MeteoViva schließt digitale Partnerschaft mit dem Workplace Analytics Provider Locatee

Jülich/Zürich, 14. Januar 2020 — Der führende Smart-Data-Anbieter für eine intelligente Gebäudesteuerung MeteoViva hat mit dem Züricher Unternehmen Locatee eine Vertriebskooperation vereinbart. Ziel der Partnerschaft ist es, die smarten Technologien der beiden Unternehmen so zu kombinieren, dass die Kunden ihre Gebäude noch nachhaltiger und bedarfsgerechter managen können.

Locatee hat eine Workplace Analytics Software entwickelt, welche komplexe Belegungsdaten von Bürogebäuden auswertet und damit Einblicke in die Raumnutzung liefert. Diese Erkenntnisse unterstützen Corporate Real Estate Teams bei Entscheidungen betreffend Immobilienportfolio, wie etwa der Identifizierung von Optimierungspotenzial.

Die Belegungsdaten von Locatee kann MeteoViva in seiner Simulation zur Raumklimaoptimierung in Echtzeit einbinden und so das Gebäude noch präziser steuern. Völlig automatisiert lassen sich Gebäude vorausschauend ganz bedarfsgerecht und just in time heizen, kühlen oder lüften. Das führt neben einem optimierten Raumklima zu einem deutlich geringeren Energieverbrauch.

Erfolgreich umgesetzt haben die beiden Technologieunternehmen ihre Zusammenarbeit unter anderem im Rechenzentrum Zofingen der Schweizer PostFinance AG. „Dabei haben wir nicht nur die intelligenten Daten beider Unternehmen verknüpft, sondern auch die Erfahrungen in Bezug auf die Anforderungen an High-Tech Bürogebäude nutzen können“, betont Dr. Jan Scheffler, Geschäftsführer von MeteoViva.

Thomas Kessler, CEO und Mitgründer von Locatee, ergänzt: „Dank starken Partnerschaften wie der mit MeteoViva und der Kombination verschiedener Technologien unterstützen wir unsere Kunden dabei, gezielt auf ein Smart Building hinzuarbeiten.“

Dass solche Kooperationen so problemlos möglich sind, liegt daran, dass MeteoViva seine intelligente Gebäudesteuerung mit einer offenen Schnittstelle ausgerüstet hat. Auf diese Weise können smarte Daten jeder Art unkompliziert und in Echtzeit in die eigenen Analysen integriert werden. Denkbar ist das beispielsweise auch bei Daten zu Energiepreisen, Kundenströmen oder Fluggastzahlen.

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