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Durch die Energiewende und Digitalisierung bedingt, ergeben sich neue Anforderungen an das industrielle Energiemanagement, wobei insbesondere die Energieinformationssysteme (EnIS) mehr leisten müssen.
Die zentrale Herausforderung liegt dabei in der Übersetzung der Datenbasis in konkrete Handlungsempfehlungen, was durch die Integration einer Datenanalytik (DA) in ein EnIS realisiert werden soll. In diesem Paper werden die damit verbundenen Anforderungen beschrieben und Lösungsansätze zur Integration einer DA vorgestellt.
Die Zeiten, in der die Energiewende allein durch den Ausbau erneuerbarer Energien beschrieben werden konnte, sind vorbei und die Industrie wird zunehmend unter dem Begriff der Energieeffizienz in die Energiewende integriert. Energie-Auditierung und ISO-Zertifizierung sind dabei nur der Anfang. In diesem Beitrag wird das Internet der Dinge (IoT) als Lösungsansatz untersucht und dabei die Synergien von Energiewende und Industrie 4.0 betrachtet. Der Fokus liegt auf den mit dem IoT verbundenen Potentialen für Energieinformationssysteme und der darin vorhandenen Datenanalytik.
Ziele des Energiemanagements von produzierenden Unternehmen können durch ein IT-gestütztes Energiemanagement erreicht werden. Zukunftsszenarien sagen grundlegende Änderungen im Strommarkt voraus – zusätzliche Herausforderungen an das Energiemanagement prod. Unternehmen entstehen. Zusätzliche Hebel zur Beeinflussung der Energiekosten müssten vom Energiemanagement produzierender Unternehmen berücksichtigt werden. Produzierende Unternehmen sollten sich von Anfang an die richtigen Fragen zur Ausrichtung ihres IT-gestützten Energiemanagements stellen. Produzierende Unternehmen benötigen eine klare Energiemanagementstrategie. Aus den Zielen der Energiemanagementstrategie lassen sich die benötigten Energiemanagementfunktionen ableiten. Aus den Energiemanagementfunktionen lassen sich die Anforderungen an die vorhandene IT-Landschaft ableiten. Vermutlich werden nicht alle Anforderungen erfüllt – es entsteht ein Anpassungsbedarf in der IT-Landschaft. Die nötigen Änderungen in der IT-Landschaft müssen analysiert und in einer IT-Entwicklungsroadmap geplant werden.
In order to introduce load management in the manufacturing industry, some obstacles need to be pointed out. This paper presents a feasible approach on how to implement load management measures in companies. To do so, load management and energy management are explained and distinguished in a first step. Subsequently, the implementation method is introduced. Therefore, by using this paper, companies will be enabled to use load management measure and reduce their energy costs significantly.
In order to introduce load management in the manufacturing industry, some obstacles need to be pointed out. This paper presents a feasible approach on how to implement load management measures in companies.
To this end, load management and energy management are explained and distinguished in a first step. Subsequently, the implementation method is introduced. Therefore, by means of this paper, companies will be enabled to use load management measures and significantly reduce their energy costs. In the second part of the paper, the introduced approach will be applied.
Hence, a use case of a manufacturing company is described. Alongside energy analyses with consumption data, specific measures are presented.
Due to the drastically increasing amount of data, decision making in companies heavily relies on having the right data available. Also because of an increasing complexity of structures and processes, quick and precise flows of information become more important.
This paper introduces a new approach for modelling information flows, creating a basis for an efficient information management. It can be used to structure the information requirements and identify gaps within the information processing.
To display its benefits, the proposed Information Logistics Notation (ILN) is applied to the information logistics of todays and future energy market and grid stability management, both processes of increasing complexity.
Zielsetzung dieser Arbeit ist es die notwendigen wissenschaftlichen und methodischen Rahmenbedingungen zu erarbeiten, die zum einen zur Erweiterung des aktuellen wissenschaftlichen Diskussionsstands beitragen sollen und zum anderen der Praxis ganz konkret zur systematischen Gestaltung von entscheidungsorientierten Engergieinformationssystemen für ganzheitliches betriebliches Energiemanagement. Dem Lösungsweg zur Erreichung der Zielsetzung liegt in vorliegender Arbeit ein iterativer, operationsanalytischer Forschungsprozess mit expliziter Beteiligung verschiedenster Experten aus Wissenschaft und Praxis zugrunde der schließlich in drei aufeinander aufbauenden Partialmodelle resultiert.
Ziel dieser Dissertation ist die Gestaltung einer Datenanalytik für Energieinformationssysteme produzierender Unternehmen. Dazu wird in verschiedenen Teilmodellen der Weg von der Datenbasis bis zur Entscheidungsunterstützung beschrieben und in einem Vorgehensmodell zusammengefasst. Hierbei werden die Daten in einem Datenmodell abstrahiert und dessen Zusammenhänge mathematisch beschrieben, bevor mithilfe von Simulationen optimale Entscheidungen im Rahmen des industriellen Energiemanagements vorbereitet werden.