Naotilus
Moderne Datenplattform für effiziente Wärmesysteme
Naotilus ist ein 2022 gegründetes deutsches Startup, das die digitale Plattform NAO für das Datenmanagement in Wärmesystemen entwickelt. Die Software automatisiert zentrale Routineaufgaben wie Abrechnung, Asset Management und Controlling für Fern- und Nahwärmeversorger sowie Contractoren. NAO bündelt herstellerübergreifend alle Betriebsdaten in einem konsistenten Modell, bereinigt diese und stellt sie für effiziente, automatisierte Prozesse zur Verfügung.
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Über die Firma Naotilus GmbH
Naotilus wurde 2022 von Rupert Wieser, Marc Hager und Christian Rühmann gegründet und ist aus einem praxisnahen Forschungsprojekt zur Analyse von Fernwärmenetzen hervorgegangen. Das zentrale Ziel war es, komplexe Betriebsdaten in verständliche, automatisierbare Informationen zu überführen, unabhängig von Hersteller oder System. Heute unterstützt Naotilus Versorgungsunternehmen mit der Plattform NAO bei der intelligenten Verarbeitung technischer und kaufmännischer Betriebsdaten und trägt so zur Effizienzsteigerung im Wärmemarkt bei.
Die NAO-Plattform bündelt herstellerübergreifend alle Daten von Fernwärme-Komponenten wie Hausstationen, Zählern und Kesseln in einem konsistenten Datenmodell. Durch diese Zentralisierung und Strukturierung können Routineaufgaben wie die Automatisierung von Abrechnungen (inklusive Verbrauchsmitteilungen nach FFVAV), Asset Management und Controlling für tausende Assets gleichzeitig vereinfacht und automatisiert werden. Die Plattform integriert dabei Daten aus unterschiedlichsten IT-Systemen wie ERP-Systemen, Leittechnik und IoT-Clouds, selbst in kritischer Infrastruktur.
Naotilus richtet sich primär an Nahwärmeversorger, Fernwärmeversorger und Contractoren. Durch KI-basierte Algorithmen werden Rohdaten bereinigt und harmonisiert, was zu verlässlichen, sofort nutzbaren Datensätzen führt. Dies ermöglicht Kunden, ihre Anlagen KPI-basiert zu steuern, Performance-Abweichungen frühzeitig zu erkennen und fundierte Investitionsentscheidungen auf Basis konsistenter Daten zu treffen, wodurch manueller Aufwand und Fehlerquellen signifikant reduziert werden.
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