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Starten Sie mit twingz – einfach und in Ihrem eigenen Tempo.
Implementieren Sie twingz in einem ausgewählten Teil Ihrer Infrastruktur, erkennen Sie die Vorteile und skalieren Sie sicher.
Wir unterstützen Piloten, PoCs (Proof of Concepts) oder Teams, die den Business Case für das Budget des nächsten Jahres erstellen.
Hauptstandort
Vienna
Mariahilfer Straße 99
1060 Wien, Österreich
Einige der Kunden, die uns vertrauen
Durch das White-Labeling von Twingz liefern wir Diagnoseintelligenz unter unserer eigenen Marke, was Kunden klarere Einblicke, schnellere Lösungen und ein zuverlässigeres Erlebnis bietet. Es stärkt unser Produktangebot, reduziert gleichzeitig den Supportaufwand und schafft Vertrauen.
Mario Sembritzki
Head of Technical Sales, Doepke
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Beim e-talk präsentierte Transtank die Modernisierung eines veralteten TN-C-S-Netzes zu einer überwachten TN-S-Struktur. Durch den Einsatz von twingz eGuard KI am zentralen Erdungspunkt werden Anomalien erkannt, um proaktive Wartung zu ermöglichen und Sicherheit sowie Resilienz gegen Fehlerströme in Ex-Zonen zu gewährleisten.
Marcus Schwamborn
Projektleiter EMSR bei der TransTank GmbH and Sascha Toth, VefK bei Transtank
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Das PV-DiStAnS-3-Projekt, gefördert durch einen 2 Mio. € BMWK-Zuschuss, zielt darauf ab, die Betriebssicherheit und Effizienz von PV-Anlagen zu steigern. Unter Verwendung von twingz eGuard AI analysiert das Konsortium Differenzströme zur Erkennung von Anomalien. Dieser prädiktive Ansatz verhindert Brände und Stromausfälle und optimiert den Anlagenwert durch proaktive Wartung.
Manuel Zimmermann
Business Development Manager & Senior Consultant @Funk Gruppe, member of the PVD3 Team
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Zahlen & Fakten
Min. 90%
Genauigkeit bei der Erkennung von Anomalien und Fehlerursachen.
Bewährt in zahlreichen Einsätzen, wobei Alarme konstant eine Zuverlässigkeit von >90% erreichen
85%
Reduzierung des Wartungs- und Engineering-Aufwands.
Weniger Zeit und Kostenaufwand für manuelle Anomalie- und Fehlerursachenuntersuchungen
Avg. 30%
Geringere interne und externe Compliance-Kosten
Weniger Aufwand und Zeit für Zertifizierungen und Audits durch automatisierte Überwachung
4-6 Wochen
Vollständige Bereitstellung mit Anomalieerkennung und Steuerung
Schneller Rollout mit integriertem ML-Modelltraining, Validierung und Tuning
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