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Thanks to the challenges of the imminent energy turnaround, the power market faces a revolution regarding the energy distribution. In future, energy will not only be distributed from a limited number of large, centralized power plants but also from small, decentralized power generators, e.g. households. This also affects manufacturing companies, which are confronted with developing an energy management strategy. As those companies usually have not set high priorities on their energy management, there is a lack of a structured procedure to build an energy management strategy. Consequently, this creates the need for supporting methods to develop and implement an energy management strategy. This paper tackles the first step in the development of an energy management strategy. For this purpose, a target map is developed and possible use cases are systematized. The next steps of the implementation are presented using the example of load management.
Heutzutage werden Konstruktionsprojekte von großen, interdisziplinären und meist räumlich getrennt arbeitenden Teams geplant und durchgeführt. Dabei haben Projektmitarbeiter unterschiedliche Datensätze, die oft über einen komplexen und fehleranfälligen E-Mail-Verkehr ausgetauscht werden. Dies führt zu einer schwerfälligen und meist chaotischen Datenspeicherung. Im Folgenden wird eine dreistufige hybride Cloudspeicherungslösung beschrieben, die den Datenaustausch durch vorausplanende Datensynchronisation verbessern soll. Anschließend wird, mit Blick auf die Verwendbarkeit des Systems, ein Kommunikationsmodell zur effizienten Zusammenarbeit vorgestellt. Ziel des Projekts ist es, eine cloudbasierte Collaboration-Software für die Baubranche zu entwickeln, die die Qualität und Geschwindigkeit von Konstruktionsprozessen nachhaltig erhöht und Fehler durch alte oder falsche Daten reduziert. Das Projekt wird mit Mitteln der Europäischen Union (EU) gefördert.
Ziel des Projekts "Cloudbasierte Collaboration-Software (CCS)" ist es, die Baubranche dokumentenverwaltungstechnisch zu revolutionieren. Mit CCS wird durch die Cloud-Software der Dokumentenaustausch verbessert, indem die Dateien automatisch unternehmensübergreifend synchronisiert werden, sodass jeder Projektmitarbeiter mit denselben aktuellen Dokumenten arbeitet und Fehler durch alte oder falsche Daten ausgeschlossen werden. Zudem werden Daten an der optimalen Stelle im Netzwerk gespeichert, um so die Zugriffszeiten zu minimieren. Ein selbstlernendes Prognoseverfahren errechnet dabei die Notwendigkeit eines Zugriffs eines Users und lädt die entsprechende Datei lokal auf seinem Endgerät. Das Projekt wurde mit Mitteln der Europäischen Union (EU) gefördert.
Increasing the energy efficiency and meanwhile avoiding unplanned maintenance breaks are keys for manufacturing companies to stay competitive in the future. This paper presents an energy saving and maintenance cost reducing approach for manufacturing environments. The approach describes first occurring types of energy wastage within manufacturing and characterizes them in more detail. Including additional external information, the significance of an identified on-going wastage can be determined. Based on the type of wastage and the significance; concrete recommendations for measures to prevent the wastage are delivered. The identified wastage facilitates detecting inefficient operating mode as well as wearing and malfunctioning at machines. By using complex event processing technologies realtime information can forwarded directly to the responsible persons to enable quick reactions to prevent energy wastage and unplanned downtimes. The paper presents an approach to identify detection and propose concepts for manufacturing enterprises. The information processing procedure is used for the implementation of two Use Cases.
Ziel des vorliegenden Whitepapers ist es, dem Leser einen Einblick in das Themengebiet Stammdatenmanagement zu gewähren. Anfangs werden
hierfür das Stammdatenthema vorgestellt und die Grundlagen beschrieben. Ferner werden die einzelnen Handlungsfelder und Gestaltungsbereiche
aufgezeigt. Ein weiterer Abschnitt widmet sich der Schnittstelle zwischen Big Data und Stammdaten. Letztendlich liefert das Whitepaper eine Vorgehensweise, um systematisch die Stammdatenqualität zu optimieren und nachhaltiges SDM im Unternehmen zu etablieren.