Erweiterung, prüft die Datenqualität und richtet die zusätzlichen Modelle ein, sodass neue Messpunkte schnell nutzbar werden und das System gemeinsam mit Ihren Anforderungen wachsen kann.
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Für alle Fragen steht Ihnen Ihr Ansprechpartner für die Predictive Analytics zur Verfügung:
Dennis Ulke
