Big Data in der Heiztechnik: Störfälle vorhersagen, Verbrauchskosten senken

Das laufende Monitoring von Heizungsdaten revolutioniert das Geschäft von Herstellern und Monteuren. Gleichzeitig freut sich der Endverbraucher über geringere Heizkosten.

Big Data für Heizsysteme: Störfälle vorhersagen, Verbrauchskosten senken
(Bild: Fotolia, Ralf Kalytta)

Ausgangssituation

Die gezielte Auswertung von Massendaten kann auch in der Heiztechnik für umfangreiche Optimierungen sorgen – und mitunter sogar für neue, serviceorientierte Geschäftsmodelle. Das zeigt das Beispiel eines international führenden Herstellers für Heizsysteme. Bis dato konnten Heizungsbauer als direkte Kunden des Herstellers bei ihrer täglichen Arbeit meist nur reaktiv handeln. Anlagendefekte waren erst beim Ausfall oder der jährlichen Wartung erkennbar. Zudem hatte der Service-Monteur bei der Fehlerdiagnose vor Ort die erforderlichen Ersatzteile in der Regel nicht griffbereit – ein hoher Aufwand für den Monteur sowie kalte Nächte auf Seiten des Endverbrauchers sind die Folge. Daher war es Zielsetzung des Herstellers, seine Heizungsbauer-Kunden durch den Einsatz moderner Analyse-Technologien umfassend zu vorausschauenden Maßnahmen zu befähigen und Wartungsintervalle zu optimieren. Auf Seiten der Endverbraucher sollte die Einstellung der Heizsysteme optimiert sowie Verbrauchsdaten nachhaltig gesenkt werden.

Lösung

Aufgrund des hohen Datenaufkommens wurde die Lösung mit den flexibel skalierbaren Azure-Cloud-Diensten von Microsoft aufgebaut. In diesem Kontext wird ein kontinuierlicher Strom an Betriebs-, Konfigurations- und Statusdaten von der Heizungsanlage in die Cloud gesendet und dort mit bereits vorhandenen Daten abgeglichen. Über ein Echtzeit-Dashboard kann der Hersteller etwaige Unregelmäßigkeiten direkt erkennen und proaktiv eingreifen. Gleichzeitig erlernt das System typische Verbrauchsmuster, etwa zur Nutzung von warmem Wasser oder der Heizung als solcher. Entsprechend kann das System Aktivitäts- und Ruhephasen intelligent steuern. Darüber hinaus werden mit den aktuellen und historischen Daten Prognosemodelle trainiert. Diese treffen nicht nur zunehmend zuverlässige Aussagen über den zu erwartenden Verbrauch. Ebenso werden dem Service-Techniker automatisch Vorhersagen zu Störungsfällen und einzelnen Verschleißteilen inklusive Handlungsempfehlungen auf sein Handy geliefert.

Kundennutzen

Die Vorteile der Lösung sind vielfältig und betreffen alle Beteiligten vom Hersteller über den Heizungsbauer bis hin zum Endverbraucher. Letzterer spart durch die intelligente, automatisierte Steuerung der Anlage bis zu 20 Prozent an Energiekosten ein. Ebenso kann er sich über einen stabilen Betrieb bzw. hohe Ausfallsicherheit freuen, da Fehler dank der laufenden Überwachung frühzeitig vom Service-Monteur erkannt und behoben werden. Der Monteur etabliert sich auf diese Weise bei seinen Kunden als moderner Service-Dienstleister. Gleichzeitig profitiert er von einer intelligenten Lieferkette, bei der Ersatzteile vom Hersteller automatisch geliefert werden. Für den Hersteller selbst resultiert daraus ein hoher Imagegewinn. Er zeichnet sich durch ein hohes Maß an Innovationskraft aus, wegen derer sich sowohl der Endkunde als auch der Monteur verstärkt für dessen Produkte entscheiden und der Marke treu bleiben.

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