Reduzieren Sie Ihre Stromrechnungen in nur 60 Tagen mit KI

Wir verwenden Deep Reinforcement Learning, um die HLK-Leistung für eine Vielzahl von Gebäuden zu optimieren. Sparen Sie bis zu 30 % bei Ihren Energiekosten. Sparen Sie in nur 60 Tagen
ohne Investitionen

Kunden aus der Immobilienbranche auf der ganzen Welt vertrauen auf diese Lösung, die auf über 23,096,628 sq. ft. eingesetzt wird.

Wir sind nicht nur ein weiteres Unternehmen für die Optimierung von Energieversorgung, wir liefern schneller Ergebnisse

Schnelle Integration

Keine Installation, keine Investition erforderlich.

Effizientes KI-Training

Arloid.ai benötigt keinen umfangreichen operativen Datensatz. Wir trainieren die KI in nur 30 Tagen.

Zuerst die Simulation

Kein Risiko, keine Vorabzahlung. Wir bauen Simulationen für jedes Gebäude. Sehen Sie, wie viel Sie sparen können.

KI-Anpassungsfähigkeit

Die KI passt sich intelligent an die Echtzeit-Umgebungsbedingungen für die Parameter der einzelnen Gebäude an.

Nur 2 % der Gebäudemanager nutzen ein BMS (Gebäudemanagementsystem, um den Energieverbrauch zu reduzieren.

  • Arloid.ai ist eine autonome, cloudbasierte Lösung, die kontinuierlich und präzise die HLK-Einstellungen in Abhängigkeit von internen und externen Bedingungen optimiert.

  • Wir erstellen einen digitalen Zwilling des Gebäudes und etablieren Komfort-Indizes oder Temperatureinschränkungen in jeder Gebäudezone.


    Wir führen Millionen von Simulationszyklen durch und berücksichtigen dabei die möglichen Szenarien. Unser Ziel ist es, die beste Vorgehensweise für die HLK-Infrastruktur zu finden.


    Unsere Simulationsergebnisse liefern Optimierungspotenziale, Basiswerte und Erkenntnisse.

  • Arloid.ai verwendet einen Deep Reinforcement Learning-Algorithmus, um proaktiv und präzise die Einstellungen der HLK-Infrastruktur in Echtzeit für jede Gebäudezone anzupassen und so den Mietern maximalen Komfort zu bieten.

Arloid.ai-Lösung

Arloid.ai ist eine autonome, cloudbasierte Lösung, die kontinuierlich und präzise die HLK-Einstellungen in Abhängigkeit von internen und externen Bedingungen optimiert.

Zuerst die Simulation

Wir erstellen einen digitalen Zwilling des Gebäudes und etablieren Komfort-Indizes oder Temperatureinschränkungen in jeder Gebäudezone.


Wir führen Millionen von Simulationszyklen durch und berücksichtigen dabei die möglichen Szenarien. Unser Ziel ist es, die beste Vorgehensweise für die HLK-Infrastruktur zu finden.


Unsere Simulationsergebnisse liefern Optimierungspotenziale, Basiswerte und Erkenntnisse.

Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit

Arloid.ai verwendet einen Deep Reinforcement Learning-Algorithmus, um proaktiv und präzise die Einstellungen der HLK-Infrastruktur in Echtzeit für jede Gebäudezone anzupassen und so den Mietern maximalen Komfort zu bieten.

In 4 einfachen Schritten mit dem Sparen beginnen

Vorabanalyse

  • Erhebung des Energieverbrauchs vor Ort
  • Analyse Datenhistorie
  • Entwicklung einer IPMVP-konformen Ausgangsbasis
  • Erstellung eines IPMVP-konformen Mess- und Verifizierungsplans

Gebäudeanschluss

  • Arloid-Ingenieure schließen sich innerhalb von 1 Stunde an die Fernwärme- und -kälte-Infrastruktur vor Ort an
  • Arloid stellt die Verbindung mit jedem verfügbaren Gerät am Standort her

KI-Kalibrierung

  • Arloid erstellt einen digitalen Zwilling des Standorts, der 30 Tage lang mit neuen Daten gefüttert wird
  • Der Deep Reinforcement Learning-Algorithmus wird während dieser Zeit simulieren, um den Betrieb vorzubereiten

Sparzeitraum

  • Kontinuierlicher KI-Betrieb im Gebäude
  • Erkennung in Echtzeit von Anomalien in der Fernwärme- und -kälte-Infrastruktur
  • Kontinuierliche KI-Verbesserung auf der Grundlage von Feedback
  • Verfolgung der Einsparungen

In 4 einfachen Schritten mit dem Sparen beginnen

Unterzeichnung der Vertraulichkeitsvereinbarung und schriftliche Anerkennung der Allgemeinen Geschäftsbedingungen

SCHRITT 1
Vorabanalyse

  • Erhebung des Energieverbrauchs vor Ort
  • Analyse Datenhistorie
  • Entwicklung einer IPMVP-konformen Ausgangsbasis
  • Erstellung eines IPMVP-konformen Mess- und Verifizierungsplans
Vorvertrag

14 Kalendertage

SCHRITT 2
Gebäudeanschluss

  • Arloid-Ingenieure schließen sich innerhalb von 1 Stunde an die Fernwärme- und -kälte-Infrastruktur vor Ort an
  • Arloid stellt die Verbindung mit jedem verfügbaren Gerät am Standort her
Vorvertrag

14 Kalendertage

Unterzeichnung der Dienstleistungsvereinbarung

SCHRITT 3
KI-Kalibrierung

  • Arloid erstellt einen digitalen Zwilling des Standorts, der 30 Tage lang mit neuen Daten gefüttert wird
  • Der Deep Reinforcement Learning-Algorithmus wird während dieser Zeit simulieren, um den Betrieb vorzubereiten
Bedenkzeit

30 Kalendertage

Verlängerung der Dienstleistungsvereinbarung

SCHRITT 4
Sparzeitraum

  • Kontinuierlicher KI-Betrieb im Gebäude
  • Erkennung in Echtzeit von Anomalien in der Fernwärme- und -kälte-Infrastruktur
  • Kontinuierliche KI-Verbesserung auf der Grundlage von Feedback
  • Verfolgung der Einsparungen
Teilen der Ersparnisse

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    *geschatzter Betrag auf der Grundlage unserer bestehenden Kunden

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