Vor dem Hintergrund der Energiewende, werden dem industriellen Sektor herausfordernde Ziele zur Reduktion des Energieverbrauchs gestellt. Die Verfügbarkeit von Energiebedarfsinformationen ist die Grundvoraussetzung zur Identifikation, Bewertung und Umsetzung von Energieeffizienz- und Energieflexibilitätsmaßnahmen in der Produktion. Demnach ist ein durchgängiges Energiemonitoring auf allen Produktionssystemebenen essenziell für die Befähigung eines ganzheitlichen energieeffizienten und energieflexiblen Fabrikbetriebs.
Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, ein durchgängiges hybrides Energiemessstellenkonzept unter Berücksichtigung aller Produktionssystemebenen zu konzipieren und die Energieflusstransparenz, insbesondere auf Maschinen- und Komponentenebene, signifikant und kosteneffizient zu verbessern. Um dieses Ziel zu erreichen, wird erstmals ein hybrides Energiemessstellenkonzept nach dem Vorgehen des CRISP ML(Q) konzipiert und umgesetzt. Hierbei werden typische Umsetzungshemmnisse, wie beispielsweise die unzureichende Datenverfügbarkeit auf Maschinenebene, berücksichtigt.
Die Evaluation des hybriden Energiemessstellenkonzepts erfolgt an den fünf Fertigungsmaschinen der Prozesskette der ETA Fabrik. Neben einer hohen Prognosegüte und der Anwendbarkeit bei Fertigungsmaschinen ohne steuerungsseitige Datenschnittstelle, wird auch eine erhebliches wirtschaftliches Einsparpotenzial aufgezeigt.
Aktualisiert: 2023-02-23
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Vor dem Hintergrund eines weltweit ansteigenden wirtschaftlichen Konkurrenzdrucks und sich gleichzeitig massiv verschärfender Klimaschutzvorgaben steht die Industrie vor gewaltigen Herausforderungen. Die informations- und kommunikationstechnische Verzahnung der industriellen Produktion birgt dabei großes Potenzial diesen Herausforderungen zu begegnen, bedarf jedoch umfassender, kostenaufwändiger Messdatenerfassung, -aufbereitung, -speicherung sowie -auswertung. Sogenannte sensorreduzierte Ansätze der Leistungs- und Zustandsüberwachung
von Produktionsanlagen in Kombination mit unüberwachten maschinellen Lernverfahren bieten die Möglichkeit, diesen Aufwand deutlich zu verringern. Der neuartige, vollständig automatisierte Ansatz dieser Dissertation benötigt lediglich eine beliebige Messzeitreihe als Eingangsgröße und keine weiteren Informationen, wie z.B. Anlagensteuerungssignale.
Verschiedene Anwendungen zeigen, inwiefern der Gesamtalgorithmus zum einen als Datenvorverarbeitungswerkzeug zur automatisierten Klassifizierung und Strukturierung nicht annotierter Zeitreihen und zum anderen als eigenständiges Energie- und Prozessanomalien-Diagnosewerkzeug verwendbar ist.
Aktualisiert: 2022-12-22
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Aktualisiert: 2022-03-26
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