Bei SteinNova helfen wir Industrieunternehmen, dem Sektor erneuerbare Energien und Herstellern von Elektrofahrzeugen (EV), ihre Energiekosten durch angewandte Datenwissenschaft drastisch zu senken. Mit Technologien wie R, Python, SQL und Power BI analysieren wir Ihre Betriebs- und Energiedaten, um Verluste zu identifizieren, die Überwachung zu automatisieren und Verbesserungen mit direktem finanziellen Einfluss vorzuschlagen.
Bei Steinnova verwandeln wir Energiedaten in profitable Entscheidungen. Wir wenden Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und fortschrittliche Visualisierung an, um Ihnen zu helfen, Verbräuche vorherzusagen, Abweichungen zu erkennen und industrielle Prozesse ohne Unterbrechungen oder Vor-Ort-Besuche zu optimieren.
Optimization of thermal profiles, efficiency monitoring, detection of inefficient cycles.
Leak detection, efficiency analysis, energy management by shift.
Thermal load tracking, deviation alerts, integration with maintenance.
Efficiency evaluation, harmonic identification, maintenance prioritization.
Thermal analysis, inverter monitoring, degraded module detection.
Generation forecasting, failure prediction, efficiency evaluation.
Cycle monitoring, efficiency analysis, thermal anomaly detection.
Predictive models, thermal failure detection, ISO 50001 dashboards.
Consumption measurement, SKU analysis, cycle time correlation.
Intelligent control, peak detection, automated reports.
Multizone thermal tracking, profile optimization, recipe analysis.
Efficiency monitoring, curve validation, traceability dashboards.
Sensor integration, real-time visualization, predictive modeling.
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