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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.
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.
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.
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.