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Energiemanagement & -monitoring

Die Digitalisierung in der Industrie schreitet voran – die Datenmenge aus Produktionssteuerung und -planung, Prozessüberwachung, Energiezählern und zahlreichen weiteren Sensoren wächst seit Beginn des Computerzeitalters exponentiell. Energiedaten stellen dabei eine wesentliche Grundlage zur Identifizierung und Bewertung von Effizienzpotenzialen dar. Zusätzlich können durch steuerungstechnische Maßnahmen erhebliche Potenziale zur Erhöhung der Energieeffizienz sowie Energieflexibilität ausgeschöpft werden. Der Schwerpunkt unserer Forschung liegt auf der Beantwortung folgender Fragen mit hoher Relevanz für die Industrie:

1 | Datenerfassung

Welche Messgrößen müssen in Abhängigkeit der zuvor definierten Zielsetzungen im Energiemanagement aufgenommen werden (Messstellenkonzepte für Energie- und Betriebsdaten)?

Wie können durch low-cost Sensorik, mobile Messkonzepte, Simulationen oder „smarte“ Disaggregationsalgorithmen die Investitionskosten für Messtechnik reduziert werden?

Durch welche IKT-Systeme können große Daten in Echtzeit und hoher Auflösung erfasst und verdichtet werden?

Welche weiteren Daten (z. B. Produktions- und Maschinendaten) sollten mit Energiedaten aufgezeichnet und korreliert werden?

 

2 | Energiemanagement und -monitoring

Wie sehen intelligente Energiemanagementsysteme aus?

Welche Kennzahlen werden benötigt und wie werden sie gebildet?

Wie kann ein System seinen Nutzer dabei unterstützen?

Wie können Kennzahlen und Messwerte zielgruppengerecht dargestellt werden?

 

3 | Condition Monitoring und Predictive Maintenance

Wie korrelieren die gewonnen Daten mit den physischen Zuständen von Maschinen, Komponenten und der Bauteilqualität?

Wie können komplexe Zusammenhänge z. B. Mittels maschinellem Lernen aufgedeckt werden?

Überblick

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  • IKT Architekturen (Schnittstellen und Protokolle)
  • Messstellenkonzepte für Energie- und Betriebsdaten
  • Echtzeitdatenerfassung & Data Streaming Analytics
  • Low-Cost-Sensorik und Disaggregation
  • Embedded Systems / Smart Monitoring
  • Guided Energy Monitoring
  • Condition Monitoring und Predictive Maintenance

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