GREENGUARD.

IOT SUSTAINABILITY PLATFORM

2024IoT + AI PlatformLIVE ↗

Energiekosten

CO₂-Ausstoß

Wartungseffizienz

Betriebskosten

GREENGUARD MSH — -30% ENERGIEKOSTEN — -25% CO₂-AUSSTOSS — +50% WARTUNGSEFFIZIENZ — -40% BETRIEBSKOSTEN — IOT — KI-ANALYSE — ECHTZEIT-MONITORING — NACHHALTIGKEIT — GREENGUARD MSH — -30% ENERGIEKOSTEN — -25% CO₂-AUSSTOSS — +50% WARTUNGSEFFIZIENZ — -40% BETRIEBSKOSTEN — IOT — KI-ANALYSE — ECHTZEIT-MONITORING — NACHHALTIGKEIT — GREENGUARD MSH — -30% ENERGIEKOSTEN — -25% CO₂-AUSSTOSS — +50% WARTUNGSEFFIZIENZ — -40% BETRIEBSKOSTEN — IOT — KI-ANALYSE — ECHTZEIT-MONITORING — NACHHALTIGKEIT — GREENGUARD MSH — -30% ENERGIEKOSTEN — -25% CO₂-AUSSTOSS — +50% WARTUNGSEFFIZIENZ — -40% BETRIEBSKOSTEN — IOT — KI-ANALYSE — ECHTZEIT-MONITORING — NACHHALTIGKEIT — GREENGUARD MSH — -30% ENERGIEKOSTEN — -25% CO₂-AUSSTOSS — +50% WARTUNGSEFFIZIENZ — -40% BETRIEBSKOSTEN — IOT — KI-ANALYSE — ECHTZEIT-MONITORING — NACHHALTIGKEIT — GREENGUARD MSH — -30% ENERGIEKOSTEN — -25% CO₂-AUSSTOSS — +50% WARTUNGSEFFIZIENZ — -40% BETRIEBSKOSTEN — IOT — KI-ANALYSE — ECHTZEIT-MONITORING — NACHHALTIGKEIT — GREENGUARD MSH — -30% ENERGIEKOSTEN — -25% CO₂-AUSSTOSS — +50% WARTUNGSEFFIZIENZ — -40% BETRIEBSKOSTEN — IOT — KI-ANALYSE — ECHTZEIT-MONITORING — NACHHALTIGKEIT — GREENGUARD MSH — -30% ENERGIEKOSTEN — -25% CO₂-AUSSTOSS — +50% WARTUNGSEFFIZIENZ — -40% BETRIEBSKOSTEN — IOT — KI-ANALYSE — ECHTZEIT-MONITORING — NACHHALTIGKEIT —

Next.jsTypeScriptIoT SensorsAI/MLTailwind CSSRealtime APIs

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01 / AUSGANGSLAGE

Das Problem.

Gebäudemanagement 2024 ist oft analog, reaktiv und teuer. Energieverbrauch wird zu spät gemessen, Wartungen zu spät eingeplant, Einsparpotenziale bleiben unsichtbar. Justin Zweidorf wollte das ändern — eine Plattform, die Nachhaltigkeit, Digitalisierung und Kosteneffizienz in einem System vereint. Messbar, automatisiert, in Echtzeit.

02 / LÖSUNG

Die Plattform.

GREENGUARD MSH ist eine KI-gestützte IoT-Plattform für nachhaltiges Gebäudemanagement. Sensoren messen, KI analysiert, das System reagiert — vollautomatisch und in Echtzeit.

Echtzeit-Monitoring

IoT-Sensoren liefern kontinuierlich Daten zu Energieverbrauch, Temperatur, CO₂-Gehalt und Auslastung. Alle Gebäude auf einem Dashboard, live und ohne Verzögerung.

KI-gestützte Analyse

Machine-Learning-Algorithmen erkennen Muster, identifizieren Einsparpotenziale und prognostizieren Wartungsbedarf — bevor Probleme entstehen.

Automatisierte Optimierung

Heizung, Kühlung, Licht — das System passt Einstellungen basierend auf Echtzeitdaten und KI-Empfehlungen automatisch an. 30% Energieeinsparung ohne manuellen Aufwand.

Wartungsplanung

Predictive Maintenance statt reaktiver Reparatur. Das System erkennt Verschleiß frühzeitig und plant Wartungsintervalle automatisch — 50% effizienter als klassische Ansätze.

03 / TECH-STACK

Wie wir bauten.

Gebaut auf Next.js mit TypeScript für maximale Performance und Typsicherheit. IoT-Sensoren kommunizieren über sichere APIs in Echtzeit mit dem Backend. KI/ML-Modelle laufen serverseitig und verarbeiten kontinuierlich eingehende Sensordaten.

→Next.js + TypeScript — Server-Side Rendering für schnelle Ladezeiten und SEO
→Realtime IoT API-Integration — sichere Verbindung zu Hunderten von Sensoren gleichzeitig
→AI/ML-Pipeline — automatische Mustererkennung und Anomalie-Detektion
→Responsive Dashboard — optimiert für Desktop, Tablet und mobile Geräte
→Hosting, Wartung & kontinuierliche Weiterentwicklung aus einer Hand
→Skalierbare Architektur — bereit für Hunderte von Gebäuden

KUNDENSTIMME

“Wir haben eine komplexe IoT-Plattform gebraucht und wenig Zeit gehabt. Epsilon hat von Anfang an mitgedacht, technische Entscheidungen klar kommuniziert und das Ergebnis spricht für sich — messbare Einsparungen ab Tag eins.”

Justin Zweidorf

Gründer — GREENGUARD MSH

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