Steigerung der Energieeffizienz durch automatisierte Produktionssteuerung

Master Thesis

In diesem Pilotprojekt soll eine Datenanalyse von bisher aufgezeichneten (historischen) Prozess-, Produkt-, Instandhaltungs- und Qualitätsdaten durchgeführt werden, mit dem Ziel aus den ermittelten Mustern zusammen mit Prozessexperten
vor Ort Maßnahmen zur Optimierung der Energieeffizienz und Equipmentnutzung abzuleiten und zu entwickeln.

Der Schwerpunkt der Arbeit liegt in der Datenanalyse, der Modellentwicklung und Erarbeitung geeigneter Auswertealgorithmen und deren praktischer Anwendung in Zusammenarbeit mit den Prozessexperten.

Die Arbeit soll sich in einen theoretischen Teil, der die allgemeinen Grundlagen für den Aufbau eines Datalakes, einer Big Data Analyse, die Anforderungen an Datenqualität, Datenmenge und Datenaufbereitung, eine prinzipielle Vorgehensweise einer Datenanalyse, sowie die Beschreibung, Bewertung gängiger Open Source Software und käuflich erwerbbarer Software beinhaltet, und einen zweiten praktischen Teil, die Anwendung und Umsetzung einer Big Data Analyse im Bereich der thermischen Prozesse bei EPCOS, gliedern.

Der praktische Teil soll der Schwerpunkt der Arbeit sein und auch vor Ort durchgeführt werden. Besondere Aufmerksamkeit soll in die Entwicklung der Modelle zur Analyse der vorliegenden Daten durch rasche und effektive Feedbackschleifen mit Experten aus Produktion, Fertigungstechnik, Instandhaltung und Qualitätssicherung gelegt werden. Das Ergebnis der Arbeit soll der Vergleich und die Bewertung unterschiedlicher Auswertemodelle einer Datenanalyse von Daten thermischer Prozesse und ein Vorschlag zur Optimierung der Energieeffizienz und Equipmentnutzung sein.

Fachliche Anforderungen Kenntnisse in Aufbau und Verwendung von Datenbanken, Big Data Auswertungen, Statistik

Mehr Informationen dazu finden Sie hier.

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