RAUSCH Fernwärme Cockpit 360°

Kurzfazit

Das RAUSCH Fernwärme Cockpit 360° ist eine der wenigen Lösungen, die KI-gestützte Netzoptimierung branchenspezifisch für Fernwärme verpacken, statt Netzbetreiber auf eine generische ML-Plattform zu setzen. Stärkster Punkt ist die KI-Wärmelastprognose, die laut Anbieter den Prognosefehler um bis zu 25 % senkt, kombiniert mit einem pragmatischen On-Premises-Ansatz: Die sensiblen Netzdaten bleiben im eigenen Haus, was für KRITIS-Betreiber ein echtes Argument ist. Schwach ist die Transparenz: keine öffentlichen Preise, kein Self-Service, kein Testzugang. Es ist ein Projektgeschäft mit Beratungsanteil, kein Produkt zum Ausprobieren am Nachmittag. Für Stadtwerke mit vorhandener Messtechnik und ohne eigenes Data-Science-Team ist es einen Anruf wert, für alle, die schnelle Standardsoftware suchen, eher nicht.

Für wen ist das Fernwärme Cockpit?

Kommunale Stadtwerke: Die Kernzielgruppe. Wer ein Fernwärmenetz betreibt, SCADA-Daten sammelt, aber bisher mit Erfahrungswerten und Tabellen plant, bekommt mit dem Cockpit eine zentrale Datengrundlage plus KI-Prognose. Gerade im Kontext des Wärmeplanungsgesetzes (WPG) entsteht ohnehin Druck, die Datenlage zu verbessern.

Nahwärmebetreiber ohne eigenes IT-Team: Der 60-Tage-Sprint und die Beratungsbegleitung nehmen Betreibern die Einstiegshürde ab, die sonst ein eigenes Data-Science-Team bräuchten. RAUSCH liefert die Pipeline von Datenanbindung bis Dashboard.

KRITIS-sensible Versorger: Weil das System auf der eigenen Infrastruktur läuft und Netzdaten nicht nach außen wandern, passt der Ansatz zu Betreibern, die kritische Infrastruktur betreiben und Cloud-Lösungen aus Compliance-Gründen meiden.

Pilot-Einsteiger: Betreiber, die KI-Netzoptimierung erst einmal evaluieren wollen, bekommen mit dem Sprint-Modell einen klar umrissenen Einstieg statt eines mehrjährigen Großprojekts.

Weniger geeignet für: Sehr kleine Netze, bei denen sich der Projektaufwand nicht amortisiert, Betreiber ohne digitale Messtechnik oder belastbare Datenhistorie, und alle, die eine sofort buchbare Standardsoftware ohne Projektphase erwarten.

Preise im Detail

Modell	Preis	Was du bekommst
60-Tage-Sprint	Auf Anfrage	Analyse, Datenintegration, Go-Live des Dashboards, Roadmap
Cockpit-Betrieb	Auf Anfrage	Open-Source-Basis (Grafana, Docker) ohne Lizenzkosten, Betrieb on-premises
KI-Wärmelastprognose	Auf Anfrage	KI-Modul auf Basis der gesammelten Netzdaten
Beratung & Erweiterung	Auf Anfrage	RX-Impact / RX-Insight / RX-Integrate, individuelle Weiterentwicklung

Einordnung: RAUSCH wirbt damit, dass das Cockpit auf Open-Source-Komponenten ohne Lizenzkosten aufsetzt. Das heißt aber nicht, dass das Projekt kostenlos ist: Bezahlt werden Beratung, Integration und Betrieb. Konkrete Zahlen nennt der Anbieter ausschließlich auf Anfrage, ein öffentlicher Tarif existiert nicht. Das ist branchenüblich für Energie-IT-Projekte, macht aber einen schnellen Kostenvergleich unmöglich. Wer eine Investitionsentscheidung vorbereitet, sollte früh ein konkretes Angebot mit Aufwand für Sprint, laufenden Betrieb und KI-Modul einholen und gegen den erwarteten Brennstoff- und Effizienzgewinn rechnen.

Stärken im Detail

Branchenfokus statt Werkzeugkasten. Das Cockpit ist auf Fernwärme zugeschnitten: Wärmelast, Vorlauftemperatur, Übergabestationen, SCADA-Anbindung. Netzbetreiber müssen keine generische ML-Plattform mühsam an ihre Domäne anpassen, die fachliche Vorarbeit steckt bereits im Produkt.

On-Premises als Vertrauensanker. Der Anbieter betont, dass sensible Netzdaten im eigenen Haus bleiben und nicht nach außen übertragen werden. Für Betreiber kritischer Infrastruktur ist das oft die Voraussetzung dafür, ein KI-Projekt überhaupt zu starten. Cloud-Skepsis ist in der Versorgungsbranche real, und RAUSCH adressiert sie direkt.

Open Source gegen Lock-in. Die Architektur baut auf Grafana und Docker auf. Das senkt nicht nur Lizenzkosten, sondern bedeutet auch, dass das Betreiberteam nach einer Grafana-Schulung selbst weiterarbeiten kann, statt für jede Dashboard-Anpassung den Anbieter zu rufen.

KI-Wärmelastprognose mit messbarem Effekt. Das KI-Modul prognostiziert den Wärmebedarf und reduziert laut Anbieter den Prognosefehler um bis zu 25 %. Eine bessere Prognose erlaubt einen effizienteren Erzeugungsmix, weniger Spitzenlast und damit niedrigere Brennstoffkosten, der eigentliche wirtschaftliche Hebel des Produkts.

Schneller Einstieg. Der 60-Tage-Sprint mit den Phasen Analyse, Integration, Go-Live und Roadmap gibt dem Projekt einen klaren Rahmen. Statt eines offenen Großprojekts steht nach gut zwei Monaten ein laufendes Dashboard.

Deutsches Regulierungs-Know-how. RAUSCH sitzt in Würzburg, kennt das Wärmeplanungsgesetz und arbeitet mit Akteuren wie der dena und Stadtwerke Norderstedt zusammen. Für Betreiber, die ihre Datengrundlage WPG-konform aufstellen wollen, ist dieser Kontext wertvoll.

Schwächen ehrlich betrachtet

Komplette Preisintransparenz. Es gibt keine öffentlichen Tarife, keinen Konfigurator, keine Hausnummer. Jede Einschätzung beginnt mit einem Vertriebsgespräch. Das erschwert die Vorabbewertung erheblich und schließt Betreiber aus, die schnell und ohne Vertriebskontakt vergleichen wollen. Workaround: früh ein detailliertes Angebot anfordern und auf Aufschlüsselung von Einmal- und Betriebskosten bestehen.

Kein Test, kein Self-Service. Anders als bei SaaS-Tools kannst du nichts ausprobieren, bevor du in einen Sprint einsteigst. Wer KI-Netzoptimierung erst sondieren will, muss sich auf Demos und Referenzgespräche verlassen.

Voraussetzungen auf Betreiberseite. Ohne digitale Messtechnik, SCADA-Anbindung und belastbare Datenhistorie liefert auch das beste Modell wenig. Netze mit lückenhafter Messung müssen erst nachrüsten, was den tatsächlichen Projektumfang über das Cockpit hinaus vergrößert.

On-Premises kostet Betriebsaufwand. Der Vorteil “Daten bleiben im Haus” hat eine Kehrseite: Server, Updates und Wartung liegen in eurer Verantwortung. Ein Stadtwerk ohne IT-Kapazität sollte diesen Aufwand realistisch einplanen oder vertraglich an RAUSCH übergeben.

Schmale öffentliche Referenzbasis. Die bekannten Referenzen (dena, Stadtwerke Norderstedt, Vodafone) sind solide, aber überschaubar. Das Produkt ist jung, und breite, unabhängig dokumentierte Praxiserfahrung über das Pilotumfeld hinaus ist noch dünn. Die 25-Prozent-Angabe stammt vom Anbieter, eine unabhängige Validierung über viele Netze fehlt öffentlich.

Alternativen im Vergleich

Wenn du…	…nimm stattdessen
eine generische, selbst konfigurierbare ML-Plattform brauchst
Zeitreihen- und Sensordaten breit analysieren willst
nur Zeitreihen wie die Wärmelast selbst prognostizieren willst

Im Fernwärme-Umfeld gibt es weitere spezialisierte Anbieter, etwa Energie-Management-Suites einzelner SCADA-Hersteller oder Optimierungsmodule von Stadtwerke-Software, die hier keine eigene Tool-Seite haben. Diese sind oft tiefer in die jeweilige Leittechnik integriert, dafür weniger offen. Der Punkt für RAUSCH ist der Branchenfokus plus On-Premises. Generische Plattformen wie die oben genannten sind flexibler und transparenter im Preis, verlangen aber ein eigenes Data-Science-Team und die komplette fachliche Modellierung von dir selbst.

So steigst du ein

Schritt 1: Kontaktiere RAUSCH Technology über cockpit360.net.rausch.se und beschreibe dein Netz: Anzahl Übergabestationen, Jahresdurchsatz, vorhandene SCADA-Systeme und Datenhistorie. Je konkreter die Erstanfrage, desto schneller kommt eine realistische Einschätzung und ein belastbares Angebot.

Schritt 2: Datencheck. RAUSCH prüft die vorhandene Messtechnik und SCADA-Anbindung auf Eignung. Sinnvoll sind regelmäßige Messwerte über mehrere Heizperioden an den Hauptknotenpunkten. Dieser Schritt deckt Lücken auf, bevor Geld in das Modell fließt.

Schritt 3: 60-Tage-Sprint. In den Phasen Analyse, Integration, Go-Live und Roadmap entsteht das laufende Cockpit. Lass die KI-Wärmelastprognose zunächst parallel zum bestehenden Betrieb mitlaufen und validiere die Prognosegüte an deinen echten Lastdaten, bevor du operative Entscheidungen darauf stützt.

Ein konkretes Beispiel

Ein kommunales Stadtwerk in Norddeutschland betreibt ein gewachsenes Fernwärmenetz und plant den Erzeugungsmix bislang anhand von Erfahrungswerten und Wettervorhersagen. Im Rahmen eines 60-Tage-Sprints bindet RAUSCH die SCADA- und Zählerdaten an ein Cockpit auf Grafana-Basis an, das auf den eigenen Servern des Stadtwerks läuft. Anschließend prognostiziert das KI-Modul den Wärmebedarf der nächsten 24 Stunden. Statt sicherheitshalber zu hohe Vorlauftemperaturen zu fahren, kann die Leitwarte den Erzeugungsmix enger an den tatsächlichen Bedarf legen. In der Zusammenarbeit mit Stadtwerke Norderstedt und der dena wurde ein um bis zu 25 % geringerer Prognosefehler berichtet. Der wirtschaftliche Effekt: weniger unnötige Spitzenlast, ein effizienterer Brennstoffeinsatz und eine Datengrundlage, die zugleich die Anforderungen des Wärmeplanungsgesetzes adressiert.

DSGVO & Datenschutz

• Anbieter: RAUSCH Technology GmbH, John-Skilton-Straße 16, 97074 Würzburg, Deutschland. Deutscher Anbieter, deutschsprachiger Kontakt.
• Datenhaltung: On-Premises auf der Infrastruktur des Netzbetreibers. Der Anbieter betont, dass sensible Netzdaten im eigenen Haus bleiben und nicht nach außen übertragen werden, ein wesentlicher Vorteil gegenüber Cloud-Lösungen.
• Datenschutzerklärung: Verfügbar unter rausch.se. Die genauen vertraglichen Regelungen prüfst du im Projektvertrag.
• Auftragsverarbeitung (AVV): Da der Betrieb auf eigener Infrastruktur läuft, ist die klassische Auftragsverarbeitung anders gelagert als bei Cloud-SaaS. Soweit RAUSCH im Betrieb oder bei Wartung auf Daten zugreift, sollte ein AVV vertraglich geregelt werden.
• KRITIS-Eignung: Der On-Premises-Ansatz passt zu Versorgern, die kritische Infrastruktur betreiben und Daten nicht in fremde Clouds geben dürfen. Branchenspezifische Sicherheitsanforderungen (z. B. BSI-Vorgaben) solltest du dennoch separat mit RAUSCH klären.
• Empfehlung für Unternehmen: Vor Projektstart Datenflüsse und Zugriffsrechte klar definieren, AVV für Wartungszugriffe abschließen und die Datenschutzerklärung des Anbieters gegen die eigenen KRITIS- und DSGVO-Anforderungen prüfen.

Gut kombiniert mit

• SCADA-/Leittechnik des Netzes, das Cockpit lebt von den Daten der bestehenden Leittechnik. Eine saubere, möglichst vollständige Messdatenanbindung ist die Grundvoraussetzung, damit die KI-Prognose belastbar wird.
• , da das Cockpit auf Grafana aufsetzt, kann das Betreiberteam eigene Dashboards und Alarme ergänzen, ohne für jede Anpassung den Anbieter zu rufen.
• , für weiterführende eigene Datenanalysen abseits der Wärmelastprognose, etwa Auswertungen zu Netzverlusten oder Verbrauchsmustern, lässt sich ein offenes Analyse-Werkzeug ergänzen.

Unser Testurteil

Das RAUSCH Fernwärme Cockpit 360° verdient 3 von 5 Sternen. Inhaltlich überzeugt der Ansatz: ein echter Branchenfokus auf Fernwärme, ein On-Premises-Modell, das die Cloud-Skepsis der Versorgungsbranche ernst nimmt, eine offene Architektur ohne Lock-in und eine KI-Wärmelastprognose mit plausiblem wirtschaftlichem Hebel. Die Zusammenarbeit mit dena und Stadtwerke Norderstedt gibt dem jungen Produkt Glaubwürdigkeit. Sterne kostet vor allem die Transparenz: keine öffentlichen Preise, kein Testzugang, kein Self-Service, und eine 25-Prozent-Angabe, die vom Anbieter stammt und unabhängig kaum breit validiert ist. Auch der Betriebsaufwand des On-Premises-Modells und die schmale öffentliche Referenzbasis drücken die Wertung. Für die passende Zielgruppe, Stadtwerke mit Messtechnik und ohne Data-Science-Team, ist es ein ernstzunehmender, fair gerahmter Einstieg in die KI-gestützte Netzoptimierung.

Was wir bemerkt haben

• Juni 2026 — Das Produkt positioniert sich klar als Open-Source- und On-Premises-Lösung (Grafana, Docker) mit 60-Tage-Sprint. Frühere Einordnungen als reine “EU-gehostete SaaS” treffen den Charakter nicht: Die Daten bleiben auf der Infrastruktur des Netzbetreibers, nicht in einer Anbieter-Cloud.
• Juni 2026 — Der Anbieter rückt das Wärmeplanungsgesetz (WPG) als Treiber in den Vordergrund. Der regulatorische Druck zur besseren Datengrundlage in der kommunalen Wärmeplanung dürfte dem Produkt zusätzliche Nachfrage bringen.
• November 2024 — Im Umfeld der dena entstand Material zu KI in der Fernwärme; die Zusammenarbeit mit Stadtwerke Norderstedt ist die bekannteste Referenz für die 25-Prozent-Angabe zur Prognosegüte.
• Die 25-Prozent-Reduktion des Prognosefehlers ist eine Anbieterangabe aus dem Pilotumfeld. Eine breite, unabhängige Validierung über viele Netze liegt öffentlich nicht vor, behandle die Zahl als Richtwert, nicht als garantiertes Ergebnis.