Zwei Produkte für den Alltag in der Immobilienverwaltung – unabhängig voneinander einsetzbar. Zentrale Anlagenüberwachung mit KI-Wartungsvorhersage und digitale Protokolle.
Alle technischen Anlagen aller Gebäude in einem Dashboard. KI-gestützte Wartungsvorhersage erkennt Probleme bevor sie auftreten.
Mehr erfahren ↓Übergabeprotokolle, Objektkontrollen und Prüfberichte digital erfassen. Vom Rundgang zum fertigen PDF in 7 Schritten.
Mehr erfahren ↓Heizung, PV, Aufzug, Brandmelder, Lüftung – egal welcher Hersteller. Echtzeit-Sensorwerte, automatische Warnungen und KI-gestützte Predictive Maintenance.
SolarEdge, Viessmann, KONE, Siemens, ÖkoFEN, Vaillant, Geze, Fronius, Helios und viele mehr. 6 Protokolle (REST, Modbus, MQTT, BACnet, ONVIF, KNX).
E-Mail, Push aufs Handy, Telefonanruf bei kritischen Zuständen. Pro Gebäude und Schweregrad konfigurierbar. Mit Cooldown gegen Alert-Müdigkeit.
Woechentliche oder monatliche KI-Reports per E-Mail. Nur Anlagen mit Handlungsbedarf – kein Informationsrauschen.
PV, Heizung, Aufzug, BMA, Lüftung, Zutrittskontrolle, Kameras, Wasser, Elektro, Klima, Kostensteuerung, Sonstige.
Temperatur, Leistung, Vibration, Druck, Feuchtigkeit, Füllstände – alles live auf dem Dashboard mit Verlaufsdiagrammen.
Wohnanlagen, Gewerbe, Industrie, Privat. Unbegrenzt viele Gebäude und Sub-Gebäude in einem Account verwalten.
Vorausschauende Wartung verbindet IoT-Sensorik mit künstlicher Intelligenz. Statt Anlagen nach starrem Kalender zu warten, analysiert das System den tatsächlichen Zustand – und warnt Wochen bevor ein Ausfall eintritt.
Moderne Heizungen, PV-Wechselrichter, Aufzüge und Lüftungsanlagen verfügen über digitale Schnittstellen (REST-API, Modbus, BACnet, MQTT). Tentacl verbindet sich mit diesen Schnittstellen und liest Betriebsdaten in Echtzeit aus – Temperaturen, Leistungswerte, Vibrationsmuster, Füllstände, Betriebsstunden. Diese Daten fließen stündlich in die Analyseplattform und bilden die Grundlage für die KI-gestützte Zustandsbewertung.
Temperatur
Vibration
Leistung
Füllstände
Jeder Sensorwert wird mit dem gleitenden Mittelwert der letzten 14–30 Tage verglichen. Der Z-Score misst, wie viele Standardabweichungen ein Wert vom Durchschnitt entfernt ist. Ab Z > 2,5 wird ein Wert als Anomalie klassifiziert. Die Methode erkennt sowohl plötzliche Spikes (Brenneraussetzer, Kurzschluss) als auch schleichende Drifts (nachlassende Heizleistung über Wochen).
Remaining Useful Life nach ISO 13381-1:2015. Lineare Regression auf den Degradationstrend der Sensordaten berechnet, wann eine Anlage den kritischen Schwellenwert erreicht. Ergebnis: eine konkrete Zeitangabe in Tagen oder Betriebsstunden bis zum empfohlenen Austausch. Die ISO-Norm definiert den gesamten Prognoseprozess – von der Datenerfassung über die Merkmalsextraktion bis zur Konfidenzberechnung.
Ein gewichteter Score aus vier Faktoren: Anomalie-Häufigkeit (30 %), Degradationstrend (30 %), Anlagenalter relativ zur Herstellerangabe (20 %) und Wartungshistorie (20 %). Ergebnis: eine Ausfallwahrscheinlichkeit in Prozent für die nächsten 30 Tage. Ab 60 % wird automatisch ein Alert an den Verwalter gesendet.
Die statistische Analyse liefert Zahlen – die KI liefert Bedeutung. Claude AI interpretiert Rohdaten im Kontext des jeweiligen Anlagentyps: Was bedeutet 820 °C Brenntemperatur bei einer Pelletheizung? Ist 4,2 mm/s Vibration bei einem Lüftermotor normal? Ergebnis: natürlichsprachige Analyse, priorisierte Handlungsempfehlungen und Kosteneinschätzung für jede Reparatur.
Pelletheizung
15–20 J.
Wartung: jährlich. Brenner, Wärmetauscher, Abgaswerte. Pelletsilo alle 3–6 Monate.
PV-Wechselrichter
10–15 J.
Degradation 0,3–0,5 %/Jahr. String-Monitoring erkennt defekte Optimierer frühzeitig.
Aufzug
25–30 J.
BetrSichV §16 Prüfung jährlich. Türmotor, Seile, Bremse. Vibrationsanalyse der Führungsschienen.
Wärmepumpe
15–20 J.
COP-Monitoring erkennt Effizienzverlust. Kältemitteldruck und Kompressortemperatur überwacht.
Brandmeldeanlage
10–15 J.
DIN 14675 Inspektion quartalsweise. Einzelmelder-Alter wird verfolgt, Austausch rechtzeitig geplant.
Lüftungsanlage
15–20 J.
Vibrationssensoren am Motor erkennen Lagerverschleiß. CO2-Monitoring zeigt Leistungsabfall.
Wissenschaftlicher Hintergrund
Die eingesetzten Verfahren basieren auf etablierten Standards der Zustandsüberwachung: ISO 13381-1:2015 (Condition Monitoring – Prognostik und RUL-Berechnung), ISO 13379-1:2012 (Dateninterpretation und Anomalie-Erkennung) und VDI 2888 (Zustandsorientierte Instandhaltung). Die Z-Score-Methode für Anomalieerkennung in IoT-Zeitreihen ist peer-reviewed dokumentiert (MDPI Sensors 2024, Nature Scientific Reports 2023).
Laut McKinsey & Company (Prediction at Scale, 2024) reduziert Predictive Maintenance Wartungskosten um 20–40 % und ungeplante Ausfallzeiten um bis zu 50 %. Deloitte beziffert die Eliminierung unerwarteter Ausfälle auf 70–75 % und die Verbesserung der Anlagenzuverlässigkeit auf 30–50 %. Accenture bestätigt eine Senkung der Wartungskosten um 30 %.
Das Fraunhofer ISE (Freiburg) entwickelt Methoden zur proaktiven Zustandsbestimmung von Gebäudesystemen und hat im TestLab PV Modules über 70.000 Photovoltaikmodule seit 2012 analysiert. Das Fraunhofer ITWM (Kaiserslautern) forscht an mathematischen Modellen für Condition Monitoring und setzt maschinelles Lernen für vorausschauende Instandhaltung in der Praxis ein. Das Fraunhofer IPT (Aachen) hat mit der vBox ein Retrofitting-System für Schwingungsüberwachung entwickelt, das auch an Bestandsanlagen nachgerüstet werden kann. Studien des US-Energieministeriums belegen eine Verzehnfachung der Anlagenrendite und 35–45 % kürzere Stillstandzeiten durch prognostische Wartung.
Quellen: ISO 13381-1:2015/2025 · ISO 13379-1:2012 · VDI 2888 · McKinsey – Prediction at Scale (2024) · Deloitte – Predictive Maintenance Report · Accenture · Fraunhofer ISE – Photovoltaics Report 2025 · Fraunhofer ITWM – Predictive Maintenance Machine Learning · Fraunhofer IPT – vBox Retrofitting · U.S. Department of Energy · MDPI Sensors (2024) · Nature Scientific Reports (2023)
Übergabeprotokolle, Objektkontrollen und Prüfberichte digital erfassen, unterschreiben und als PDF exportieren. Direkt am Smartphone.
Stammdaten, Räume, Zähler, Schlüssel, Mängel, Unterschrift, PDF. Ohne Schulung sofort nutzbar.
Raumzustand fotografieren, annotieren und direkt ins Protokoll einbetten. Mit Zeitstempel.
Professionelles PDF sofort generiert und per E-Mail an alle Beteiligten versendet.
Zimmer, Schlüssel, Zählerstände, Kontakte zentral. Wiederverwendbar für künftige Protokolle.
Mieterselbstauskunft, Übergabe, Wartungsbericht, Gewerberaum. Mit eigenen Pflichtfeldern.
Vor-Ort-Erfassung am Smartphone oder Tablet. Unterschrift direkt auf dem Display.
Anlagen überwachen, Übergaben dokumentieren, Betreiberverantwortung erfüllen. Weniger Notfall-Anrufe, mehr Kontrolle.
Heizungsausfall vermeiden, Übergaben rechtssicher dokumentieren. Kein Streit bei Auszug.
Dashboard und Protokoll am Handy. Kein Papierkram, keine 12 verschiedenen Apps.
2–3 ungeplante Heizungsausfaelle pro Winter. Notfall am Wochenende: 800–2.000 EUR. Mit Fruehwarnung vermeidbar – Ersparnis: 5.000–15.000 EUR/Jahr. Dazu: vermiedene Mietminderungen, weniger Stress, zufriedenere Eigentuemer.
Wartungen automatisch dokumentiert, fällige Prüfungen rechtzeitig gemeldet.
Betreiberverantwortung im FM. Automatische Dokumentation.
Aufzugsprüfung. Termine überwacht, Warnung bei Überschreitung.
Brandmeldeanlagen. Inspektionen dokumentiert.
Legionellenprüfung. Automatische Erinnerung.
Elektroprüfung. Überfällige Prüfungen rot markiert.
Energiegesetz. Heizungseffizienz überwacht.
Beide Produkte kostenlos und unverbindlich testen.