Nu finns en inofficiell integrering mot Home Assistant för Ngenic Tune- och Ngenic Track-data. Integreringen är skapad av användaren @sfalkman och info om hur du installerar hittar du på projektets Github-repo.
Projektet är gjort med vårt öppna API. Hör gärna av dig till oss på info@ngenic.se om du skapat något spännande projekt med API:et som du vill berätta om!
Effekttariffer är nödvändiga för att hantera kostsamma belastningstoppar i elnätet, men dagens modeller kritiseras för att vara trubbiga och fokusera på fel saker som hushållsmaskiner istället för den dominerande uppvärmningen. För att lyckas krävs en modernisering där avgifterna kopplas till verklig nätbelastning och kombineras med automatiserad styrning som inte kräver manuellt arbete av konsumenten.
Ngenic Energi använder maskininlärning, väderdata och husets naturliga värmetröghet för att proaktivt optimera vattenburna uppvärmningssystem, vilket hjälper hushåll att minska sina uppvärmningskostnader med 20 till 40 procent. Utöver att spara pengar genom att anpassa uppvärmningen till rörliga elpriser, uppskattas det snabbinstallerade systemet stort av kunderna för att det skapar ett mycket jämnare och behagligare inomhusklimat.
Över 1 100 kunder har utvärderat Ngenic Tune, där hela 88 % är nöjda och särskilt hyllar den jämna inomhuskomforten. Baserat på kundernas feedback fokuserar roadmaper för 2026 nu på tydligare besparingsdata, stöd för effekttariffer och en uppgraderad appupplevelse.
