Spezialisierte Plattform für KI-gestützte Optimierung in Gießereien und Metallverarbeitung. Fokus auf Energieeinsparung, Ausschussreduktion und Prozessoptimierung durch Machine Learning auf Produktions-Echtzeit-Daten.
Kosten: Preise auf Anfrage (SaaS-Modell); typisch 500–2.000 € monatlich je Ofen-Konfiguration, abhängig von Implementierungsumfang
Stärken
- Spezialisiert auf Gießerei-Industrie — versteht Schmelzprozesse und metallurgische Besonderheiten nativ
- Schnelle Implementierung ohne lange Vorlaufzeit — oft Ergebnisse innerhalb 3–4 Monaten sichtbar
- Deutsche Unterstützung und EU-Datenhosting — relevant für datenschutzsensible Betriebe
- Kombinierte Optimierung: Energie + Qualität + Kosten gleichzeitig (nicht nur eine Dimension)
Einschränkungen
- Hohe Initialisierungskosten für Sensorik und Datenintegration
- Jeder Ofen-Typ erfordert individuelle Parametrisierung — Skalierung auf mehrere Öfen erfordert Mehraufwand
- Kundenbase stark Deutschland/EU konzentriert — internationale Fallstudien begrenzt
Passt gut zu
So steigst du ein
Schritt 1: Vereinbare ein Erstgespräch mit Tvarit. Nenne deine Ofen-Typen (Induktion, Lichtbogen, Widerstand), aktuelle Energiekosten, Betriebsstunden täglich. Tvarit schätzt das Einsparpotenzial.
Schritt 2: Sensorik-Assessment — Tvarit checkt, welche Sensoren an deinen Öfen vorhanden oder nachrüstbar sind. Typisch: Temperatur, Druck, Durchfluss, Stromaufnahme.
Schritt 3: Daten-Pilot — 4–6 Wochen Datensammlung ohne Systemänderungen. Danach erstes KI-Modell trainieren und im Advisory-Modus testen.
Ein konkretes Beispiel
Eine mittelständische Stahlgießerei in NRW mit zwei 300-kW-Induktionsöfen hatte 145.000 kWh Monatsbedarf pro Ofen = 290.000 kWh Jahresverbrauch. Mit Tvarit: Nach 3 Monaten Betrieb 12 % Einsparung = 34.800 kWh/Jahr = 4.870 € Energiekosten gespart (bei 0,14 €/kWh). Zusätzlich: 30 % weniger thermische Ausschussfehler = weitere 6.000 € jährliche Einsparung durch weniger Nacharbeit. ROI nach 8–10 Monaten erreicht.
DSGVO & Datenschutz
- Datenhosting: EU-Rechenzentren (deutsche oder europäische Standorte — auf Anfrage klären)
- Datennutzung: Produktionsdaten bleiben beim Kunden, Tvarit trainiert Modelle mit lokalen Daten (kein Export an externe Cloud)
- AVV: Auftragsverarbeitungsvertrag verfügbar und empfohlen vor Produktivbetrieb
- Sensorik-Daten: Keine personenbezogenen Daten, sofern Betriebsdaten nicht mit Mitarbeitende-IDs gekoppelt werden
Gut kombiniert mit
- AWS SageMaker — falls Tvarit als Service nicht reicht und tiefere MLOps-Infrastruktur gewünscht ist
- Power BI — für Dashboarding und Trendanalyse der Optimierungsergebnisse
- Bestehende MES / ERP-Systeme — Tvarit integriert typischerweise mit Siemens, SAP, Microsoft-Stacks
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Empfohlen in 3 Use Cases
Energie & Utilities
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