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KI-basierte Energiebedarfsmodellierung und Aktualisierung der Verbrauchsmodelle mit continual learning

Aufgabenstellung

Um den elektr. Leistungsbedarf der einzelnen Maschine zu modellieren, verfügt die ETA-Fabrik über performante Machine Learning Tools, die basierend auf historische Daten, Energieverbrauchsmodelle von Produktionsmaschinen erstellen. Diese Verbrauchsmodelle verlieren jedoch an Prognosegüte, wenn der Bearbeitungsprozess der Maschine verändert wird. Daher soll im Rahmen der Arbeit ein Vorgehen erarbeitet werden, wie die Machine Learning Modelle kontinuierlich in Echtzeit nachtrainiert werden.

Schwerpunkte

  • Literaturrecherche zu bestehenden Ansätzen des continual learnings
  • Implementierung des continual learnings für Energieverbrauchs- und Prognosemodelle einzelner ETA-Produktionsmaschinen

Notwendige Vorkenntnisse

Grundkenntnisse beim Programmieren mit Python sind hilfreich, aber keine Voraussetzung.

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