Industrial AI · Energieoptimierung · KI-Agenten

DieEntscheidungs­ebenefür Industrie­systeme.

Greenformance verbindet Maschinen-, Energie- und Prozessdaten mit technischem Prozessverständnis und Industrial AI. So entstehen nachvollziehbare Entscheidungsgrundlagen für Menschen und KI-Agenten – von der Analyse bis zum laufenden Betrieb.

EnergieOptimierung
AnlagenVerfügbarkeit
ProzesseStabilität

GreenformanceDecision Layer

Industrial AI
  1. 01 · DatenMaschine · Energie · Prozess

    Vorhandene industrielle Datenquellen

  2. 02 · BewertungKontext · Plausibilität · Bedeutung

    Technisches Prozessverständnis und Industrial AI

  3. 03 · EntscheidungEmpfehlung mit erwarteter Wirkung

    Nachvollziehbar für Menschen und KI-Agenten

Daten sind vorhanden. Entscheidungen fehlen.

Viele Industrieunternehmen erfassen bereits Maschinen-, Energie- und Prozessdaten. Was häufig fehlt, ist eine Datenbasis, der man für operative Maßnahmen vertrauen kann.

  • Daten liegen in getrennten Systemen, Dateien oder Historian-Datenbanken.
  • Anlagen-, Prozess- und Energiekontext fehlt oder ist unvollständig.
  • Dashboards zeigen Kennzahlen, aber keine klare Handlungsoption.
  • Korrelationen werden sichtbar, aber technische Ursachen bleiben unsicher.
  • Es ist unklar, welche Maßnahme welchen energetischen oder wirtschaftlichen Effekt hat.

Greenformance schließt die Lücke zwischen verfügbaren Industriedaten und belastbaren Entscheidungen. Die Entscheidungsebene stellt Menschen und KI-Agenten den relevanten technischen Kontext, eine nachvollziehbare Bewertung, sichtbare Unsicherheit und eine konkrete Handlungsempfehlung bereit.

Kostenloser Datencheck

Wie gut eignet sich Ihr Maschinendatensatz für die nächste Analyse?

Wählen Sie einen CSV-Export aus Maschine, SPS, BMS, SCADA, EMS, Historian oder Energiemessung. Der Greenformance Datencheck macht Qualitätsprobleme und statistische Auffälligkeiten sichtbar und liefert eine erste, reproduzierbare Einordnung. Für die fachliche Interpretation können Sie anschließend direkt eine vertiefte Analyse durch Greenformance anfragen.

  • Kostenlose automatische Ersteinschätzung
  • Reproduzierbare Auswertung ohne generative KI
  • Erste Dateiprüfung lokal im Browser

Der Datencheck ist derzeit auf Englisch verfügbar. Bitte verwenden Sie nur synthetische oder von Ihnen anonymisierte, unkritische Daten.

Ergebnisse basieren auf Datenqualität

Trainieren Sie eine Künstliche Intelligenz (Neuronales Netz) und erleben Sie den Einfluss der Datenqualität.

Gleiches Modell. Unterschiedliche Datenbasis. Komplett anderes Ergebnis.

Viele KI-Projekte scheitern nicht am Modell, sondern an der Datenbasis. Das Greenformance Data Quality Lab zeigt interaktiv, warum industrielle Daten zuerst bereinigt, kontextualisiert und zu einer vertrauenswürdigen Entscheidungsgrundlage werden müssen.

01

Rohdaten

Verfügbare Daten sind noch keine entscheidungsfähigen Daten. Fehlende Werte, Rauschen und fehlender Anlagenkontext führen zu instabilen Ergebnissen.

02

Bereinigte Daten

Datenbereinigung verbessert die Modellqualität, ersetzt aber keinen industriellen Kontext und keine technische Plausibilisierung.

03

Vertrauenswürdige Daten

Erst durch Kontext, Qualitätslogik und technische Plausibilität werden industrielle Daten zu einer belastbaren Entscheidungsgrundlage für Mensch und Künstliche Intelligenz.

Screenshot des Greenformance Data Quality Lab mit 2D-Klassifikation, Entscheidungsgrenze, neuronaler Netzwerkvisualisierung und Modellmetriken.

Produkte und Leistungen

Drei aufeinander abgestimmte Produkte verbinden die Analyse vorhandener Daten mit der Nutzung von Empfehlungen im laufenden Betrieb und der Integration in bestehende Systeme.

Greenformance Decision Studio

Industriedaten bewerten und Entscheidungsmodelle entwickeln.

  • Datenqualität und Potenziale strukturiert bewerten
  • Modelle entwickeln, prüfen und simulieren
  • Entscheidungsgrundlagen für Fachkräfte und KI-Agenten vorbereiten
  • Betrieb in der Greenformance Cloud oder auf einem lokalen Server

CSV-Datencheck kostenlos testen

Greenformance Runtime

Geprüfte Modelle und Empfehlungen im laufenden Betrieb nutzen.

  • ineffiziente und auffällige Zustände erkennen
  • Betrieb und Wartung mit nachvollziehbaren Empfehlungen unterstützen
  • definierte Optimierungen nach geeigneter Absicherung automatisieren
  • Betrieb in der Greenformance Cloud, auf einem lokalen Server oder Edge-Gerät

Greenformance Physics Core

Industrielle Entscheidungsfunktionen in bestehende Systeme integrieren.

  • bestehende Produkte gezielt erweitern
  • Integrations- und Entwicklungsaufwand reduzieren
  • vorhandene Benutzeroberflächen und Systemarchitekturen beibehalten
  • für OEMs, Systemintegratoren und industrielle Softwareanbieter

Dienstleistungen & Pilotprojekte

Den passenden Einstieg für Ihr System bestimmen.

  • Daten- und Use-Case-Check
  • Workshops und Potenzialbewertung
  • Root-Cause-Analyse
  • gemeinsam definiertes Pilotprojekt

Sie möchten Greenformance an einem eigenen Anwendungsfall kennenlernen? Wir zeigen Ihnen passende Möglichkeiten – vom kostenlosen Datencheck über eine Produktdemo bis zum gemeinsam definierten Pilotprojekt.

Vom Dashboard zur Entscheidung

Klassische Dashboards zeigen Abweichungen. Greenformance übersetzt sie in bewertete Handlungsempfehlungen.

KLASSISCHES DASHBOARD

ENERGIEKOSTEN · LETZTE 24 H

2.500 € +32 % gegenüber Referenz
Referenzwert
1.900 €
Status
Abweichung erkannt
Nächster Schritt Ursache analysieren und Maßnahme ableiten
Daten sichtbar machen Die Interpretation bleibt beim Menschen.

Greenformance ergänzt den Messwert um Kontext, Bewertung und eine konkrete Handlungsempfehlung.

GREENFORMANCE

ILLUSTRATIVES BEISPIEL · ABWEICHUNG ANALYSIERT

Empfohlene Maßnahme Temperatur-Sollwert auf 50 °C setzen
Erwartete Wirkung Beispielhaft bis zu 400 € pro Tag einsparen
Begründung

Erhöhter Energieverbrauch durch Wärmeverluste

Entscheidung vorbereiten Kontext, Bewertung und Wirkung werden zusammengeführt.

Typische Anwendungsfelder

Energieoptimierung

Lastprofile, Betriebszustände und Prozessdaten analysieren, um Energieverluste und konkrete Einsparpotenziale sichtbar zu machen.

Anomalieerkennung

Abweichungen im Anlagenverhalten erkennen, die auf Fehlbetrieb, Verschleiß oder ungünstige Parametrierung hinweisen.

Predictive Maintenance

Instandhaltungsteams unterstützen, indem kritische Entwicklungen und Wartungsbedarf früh erkannt werden.

Digitale Zwillinge

Fachwissen, Prozessphysik und reale Betriebsdaten kombinieren, um Verhalten erklärbar zu machen und Maßnahmen vorab zu bewerten.

Greenformance für KI-Agenten

KI-Agenten brauchen mehr als verfügbare Daten

Greenformance bereitet Entscheidungen so vor, dass technischer Kontext, Plausibilität, Unsicherheit, Empfehlung und erwartete Wirkung gemeinsam betrachtet werden können.

  • relevante Anlagenzustände gezielter analysieren
  • technisch begründete Vorschläge für Betrieb und Wartung vorbereiten
  • auf geprüfte Informationen statt auf isolierte Rohdaten zugreifen
  • innerhalb definierter Rollen, Grenzen und Freigaben arbeiten

Der Automatisierungsgrad richtet sich nach Anwendungsfall, technischer Absicherung und organisatorischer Freigabe. Kritische Entscheidungen können bewusst beim Menschen bleiben.

Das Team hinter Greenformance

Nicht jedes Datenproblem ist ein KI-Problem. Aber gute KI braucht eine belastbare technische Datenbasis.

Greenformance verbindet Industrieerfahrung, physikalisches Prozessverständnis und Methoden der Industrial AI.

DI Dr. tech. Martin Paczona CEO & Mitgründer
Dr. mont. David Banasiak, MSc CTO & Mitgründer
Verena Paczona, MSc CFO & Mitgründerin

Industrielle Daten systematisch bewerten.

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