Lynus permet aux bâtiments d'avoir un avenir énergétiquement indépendant et respectueux de l'environnement. Notre technologie est déjà utilisée avec succès aussi bien par des particuliers que par de grandes entreprises.
Grâce à un logiciel de pointe et au Machine Learning, Lynus rend les bâtiments intelligents, respectueux de l'environnement et, qui plus est, économes. Nous mettons en réseau tous les producteurs et consommateurs d'énergie du bâtiment, nous les faisons dialoguer entre eux, nous ajoutons des données météorologiques et le bâtiment est déjà dans les meilleures conditions possibles.
Comment y parvenons-nous ?
Notre logiciel relie tous les appareils d'un bâtiment, mémorise toutes les données et se projette dans l'avenir à l'aide des données météorologiques disponibles. Nous savons ainsi par exemple quand l'installation solaire produira le plus d'électricité pour la station de recharge de la voiture ou quand le chauffage chauffera le mieux l'eau. Nous réalisons ces innombrables optimisations grâce au Machine Learning.
Qu'est-ce que le Machine Learning ?
Le Machine Learning ou apprentissage automatique signifie que la technique intelligente fonctionne de manière autonome et commande toute la maison de manière automatisée. Grâce au Machine Learning, le logiciel Lynus peut traiter d'énormes quantités de données à la vitesse de l'éclair et envoyer des commandes aux appareils de manière autonome. Cela se fait sans pauses ni interruptions. Le logiciel apprend même si le propriétaire de la maison a soudainement installé de nouveaux stores solaires, en remarquant que la pièce se réchauffe moins vite. Ainsi, le Machine Learning gère en permanence et de manière totalement automatique la consommation d'énergie du bâtiment, tout en tenant compte directement de tout changement associé.
Lynus est synonyme de :
Autarcie énergétique (autosuffisance) et réduction des émissions de CO².
La solution de Lynus augmente le degré d'autarcie des bâtiments et réduit la consommation d'énergie à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique.
Démonstration de la réduction de CO²
25% des émissions de CO² des bâtiments peuvent être réduites grâce à Lynus. Ces tonnes de CO² évitées peuvent être identifiées par Lynus et comptabilisées dans l'empreinte carbone.
Fournisseur complet de systèmes énergétiques
Nous nous concentrons principalement sur le développement de logiciels pour l'efficacité des bâtiments et sur l'intégration des produits matériels nécessaires de fabricants renommés. Nous proposons ainsi à nos clients des systèmes complets clés en main.
Un système évolutif grâce au franchisage
Pour les activités de projet chez le client, nous établissons un réseau de partenaires intelligent avec un modèle de franchise. Nous permettons à nos partenaires franchisés d'offrir le savoir-faire de Lynus à leurs clients. Lynus continue donc à se concentrer sur le développement de logiciels et l'intégration de systèmes, tandis que le partenaire s'occupe de la vente, du suivi de projet et de la mise en service.
Prévention du CO² au lieu d'un captage et d'un stockage coûteux du CO²
Lynus est d'avis qu'il est préférable d'éviter les émissions de CO² en les optimisant plutôt que d'extraire ultérieurement le CO² de l'atmosphère et de le stocker à grands frais. Le coût de la prévention du CO² est 100 fois inférieur à celui de son extraction ultérieure de l'atmosphère. De plus, les ressources en énergie primaire sont préservées.
"Lynus est synonyme de gestion des bâtiments efficace sur le plan énergétique, économe et respectueuse de l'environnement. Grâce à la mise en réseau d'installations énergétiques avec des algorithmes prédictifs, nous réduisons la consommation d'énergie, les émissions de CO² et augmentons le degré d'autarcie des bâtiments. L'utilisation durable des ressources détermine notre action".
Kai Ebensperger
Lynus marque le début de l'ère numérique dans le bâtiment.
Ce qui était le défi de la production industrielle il y a 15 ans (intégration de différentes données de machines) ressemble aujourd'hui à la situation dans les bâtiments. Les coûts de la mise en réseau des composants du bâtiment sont énormes. Nous avons relevé le défi et construit une solution logicielle industrielle qui réunit les données de différents secteurs du bâtiment sur une seule plate-forme. À l'aide d'algorithmes, le système devient intelligent et autonome.
L'industrie automobile nous montre l'exemple !
Si l'on compare l'évolution de la technique du bâtiment à celle de l'industrie automobile, le véhicule est mis en réseau et fournit toutes les informations nécessaires de manière centralisée.
- Données du véhicule
- Consommation
- Entretien
- Systèmes d'alerte
- Anticipation
En revanche, chaque bâtiment est traité comme un prototype et, par conséquent, la standardisation est incomparablement moins avancée que pour les véhicules. Lynus propose ce standard.
- Ancien directeur financier dans plusieurs entreprises internationales - Expérience en fusions et acquisitions, expérience financière dans le secteur financier et industriel - Expertise de la chaîne d'approvisionnement et de la production
Expert en énergies renouvelables avec différents mandats de conseil d'administration - docteur en ingénierie des matériaux EPF Zurich - création et financement de plusieurs entreprises - actif en politique
- Fondateur de plusieurs entreprises à succès : Plateforme d'automatisation des bâtiments - Usine de montage de batteries - Grande expérience dans la vente et la gestion de projets dans l'industrie et l'environnement d'entreprise
- Ingénieur logiciel - Développeur Flutter - Applications UI/UX - Certifié Microsoft - Développeur full stack - Expérience dans les segments grand public et B2B
- Spécialiste du secteur de l'industrie et de l'énergie ainsi que des systèmes en temps réel - Auparavant, ingénieur logiciel principal dans les domaines : - Gestion de l'énergie - Automatisation de la robotique - Systèmes de distribution d'énergie - Systèmes de batteries industrielles
- Ingénieur logiciel - Focalisation sur les modèles de données mathématiques - Ingénieur électrique de formation - Spécialiste de Python - Expérience dans les secteurs de la santé et de l'industrie
Elena Rabtsun
Programmeuse
Dominik Untersteiner
Programmeur
Mike Yakovlev
Programmeur
Rene Diana
Programmeur