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Einfluss von Industrie 4.0 auf die Anwendbarkeit von Lastmanagement in der industriellen Produktion
(2018)
Technische Energiemanagementsysteme (kurz und im Folgenden tEnMS) in der produzierenden Industrie dienen heute meinst dem Messen, Speichern und Auswerten von Energieverbrauchsdaten. Allerdings besteht auch die Möglichkeit der Vorhersage und aktiven Einflussnahme auf die Energieaufnahme von Produktionsumgebungen durch das tEnMS. Derartige Funktionen werden als Prognose- und Lastmanagementfunktionen bezeichnet. Industrielle Produktionsumgebungen erfahren im Rahmen von Industrie 4.0 einen Wandel. Dieser Beitrag soll aufzeigen, wie tEnMS durch den beschriebenen Wandel beeinflusst werden und welche Chancen sich daraus für zukünftige tEnMS ergeben.
Big-Data-Datenplattformen werden immer beliebter, um große Datenmengen bei Bedarf analysieren zu können. Zu den fünf gängigsten Big-Data-Verarbeitungsframeworks gehören Apache Hadoop, Apache Storm, Apache Samza, Apache Spark, und Apache Flink. Zwar unterstützen alle fünf Plattformen die Verarbeitung großer Datenmengen, doch unterscheiden sich diese Frameworks in ihren Anwendungsbereichen und der zugrunde liegenden Architektur. Eine Reihe von Studien hat sich bereits mit dem Vergleich dieser Big-Data-Frameworks befasst, indem sie sie anhand eines bestimmten Leistungsindikators bewertet haben. Die IT-Sicherheit dieser Frameworks wurde dabei jedoch nicht betrachtet. In diesem Beitrag werden zunächst allgemeine Anforderungen und Anforderungen an die IT-Sicherheit der Datenplattformen definiert. Anschließend werden die Datenplattform-Konzepte unter Berücksichtigung der aufgestellten Anforderungen analysiert und gegenübergestellt.
Mit der Anwendung der Norm ISO 50001 und der einhergehenden Einführung eines Energiemanagementsystems (kurz EnMS) kann eine sukzessive Erhöhung der Energieeffizienz erreicht werden. Zur Umsetzung von Energie-Monitoring- oder Standby-Management-Funktionalitäten müssen Energiedaten in der Feldebene bereitgestellt werden und auf Edge-Devices oder SPSen mittels eines Energiemanagement-Programms ggf. im Datenformat angepasst, skaliert und auf eine etablierte Kommunikationsschnittstelle (z.B. basierend auf OPC UA- oder MQTT) abgebildet werden. Die Erstellung dieser Energiemanagement-Programme geht mit einem hohen Engineering-Aufwand einher, denn die Feldgeräte aus der heterogenen Feldebene stellen die Energiedaten nicht in einer standardisierten Semantik bereit. Um diesem Engineering-Aufwand entgegenzuwirken, wird ein Konzept für ein universelles Energiedateninformationsmodell (kurz UEDIM) vorgestellt. Dieses Konzept sieht die Bereitstellung der Energiedaten an das EnMS in einer semantisch standardisierten Form vor. Zur weiteren Entwicklung des UEDIM wird im Beitrag näher untersucht, in welcher Form Energiedaten in der Feldebene bereitgestellt werden können und welche Anforderungen für das UEDIM aufzustellen sind.
Dieser Beitrag adressiert einleitend die aktuelle Bedrohungslage aus Sicht der Industrie mit einem Fokus auf das Feld und die Feldgeräte. Zentral wird dann die Frage behandelt, welchen Beitrag Feldgeräte im Kontext von hoch vernetzten Produktionsanlagen für die künftige IT-Sicherheit leisten können und müssen. Unter anderem werden auf Basis der bestehenden Standards wie IEC 62443-4-1, IEC 62443-4-2 oder der VDI 2182-1 und VDI 2182-4 ausgewählte Methoden und Maßnahmen am Beispiel eines Durchflussmessgerätes vorgestellt, die zur künftigen Absicherung von Feldgeräten notwendig sind.
An der Fachhochschule Hannover wurde Mitte 2007 das Projekt "Herbar-Digital" gestartet. In dem Forschungsprojekt "Herbar-Digital" sollen aus 3,5 Millionen Papierbögen (Herbarbelege) des Botanischen Museums Berlin möglichst alle Objekte erkannt werden und separat verarbeitbar sein. Bei den Objekten handelt es sich um Barcodes, Tüten, Stempel, Farbtabellen, Elemente aus dem Pflanzenbereich sowie Hand- und Druckschriften. Es soll unter Zuhilfenahme des ADA-BOOST-Algorithmus vom Verfasser eine Objekterkennung realisiert werden, die folgende Eigenschaften aufweist: Position der zu erkennenden Objekte im Bild variabel, auch dreidimensionale - und konturschwache Objekte müssen erkannt werden, gleiche Objekte unterschiedlicher Form müssen erkennbar sein, das System muss lernfähig sein.
Das Forschungsprojekt „Herbar Digital” [JKS00] startete 2007 mit dem Ziel der Digitalisierung des Bestands von mehr als 3,5 Millionen getrockneter Pflanzen bzw. Pflanzenteile auf Papierbögen (Herbarbelege) des Botanischen Museums Berlin. Da gelegentlich der Sammler der Pflanze unbekannt ist, wurde in der vorliegenden Arbeit ein Verfahren entwickelt, um aus kursiv geschriebenen Buchstaben deren Schreiber zu bestimmen. Dazu muss der statische Buchstabe in eine dynamische Form gebracht werden. Dies geschieht mit dem Modell einer trägen Kugel, die durch den Schriftzug rollt. Bei dieser Offline-Schreibererkennung werden verschiedene Verfahren wie die Nachbildung der Schreiblinie einzelner Buchstaben durch z.B. Legendre-Polynome verwendet. Bei Verwendung nur eines Buchstabens der Schreiber wird eine Erkennungsrate von durchschnittlich 40% erreicht. Durch Kombination von mehreren Buchstaben steigt die Erkennungsrate stark an und beträgt bei 13 Buchstaben und 93 Schreibern einer internationalen Datenbank 98,6%.
Das Forschungsprojekt „Herbar Digital” startete 2007 mit dem Ziel der Digitalisierung des Bestands von mehr als 3,5 Millionen getrockneter Pflanzen bzw. Pflanzenteile auf Papierbögen (Herbarbelege) des Botanischen Museums Berlin. Die Aufgabe des Autors ist die Analyse der hochaufgelösten Bilder mit 10400 Zeilen und 7500 Spalten. Die Herbarbelege können außerdem unterschiedliche Objekte enthalten wie Umschläge mit zusätzlichen Pflanzenteilen, gedruckte oder handgeschriebene Etiketten, Farbtabellen, Maßstäbe, Stempel, Barcodes, farbige „Typus-Etiketten“ und handschriftliche Anmerkungen direkt auf dem Beleg. Die schriftlichen Anmerkungen, insbesondere in Handschrift, sind von besonderem Interesse. Kommerzielle OCR-Software kann oftmals Schrift in komplexen Umgebungen nicht lokalisieren, wie sie häufig auf den Herbarbelegen vorliegt, auf denen Schrift zwischen Blättern, Wurzeln und anderen Objekten angeordnet ist. Im folgenden wird eine Methode vorgestellt, die es ermöglicht, Schriftpassagen im Bild automatisch zu finden.