Referenzen
Projekte an der Schnittstelle von
Maschine, Automatisierung und Daten.
Ein Auszug realisierter Projekte, von der modellbasierten Optimierung über KI-Zustandsüberwachung bis zur kompletten, serienreifen Sondermaschine.
Gewinner Holzenergiepreis 2025 · Kategorie Pellets Nominiert für den RIZ UP GENIUS 2026
Solarpellet® – KI-optimierte Pelletproduktion mit Photovoltaik-Energie
Solarpellet verbindet Maschinenbau, Automatisierung und künstliche Intelligenz in einer vollständig neu entwickelten Produktionsanlage. Herzstück ist ein von Zellhofer Engineering entwickelter KI-Algorithmus, der die Produktion vorausschauend an die verfügbare Photovoltaik-Energie anpasst.
Dazu werden Wetterprognosen, erwartete PV-Leistung und aktuelle Maschinenzustände zusammengeführt. Auf Basis eines digitalen Anlagenmodells plant das System selbstständig, wann und mit welcher Leistung die einzelnen Produktionsschritte betrieben werden. Ziel ist es, möglichst viel lokal erzeugten Solarstrom direkt zu nutzen, Lastspitzen zu vermeiden und gleichzeitig einen stabilen und effizienten Produktionsprozess sicherzustellen.
Zellhofer Engineering verantwortete die gesamte Entwicklung – vom mechanischen Anlagenkonzept über Automatisierung und Steuerungstechnik bis zur KI-basierten Betriebsoptimierung und serienreifen Maschine.
KI-basierte Produktionsplanung
Digitaler Zwilling
Maschine Learning
Maschinenbau & Automatisierung
Prognose & Optimierung
Prognose- und Optimierungstool für eine Erneuerbare-Energie-Gemeinschaft
Für eine Erneuerbare-Energie-Gemeinschaft wurde ein System zur Prognose von PV-Erzeugung und Verbrauch entwickelt. Auf Basis historischer Messwerte und externer Einflussgrößen werden Erzeugung und Last vorausberechnet und für die Optimierung der Energieströme genutzt.
Ziel ist es, den lokal erzeugten PV-Strom innerhalb der Energiegemeinschaft möglichst effizient zu nutzen.
Prognosemodelle
Lastanalyse
Energiestrom-Optimierung
Predictive Maintenance · IoT · Retrofit
KI-Zustandsüberwachung und Fernmonitoring für Pumpaggregate
Für bestehende Pumpaggregate wurde ein IoT-basiertes System zur kontinuierlichen Zustandsüberwachung und Fernüberwachung entwickelt und implementiert.
Betriebsdaten werden laufend erfasst, zentral verfügbar gemacht und mittels KI-basierter Anomalieerkennung ausgewertet. Dadurch können Abweichungen vom normalen Betriebsverhalten frühzeitig erkannt und Anlagenzustände aus der Ferne überwacht werden.
Die Lösung wurde als Retrofit in eine bestehende Anlage integriert
IoT
Fernmonitoring
Anomalieerkennung
Predictive Maintenance
Retrofit
