빌리스토비주거용 건물에 디지털 열 관리를 제공하는 독일 스타트업인 는 SET Ventures, ER Capital Holding 및 기존 투자자로부터 총 5만 유로 규모의 시리즈 A 펀딩 라운드를 성공적으로 마감했습니다. 

Vilisto의 특허 기술은 건물의 효율적인 난방을 가능하게 하여 핵심 소스를 해결합니다. EU의 에너지 소비 및 CO2 배출량. 함부르크에 본사를 둔 이 회사는 비주거용 건물의 열 관리를 디지털화했습니다. 그 솔루션은 개별 실내 온도를 자동으로 관리하는 지능형 라디에이터 온도 조절기. 

온도 조절 장치에 통합된 센서는 움직임, 빛, 소음 수준을 감지하고 자가 학습 알고리즘의 도움으로 방이 사용 중일 때만 효율적으로 난방합니다. 즉, 모든 방에서 에너지를 덜 사용하므로 에너지와 CO2가 감소합니다. 최대 32%의 기업 및 지자체.

“우리는 기하급수적 성장을 준비하고 있습니다”, vilisto의 공동 설립자이자 CEO인 Christoph는 말했습니다. 버거. “지식과 경험이 풍부한 이들과의 자금 조달 및 협업을 통해 SET Ventures 및 ER Capital Holding과 같은 투자자들과 함께, 우리는 다음 장을 준비하고 있습니다. 당사의 기술은 여러 번에 걸쳐 효율성과 절약 잠재력을 입증했습니다. 우리는 노력합니다 에너지 효율성을 더욱 향상시키기 위해 시장에서 우리의 선도적인 위치를 사용하기 위해 독일과 EU의 건축 부문.” 

다양한 솔루션이 제공되는 분야에서 vilisto의 기술이 돋보이는 이유는 단순성과 효율성의 조합. vilisto의 솔루션은 몇 분, 작업 중 및 건설 또는 IT 통합 조치 없이 – 제공 즉시 절약. 

vilisto의 시리즈 A 펀딩의 상당 부분은 암스테르담에 기반을 둔 VC, SET에서 나왔습니다. 2007년부터 무탄소 에너지 시스템을 위한 디지털 기술 투자 실적을 쌓아온 벤처스. 

SET Ventures의 수석 파트너인 Till Stenzel 박사는 vilisto 솔루션의 단순성을 강조했습니다. “이 문제에 대한 여러 접근 방식을 살펴본 결과 vilisto 솔루션의 용이성은 SET Ventures에 매우 매력적이었습니다. 그들의 기술은 구현하기 쉽고 진정으로 '플러그 앤 플레이'라는 라벨이 붙어 있습니다 – 건물 소유주가 각 방에 vilisto 장치를 설치하기만 하면 됩니다. 그들은 즉시 난방비를 절약하기 시작합니다. 빠른 결과를 얻을 수 있는 완벽한 솔루션입니다.”

Vilisto는 독일 시장에서 초기 선두를 달리고 있습니다. 200명 이상의 고객사 대표 약 35,000개의 건물에서 제품 시장 적합성을 달성했으며 이제 확장할 준비가 되었습니다. 더 나아가. 그리고 vilisto에 대한 수요는 당연히 엄청납니다. 건물주와 시민 부문은 유럽 전역의 총 1.000.000개 이상의 비주거용 건물을 나타냅니다. 지속 가능한 에너지 효율 솔루션을 찾고 있습니다. 

ER Capital Holding, 함부르크에 기반을 둔 투자 지주 및 기타 주요 투자자 파이낸싱 라운드에서 vilisto의 기후 영향을 또 다른 중요한 판매로 확인했습니다. 포인트. 

“우리는 즉각적인 CO2 감소를 제공하는 솔루션을 찾고 있으며, 분명히 이 범주에 속합니다. Vilisto의 제품은 진정한 부동산 부문이 야심 찬 감소 목표를 달성하고 우리는 팀을 지원하게 되어 기쁩니다. 이 여행”"라고 ER Capital Holding의 비즈니스 개발 및 관리 책임자인 David Falcone Schlüter는 말했습니다.

앞으로 vilisto는 추가 요구 사항을 충족하기 위해 더 많은 서비스 혜택을 도입할 계획입니다. 고객의. “우리는 vilisto 팀과 계속 협력할 수 있기를 기대합니다. 제품 제공을 개발하고 새로운 시장으로 확장합니다.”, Stenzel 박사가 말했다. “그것은 해결해야 할 중요한 문제와 이를 위해 그들이 만든 우아한 솔루션. 우리는 기다릴 수 없어 그들이 여기서 어디로 가는지 보십시오!”

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• 출처: https://www.eu-startups.com/2023/07/hamburg-based-vilisto-secures-e5-million-series-a-to-efficiently-heat-rooms-with-self-learning-algorithms/