# Anwendungsfälle

## Anwendungsfälle für die *Forecast App*

Die *Forecast App* kann in zahlreichen praktischen Szenarien eingesetzt werden, in denen das Ziel darin besteht, zukünftige Werte auf Basis historisch gemessener Daten vorherzusagen. Nachfolgend finden Sie typische Anwendungsfälle mit einer Beschreibung des Ziels, der empfohlenen Konfiguration und möglicher Erweiterungen.

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### 1. **Energieverbrauch vorhersagen**

**Ziel:** Zukünftigen Strom-, Gas- oder Wasserverbrauch stündlich oder täglich prognostizieren, um die Energiebeschaffung zu optimieren und Anomalien frühzeitig zu erkennen.

**Beispielkonfiguration:**

* **Asset:** Zähler (z. B. Stromzähler)
* **Zielattribut:** Energieverbrauch (Differenzwert, nicht der Zählerstand)
* **Merkmalsattribute:** `hour_of_day`, `day_of_week`, Außentemperatur (optional)
* **Vorhersagelänge:** 24 (für 24 Stunden)
* **Kontextlänge:** 168 (eine Woche als Kontext)

**Erweiterungen:**

* Visualisierung im Dashboard
* Automatischer Vergleich mit geplanten Werten aus der *Rechner*

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### 2. **Raumtemperatur regeln**

**Ziel:** Raumtemperatur vorhersagen, um Heizung, Lüftung oder Kühlung optimal zu steuern.

**Beispielkonfiguration:**

* **Asset:** Raumklimasensor
* **Zielattribut:** Temperatur
* **Merkmalsattribute:** `hour_of_day`, `day_of_week`, aktuelle Fensterposition oder CO₂-Werte
* **Vorhersagelänge:** 12 (für die nächsten 12 Zeiteinheiten)
* **Kontextlänge:** 48–72

**Erweiterungen:**

* Kombination mit Regel-Engine zur Automatisierung der Gebäudesteuerung
* Warnungen, wenn geplante Grenzwerte überschritten oder unterschritten werden

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### 3. **Luftfeuchtigkeit überwachen**

**Ziel:** Früherkennung möglicher Feuchtigkeitsprobleme durch Vorhersage der Luftfeuchtigkeit in kritischen Bereichen.

**Beispielkonfiguration:**

* **Asset:** Sensor in einem Technikraum, Archiv, Lager usw.
* **Zielattribut:** Luftfeuchtigkeit
* **Merkmalsattribute:** `hour_of_day`, Temperatur, Luftwechselrate (optional)
* **Vorhersagelänge:** 6
* **Kontextlänge:** 24

**Erweiterungen:**

* Integration mit dem Alarmsystem
* Verknüpfung mit der Lüftungssteuerung

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### 4. **Belegung von Besprechungsräumen vorhersagen**

**Ziel:** Wiederkehrende Nutzungsmuster erkennen, um die Raumplanung zu verbessern.

**Beispielkonfiguration:**

* **Asset:** Präsenzsensor oder Belegungsstatus
* **Zielattribut:** Belegung (0 oder 1)
* **Merkmalsattribute:** `hour_of_day`, `day_of_week`
* **Vorhersagelänge:** 48 (z. B. für die nächsten zwei Tage)
* **Kontextlänge:** 96

**Erweiterungen:**

* Verknüpfung mit *Buchungs-Widget*
* Anzeige freier Zeiträume auf digitalen Türschildern

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### 5. **Technische Anomalien erkennen**

**Ziel:** Indirekte Vorhersage von Störungen, zum Beispiel in Lüftungen, Pumpen oder Servern – z. B. aufgrund von Temperaturanstieg oder verändertem Stromverbrauch.

**Beispielkonfiguration:**

* **Asset:** Technische Komponente mit Sensoren
* **Zielattribut:** Betriebstemperatur oder Stromverbrauch
* **Merkmalsattribute:** `hour_of_day`, aktuelle Last, Außentemperatur
* **Vorhersagelänge:** 6
* **Kontextlänge:** 72