1. Sensordaten erfassen
Temperatur, Last und Luftstrom werden laufend erfasst und in ein einheitliches Signalmodell überführt.
Kontinuierliche Datenerfassung
Mehr IT-Leistung pro Watt. Weniger CO₂. Stabiler Betrieb.
Kühlleistung wird aufgewendet, um eine thermische Sicherheitsreserve zu halten. Heute ist diese Reserve auf Unsicherheit dimensioniert, nicht auf Physik. Präzise gemessen kollabiert sie auf das physikalische Minimum, und die Energie, die sie hielt, ist gespart.
Dynamisch regeln statt statisch kühlen.
Weniger Kühlstrom, kleinerer Fußabdruck.
Spitzen früh erkennen. Temperaturen stabil halten.
Weniger manuelles Nachregeln im Alltag.
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.
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.
Reines Machine Learning bricht bei Workloads, die es nicht kennt. Physik gilt immer — ML sitzt darüber zum Feintuning, nie als Fundament.
Temperatur, Last und Luftstrom werden laufend erfasst und in ein einheitliches Signalmodell überführt.
Kontinuierliche Datenerfassung
Die Regelung passt die Kühlzonen in Echtzeit an statt mit starren Profilen zu arbeiten.
Dynamische Regelung
Energieeinsatz sinkt bei stabilen Temperaturen und klarer Nachvollziehbarkeit im Betrieb.
Höhere Betriebseffizienz
Von Edge bis Hyperscale – arflo skaliert mit Ihrer Infrastruktur.
Plug & Play Installation
Vollständige API-Integration
White-Label & On-Premise
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