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KI-basiertes Energiemonitoring zur low-cost Energiekennzahlberechnung

Aufgabenstellung

Moderne Verfahren des Energiemonitorings und des Maschinellen Lernens werden im Produktionsumfeld immer relevanter. Sie ermöglichen u.a. eine schnelle und kostengünstige Modellierung von Maschinen zur Berechnung von Energiekennzahlen (EnPIs). Diese EnPIs sind wiederum relevant für die energetische Zertifizierung von Fabriken und Produktionssystemen.

Im Rahmen der Arbeit soll ein KI-basiertes, sensorreduziertes Energiemonitoringsystem weiterentwickelt werden, über das Energiekennzahlen am Beispiel verschiedener Maschinen der ETA-Fabrik berechnet werden.

Die Arbeit umfasst die folgenden Schritte:

  • Literaturrecherche zu bestehenden zustandsbasierten Modellierungsstrategien mit Neuronalen Netzen und zu verfügbaren Kennzahlsystemen
  • Implementierung eines KI-basierten „low-cost“ Energiekennzahlgenerators
  • Als Use-Case sollen die verschiedenen Maschinen der ETA-Fabrik abgebildet und mit Energiekennzahlen versehen werden.

Schwerpunkte

Notwendige Vorkenntnisse

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