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Entwicklung eines IIoT-Demonstrators für die Betriebsoptimierung von Energiesystemen

Aufgabenstellung

Die datengestützte Analyse und Betriebsoptimierung industrieller Energiesysteme bietet enorme Potenziale zur Steigerung der Energieeffizienz und Reduktion von Energiekosten sowie CO2 Emissionen. Zur Demonstration der datengestützten Anwendungsfälle wurde ein IIoT Hardware Demonstrator aufgebaut.

Im Rahmen dieser Abschlussarbeit soll der Demonstrator hinsichtlich der Automation, Datenanbindung und cloud-gestützten Optimierung befähigt werden.

Dafür gilt es sowohl die SPS zu programmieren, die Daten über das Industrie 4.0 Protokoll OPC-UA an eine bereitgestellte Cloud-Optimierungslösung anzubinden als auch das Optimierungsscript in der Programmiersprache Python anzupassen.

Die Ergebnisse sind im Vergleich zum konventionellen Betrieb zu evaluieren.

Bildquelle:

  • Big data analytics through machine learning, Artificial Intelligence concept background, Using deep learning algorithms for neural network data analysis, Abstract AI 3d illustration: AdobeStock_276891945

Schwerpunkte

  • Programmierung der Demonstrator SPS mit OPC-UA Datenpunkten und Inbetriebnahme
  • Anbindung der Datenpunkte (lesend/schreibend) über ein IIoT-Gateway an Cloud Plattform
  • Konzeption und Implementierung der Betriebsoptimierung als Python Script, was auf der Plattform ausgeführt wird (auf Grundlage eines vorhandenen Frameworks)
  • Entwicklung von Energy Performance Indicators (EnPIs) zur Bewertung des Verhaltens
  • Entwicklung eines Dashboards zur Evaluation des Betriebs (konventionell vs. Optimiert)

Bildquelle:

  • Big data analytics through machine learning, Artificial Intelligence concept background, Using deep learning algorithms for neural network data analysis, Abstract AI 3d illustration: AdobeStock_276891945

Hilfreiche Vorkenntnisse

Bildquelle:

  • Big data analytics through machine learning, Artificial Intelligence concept background, Using deep learning algorithms for neural network data analysis, Abstract AI 3d illustration: AdobeStock_276891945

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