GF schlägt internationale Top-Managerin aus der Industrie in den Verwaltungsrat vor

Das Fußbodenheizungssystem Uponor Siccus 16 für den Trockenbau ist aufgrund seiner geringen Aufbauhöhe und des leichten Gewichts für Renovierungsprojekte konzipiert. Das System lässt sich bequem und einfach verlegen.

Fabrizio Vagli verfügt über weitreichende Erfahrung in der industriellen Kühlung, sowohl als Installateur als auch in leitenden Positionen im Vertrieb und in der Geschäftsentwicklung bei Siemens. Bei GF Piping Systems wird er das Geschäft mit innovativer und nachhaltiger Kühlung in Schlüsselsegmenten wie Rechenzentren, Schiffbau und industrielle Prozesskühlung stärken.

In Branchen wie der Halbleiter- und Getränkeindustrie oder dem Werkzeugmaschinenbau ist die präzise Messung und Kontrolle des Durchflusses von flüssigen Medien erfolgsentscheidend. Eine nicht-invasive Überwachung etwa per Ultraschall zahlt sich in diesen Bereichen daher besonders aus: Da das Medium innerhalb der Rohrleitung keinen überflüssigen Kontakt mit Messkomponenten hat, können diese auch keine Leckagen, Verstopfungen oder Druckverluste verursachen.

Ecoflex VIP kombiniert bereits die beste Dämmleistung und Flexibilität für schaumgedämmte Rohre auf dem Markt. Auf der ISH 2025 stellte GF Building Flow Solutions nun erstmals eine hochflexible Version vor, die auf mittlere bis große Nahwärmenetze ausgelegt ist, bei denen die Reduzierung der Rohrgröße entscheidend ist.

Intelligente Steuerungssysteme spielen eine große Rolle bei der Energieversorgung und beim Komfort in Gebäuden. Mit ihrer Hilfe kann sich eine Fußbodenheizung optimal an Wetterbedingungen und architektonische Besonderheiten anpassen. Das neue Uponor Smatrix AI Regelungssystem nutzt künstliche Intelligenz, um den Komfort zu erhöhen und gleichzeitig den Energieverbrauch zu senken.

Das neue Geschäftsmodell von GF Building Flow Solutions, GF EcoMate, ist ein 24/7 Heizungsmanagement, das intelligente Software und IoT-Sensoren zur Optimierung von Heizsystemen kombiniert. Die Lösung erzielt eine durchschnittliche Energieeinsparung von 30 Prozent und nutzt Erkenntnisse über die Echtzeit-Gebäudebelegung und Wettervorhersagen für präzise Energieanpassungen.