Intelligente Kühlung
für Datacenter

Mehr IT-Leistung pro Watt. Weniger CO₂. Stabiler Betrieb.

Technologie

Warum jetzt

AI-Lasten ändern sich in Sekunden. Starre Kühlungsregeln nicht.

Energie senken

Dynamisch regeln statt statisch kühlen.

CO₂ reduzieren

Weniger Kühlstrom, kleinerer Fußabdruck.

Stabilität erhöhen

Spitzen früh erkennen. Temperaturen stabil halten.

Teams entlasten

Weniger manuelles Nachregeln im Alltag.

Bestehende Kühlsysteme in Rechenzentren reagieren verzögert auf Laständerungen und arbeiten oft mit festen Regelparametern. Das führt zu unnötigem Energieverbrauch, vermeidbaren CO₂-Emissionen und eingeschränkter Transparenz im Betrieb.

arflo analysiert Workloads in Echtzeit und steuert die Kühlung autonom. Unsere KI lernt kontinuierlich aus Ihren Daten und optimiert jede Kühleinheit individuell – 24 Stunden am Tag, 7 Tage die Woche.

Die Inversion

Alle anderen messen den Raum.
Wir berechnen den Chip.

CoolantCold PlateHeat SpreaderThermal Interface (TIM)HIER RECHNET ARFLOGPU Die (Chip)
Warum das zählt
Hitze entsteht am Die, nicht in der Luft.

Die Raumtemperatur ist ein nachlaufender Näherungswert. Wenn der Raum warm wird, hat der Chip längst gedrosselt. arflo reagiert auf die Physik am Chip, nicht auf gemittelte Luft.

Der Physik-Teil
Wir modellieren jede Schicht zwischen Chip und Coolant.

Jede Schicht hat bekannte thermische Eigenschaften. Als Netzwerk verkettet und an realen Workloads kalibriert, bleibt das Modell auch bei Lasten präzise, die es nie gesehen hat.

Warum nicht nur KI
Physik hält. ML optimiert obendrauf.

Reines Machine Learning bricht bei Workloads, die es nicht kennt. Physik gilt immer — ML sitzt darüber zum Feintuning, nie als Fundament.

1. Sensordaten erfassen

Temperatur, Last und Luftstrom werden laufend erfasst und in ein einheitliches Signalmodell überführt.

Kontinuierliche Datenerfassung

2. KI steuert dynamisch

Die Regelung passt die Kühlzonen in Echtzeit an statt mit starren Profilen zu arbeiten.

Dynamische Regelung

3. Effizienz steigt messbar

Energieeinsatz sinkt bei stabilen Temperaturen und klarer Nachvollziehbarkeit im Betrieb.

Höhere Betriebseffizienz

Was der Operator sieht

Kühlung, die den nächsten Peak antizipiert.

arflo · live · DC FRA-04 · hall B · --:--:-- UTC
Event-basierter Last-Forecast
5 Events · nächste 14 Tage
WM 2026 · Deutschland vs. Japan
+35% load
Basislastmit Eventantizipierter Anstieg
100%50%0%00:0008:0016:0024:00peak · 21:00
Apple WWDC Keynote
+18%
in 5 Tagen · 19:00 · Tech
Hitzewelle (34 °C)
+12%
in 3 Tagen · ganztags · Wetter
Champions-League-Finale
+28%
in 8 Tagen · 21:00 · Sport
Brückentag
−25%
in 10 Tagen · ganztags · Feiertag

Für jede Datacenter-Größe

Von Edge bis Hyperscale – arflo skaliert mit Ihrer Infrastruktur.

SMB & Edge

Plug & Play Installation

10-100 Server
Beliebt

Enterprise

Vollständige API-Integration

100-5.000 Server

Hyperscale

White-Label & On-Premise

5.000+ Server

So funktioniert arflo

Von Sensordaten zu autonomer Kühlsteuerung – vollautomatisch und in Echtzeit.

1

1. Sensoren erfassen

  • Temperatur & Luftfeuchtigkeit
  • Energieverbrauch in Echtzeit
  • Server-Auslastung
  • Umgebungsbedingungen
2

2. KI analysiert & lernt

  • Vorhersage optimaler Settings
  • Anomalieerkennung
  • Kontinuierliche Verbesserung
  • Anpassung an Workload-Änderungen
3

3. System steuert automatisch

  • Präzise Temperaturregelung
  • Lüfter-Optimierung
  • Kühlsystem-Anpassung
  • Luftstrom-Management
  • Reaktionszeit < 50ms

Kontakt

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Wir respektieren Ihre Privatsphäre und werden Ihre Daten vertraulich behandeln.