Maschinenbau & Industrie

Daten der Maschinen und Anlagen und Embedded Systemen werden mit ML (Machine Learning) verbunden. Durch Anomalie Detektion mit Predictive Maintenance können so Fehlerquellen ermittelt, Prozesse verbessert und Prognosen getroffen werden, wann beispielsweise Maschinenteile oder Werkzeuge ausgetauscht werden müssen. Nebst der Überwachung von Anlagen und Maschinen durch ML bietet auch die individuelle Visualisierung per App oder Dashboard mit Multimandanten Fähigkeit einen erheblichen Mehrwert für den Nutzer.

Real Estate

Mit nur einer Applikation werden Gebäudekomponenten auf einen Layer gesetzt. Tiefgreifende Daten werden erfasst und ausgewertet. Durch die Vernetzung von verschiedenen Steuerungen (PV Anlage, Batteriespeicher; Heizung, Kühlung, Lüftung, Messeinrichtung) kann ein Mehrwert durch Optimierung, respektive Datenaustausch generiert werden. Durch Model Predictive Control Algorithmen können Parameter, wie Vorlauftemperatur, Temperatur-Heizung und Raumtemperatur optimiert werden. Ebenfalls sind ML Algorithmen für Anomalie Detektion, respektive Predective Maintenance einsetzbar.

Energieversorger

Lynus bietet Energieversorgern ein Portal um Kundenanlagen zentral überwachen zu können. Gleichzeitig dient das Portal durch dessen Multimandanten - Fähigkeit dem Endkunden als Zugang zu seinen Anlagen. Der Kunde verfügt somit über eine einzige Plattform welche anlagenübergreifend Systeme wie zum Beispiel, PV Anlage, Batteriespeicher, Wärmepumpe, Elektroladestation, Smart-Home, Zutrittskontrolle einbindet. Weitere Anlagen können sukzessive hinzugefügt werden. Mittels dem «Rechte Management» können den Benutzern individuelle Rollen für die Benutzer der Applikation zugewiesen werden.

Anlagenbau

Die virtuelle Scada Lynus Funktionalität ermöglicht es dem Betreiber, Anlagen und Komponenten, welche durch verschiedene Steuerungen gesteuert werden, übergeordnet zusammenzufassen und mit gewerkeübergreifender Logik zu verknüpfen. Die Daten werden auf einen gemeinsamen Layer gebracht und können dort miteinander in den gewünschten Kontext gesetzt werden. Damit kann Lynus mittels «Machine Learning» (ML), prädiktive Wartung und Anomalie Erkennung sicherstellen.