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Das Monitoring von Energiebedarfen und die aktive Beeinflussung der eingesetzten Energiemenge mit Hilfe eines Lastmanagements spielen in industriellen Anlagen eine zunehmend wichtige Rolle. Um diese Aufgaben zu erfüllen, können in Energiemanagementsystemen sogenannte Energiemanagementfunktionalitäten verwendet werden. Energiemanagementfunktionalitäten basieren dabei auf sogenannten Energieinformationen, die bidirektional zwischen der Feldebene und den Applikationen des Energiemanagementsystems ausgetauscht werden. Die Besonderheit der Energieinformationen besteht darin, dass diese aufgrund der unterschiedlichen industriell genutzten Kommunikationsstandards jeweils eigene Semantiken und Syntax aufweisen. Diese semantischen Unterschiede erschweren eine Vereinheitlichung der Energieinformationen und führen zu einem hohen Engineering-Aufwand, wenn Energieinformationen unterschiedlicher Kommunikationsstandards genutzt werden sollen. Um dieses Problem zu lösen und um den Engineering-Aufwand reduzieren zu können, stellt dieser Beitrag den Entwurf eines einheitlichen Energieinformationsmodells vor, mit dem die Energieinformationen verschiedener industriell genutzter Kommunikationsstandards vereinheitlicht werden können.
With this systematic literature review we investigate the use of graphical tools and standard notations, such as the Business Process Modelling Notation (BPMN) and the Unified Modelling Language (UML), in the development of simulations. In our review, we focus on different simulation methods, such as agentbased simulation, discrete event simulation, system dynamic simulation and hybrid simulation approaches. We examine more than 1.000 scientific articles, which cover simulation approaches in the area of operations management and business. Our results provide insights into the frequency of the use of notations in simulation development, the relationship between notations and simulation methods and secondarily the frequency of used simulation methods in the business environment.
This paper presents an approach to develop region-specific simulation models for quantifying and evaluating the traffic-related, environmental, and economic implications of combined passenger and freight transportation via shared autonomous vehicles (SAV). Based on a broad literature review, conceptual peculiarities, interdependencies and characteristics were derived and transferred into a conferrable, agent-based object library. Finally, to ensure its usefulness and credibility, an initial evaluation of the object library was carried out by developing and visually validating a simulation-prototype for a rural area in Hanover, Germany.
Im Rahmen des Forschungsprojekts „Optimierung des Lichtmanagements in der Haltung von Mastputen“ (OptiLiMa) wird der Einfluss der Stallbeleuchtung auf das Verhalten von Mastputen untersucht. Dafür wird eine LED-Vollspektrumbeleuchtung mit Wellenlängen vom UVA-Bereich bis zum sichtbaren Licht sowie ein automatisches Tierbeobachtungssystem mittels KI-videobasierter Objekterkennung entwickelt. Im Fokus der Untersuchungen steht dabei ein bislang wenig untersuchter möglicher Haltungsfaktor, der Einfluss der Beleuchtung auf das Verhalten von Mastputen. Getestet wurde einerseits die Auswirkung von Flimmerfrequenzen mit 165 Hz, 500 Hz und 16 kHz sowie andererseits unterschiedliche Lichtspektren im für Menschen sichtbaren Bereich mit und ohne einen zusätzlichen UVA-Anteil. Die von den Puten bevorzugten Aufenthaltsbereiche im Maststall wurden analysiert. Zusätzlich wurde in Federproben die Konzentration von Corticosteron gemessen, um die Effekte der verschiedenen Flimmerfrequenzen auf die Langzeitsekretion dieses Stresshormons als Reaktion auf die Umgebungsbedingungen zu erfassen. Ziel der Studie ist es, Parameter für eine den Haltungsansprüchen von Mastputen gerecht werdende Stallbeleuchtung zu bestimmen, die ggf. zur Verbesserung des Tierwohls beitragen kann.
In diesem Beitrag wird zunächst ein Reifegradmodell zur Messung des Digitalisierungsgrades von landwirtschaftlichen Betrieben vorgeschlagen. Es basiert auf bestehenden Reifegradmodellen, welche an die landwirtschaftlichen Besonderheiten angepasst wurden. Im zweiten Teil werden die Ergebnisse einer Befragung von 151 Landwirten in Deutschland geschildert, in der sich Landwirte mit den Stufen des Reifegradmodells identifizieren sollten. Zusätzlich wurde gefragt, warum sich Landwirte in einen bestimmten Reifegrad eingruppiert haben und was sie daran hindert, einen höheren Reifegrad zu erreichen.
Agile methods are state of the art in software development. Companies worldwide apply agile to counter the dynamics of the markets. We know, that various factors like culture influence the successful application of agile methods in practice and that sucess varies from company to company. To counter these problems, we combine two causal models presented in literature: The Agile Practices Impact Model and the Model of Cultural Impact. In this paper, we want to better understand the two facets of factors in agile: Those influencing their application and those impacting the results when applying them. This papers core contribution is the Agile Influence and Impact Model, describing the factors influencing agile elements and the impact on specific characteristics in a systematic manner.
Event-driven architectures (EDA) have been proposed as a new architectural paradigm for event-based systems to process complex event streams. However, EDA have not yet reached the maturity of well-established software architectures because methodologies, models and standards are still missing. Despite the fact that EDA-based systems are essentially built on events, there is a lack of a general event modelling approach. In this paper we put forward a semantic approach to event modelling that is expressive enough to cover a broad variety of domains. Our approach is based on semantically rich event models using ontologies that allow the representation of structural properties of event types and constraints between them. Then, we argue in favour of a declarative approach to complex event processing that draws upon well established rule languages such as JESS and integrates the structural event model. We illustrate the adequacy of our approach with relation to a prototype for an event-bas ed road traffic management system.
E-learning is starting to play a major role in the learning and teaching activities at institutions of higher education worldwide. The students perform significant parts of their study activities decentralized and access the necessary information sources via the Internet. Several tools have been developed providing basic infrastructures that enable individual and collaborative work in a location-independent and time-independent fashion. Still, systems that adequately provide personalized and permanent support for using these tools are still to come. This paper reports on the advances of the Semantic E-learning Agent (SEA) project, whose objective is to develop virtual student advisors, that render support to university students in order to successfully organize und perform their studies. The E-learning agents are developed with novel concepts of the Semantic Web and agents technology. The key concept is the semantic modeling of the E-learning domain by means of XML-based applied ont ology languages such as DAML+OIL and OWL. Software agents apply ontological and domain knowledge in order to assist human users in their decision making processes. For this task, the inference engine JESS is applied in conjunction with the agent framework JADE.
In this paper, we describe the advances of the Semantic E-learning Agent project, whose objective is to develop virtual student advisers that render support to university students in order to successfully organize und perform their studies. The advisory agents are developed with novel concepts of the Semantic Web and agent technology. The key concept is the semantic modeling of the domain knowledge by means of XML-based ontology languages such as OWL. Software agents apply ontological and domain knowledge in order to assist human users in their decision making processes. Agent technology enables the incorporation of personal confidential data with public accessible knowledge sources of the Semantic Web in the same inference process.
