In Arbeitspaket 1 "Analyse repräsentativer KMU" werden Daten aus der Literatur und den Projektpartnern vorliegenden Daten aufbereitet, um eine detaillierte Kenntnis über Strukturen und den Anlagenbestand der Zielgruppe - KMU des produzierenden Gewerbes - zu erhalten und daraus die Anforderungen an die zu entwickelnde Software zu spezifizieren. Die BUILD.ING Consultants + Innovators GmbH übernimmt die Koordination des Gesamtpaketes und die Zusammenführung der Ergebnisse.

Ziel der Analyse ist es, einen fundierten Überblick über den Anlagenbestand, Energieverbrauch, typische Schwachstellen und die häufigsten Optimierungsmaßnahmen in KMU zu erhalten.

Die BUILD.ING Consultants + Innovators GmbH hat in den vergangenen drei Jahren 57 Energieaudits gemäß DIN EN 16247-1 durchgeführt. Darunter befinden sich 37 von der KfW bzw. dem BAFA geförderte Energieaudits für die Kundengruppe der KMU. Mit Hilfe von Vor-Ort-Besichtigungen und auf Basis von Analysen vorhandener energietechnischer Daten sind umfangreiche Energieanalysen erstellt worden und konkrete Maßnahmenpläne erarbeitet worden. Zur Auswertung liegen alle Informationen wie Begehungsprotokolle, Zustandsanalysen inkl. Energieflussdiagrammen, Anlagenlisten, Wirtschaftlichkeitsberechnungen zu Maßnahmenvorschlägen und Schlussberichte vor.

Ziel dieses Arbeitspaketes ist es, einen Überblick über die Funktionalitäten aktuell am Markt erhältlicher Energiemanagementsysteme (EMS) zu erlangen und Festlegungen bezüglich der Anforderungen an die zu entwickelnde Software abzuleiten.

Die EMS werden anhand von Herstellerbeschreibungen, Bedienungsanleitungen und – soweit möglich – über Testversionen bezüglich der oben genannten Fragestellungen analysiert. Die Ergebnisse werden in einer Matrix zusammengefasst. Heutige Standardfunktionen und besondere Features werden herausgestellt und Mindestanforderungen und Sollfunktionen der zu entwickelnden Software daraus abgeleitet.

Ziel des Arbeitspaketes ist es, einen Überblick über den typischen Einsatz von IT in unterschiedlichen Branchen des produzierenden Gewerbes zu gewinnen.

Im Rahmen des Arbeitspakets 1.4 erfolgt eine Analyse des Energieverbrauchs in KMU. Das Ziel dieser Analyse ist die Identifikation typischer Energieverbraucher aus der Technischen Gebäudeausrüstung (TGA) sowie der Produktion, die sich durch wiederkehrende Energieverbrauchsprofile und Betriebsverhalten auszeichnen (Typicals). Aus dem gesammelten Wissen werden Kennzahlen der Typicals definiert, die die jeweiligen Betriebszustände und den daraus resultierenden Energiebedarf beschreiben. Im Rahmen eines Energiemanagementsystems und der hierzu erforderlichen Datenerfassung bieten Typicals den Vorteil, dass die Aufzeichnung des Energiebedarfs durch virtuelle Zähler ersetzt werden kann. Somit kann die Datenerfassung möglichst schlank und kostengünstig gehalten werden, was gerade im Interesse kleinerer und mittlerer Unternehmen liegt. Als Basis für die Erstellung der genannten Übersicht werden zum einen die Ergebnisse aus der durchgeführten Analyse der Energieaudits (AP 1.1) sowie Literaturwerte herangezogen.

Ziel dieses Arbeitspaketes ist es, geeignete Anwendungsfälle (TGA- und Industrielle Prozesse) herauszuarbeiten, die die zu entwickelnde Software im ersten Schritt abdecken soll.

Auf Grundlage der ausgewerteten Energieaudits, der Analyse des Praxispartners und zusätzlicher Fallbeschreibungen aus der Literatur sollen mögliche Szenarien entwickelt werden, die beim Umsetzungspartner eintreten können oder von allgemeiner Relevanz sind. Die Anwendungsfälle sollen sowohl Optimierungen in den Gewerken der Technischen Gebäudeausrüstung als auch industrielle Prozesse abdecken und erläutern, wie die Software dem Nutzer in diesen Fällen Hilfestellungen bieten kann, und einen Überblick über erforderliche Prozesse in der Software geben. Die Beschreibung der Anwendungsfälle soll anhand folgender Fragestellungen erfolgen:

▪ Welche Systeme oder Komponenten sind betroffen?
▪ Welche Akteure spielen eine Rolle?
▪ Wie wird bisher ein Fehler/Optimierungspotenzial erkannt?
▪ Wie könnte eine Software-Lösung dieses erkennen?
▪ Welche Aktionen sollen durch die Software erfolgen?
▪ Welche Ergebnisse präsentiert das EMS dem Nutzer?

Ziel dieses Arbeitspaketes ist es die Konzeption des Systems und Identifikation relevanter Faktoren (Anforderungen, Architekturvorgaben und Projektfaktoren) sowie die Anforderungsaufnahme (technisch) und das Zielbild zu enwickeln.

Hierbei resultieren folgende Aufgabenfelder:

▪ Erarbeitung eines Gesamtsystembildes auf Basis der IT- und der fachlichen Anforderungen inkl. Implikationen auf die weiteren Pakete
▪ Reflexion des Gesamtsystembildes mit den Projektpartnern, bei Bedarf Anpassungen
▪ Anforderungsaufnahme (fachlich und technisch)
▪ Anforderungskatalogisierung und Priorisierung
▪ Identifikation relevanter Faktoren (Anforderungen, Architekturvorgaben Projektfaktoren, non-funktionale Anforderungen, architektonisches Gesamtsystembild) aus der Anforderungsaufnahme
▪ Erstellung einer Feinkonzeption (Lastenheft) auf Basis der gesammelten und bewerteten Anforderungen
▪ Reflexion der Anforderungen und der Feinkonzeption mit den Stakeholdern und Finalisierung

In Arbeitspaket 2 „Modelle und Methoden" werden grundlegende Modelle und Methoden zur Energieerfassung, Fehlerdiagnose und Energieoptimierung entwickelt. Die erarbeiteten Verfahren sind Innovationen, die modular in das zu entwickelnde System eingebunden werden. Darüber hinaus sind die Ergebnisse auch für zukünftige Entwicklungen in weiterführenden Projekten von Relevanz. Das Fraunhofer Institut für Integrierte Schaltungen übernimmt hier die übergreifende Koordination.

Virtuelle Zähler ermöglichen es, die Sensoranzahl und somit die Kosten für eine ganzheitliche Energiedatenanalyse zu reduzieren. Die Energiedatenerfassung von Prozessen (Technische Gebäudeausrüstung und Produktion), deren Energieverbrauch direkt aus dem jeweiligen Betriebszustand abgeleitet werden kann, kann durch virtuelle Zähler erfolgen. Um die jeweiligen Lastkurven der Anlagen ohne reale Sensortechnik möglichst detailgetreu ermitteln zu können, benötigt das EMS Modelle, die die Leistungsaufnahme in Abhängigkeit des Betriebszustands abbilden können.

Im Rahmen dieses Arbeitspaketes werden Modelle unterschiedlicher technischer Anlagen (Ventilatoren, Pumpen, Kältemaschinen, ausgewählte Produktionsmaschinen, etc.) entwickelt, die die Simulation des Energiebedarfs ermöglichen. Des Weiteren sollen erforderliche Inputgrößen (beispielsweise Betriebszustand AN/AUS oder Solldrehzahl) ermittelt und in die Modelle integriert werden. Die Modellerstellung erfolgt unter Zuhilfenahme unterschiedlicher Modellierungsumgebungen (Dymola, MATLAB, etc.). Während der Modellierung werden unterschiedliche Modellierungstiefen angewendet. Ziel ist die Definition einer notwendigen Modellierungstiefe für eine zufriedenstellende Energiebedarfsberechnung der jeweiligen technischen Anlagen.

Als Datenbasis für die Erstellung der Modelle werden zu Beginn des Arbeitspakets das Wissen aus AP 1.1 sowie AP 1.4 verwendet. Hier wurden bereits typische Verbraucher und deren Energieverbräuche und Betriebszustände erfasst und identifiziert. Im weiteren Projektverlauf sollen zur Modellvalidierung zusätzlich Messdaten aus dem untersuchten Unternehmen herangezogen werden. Für die Datenerfassung sollen bestehende Systeme aber auch das in AP 4.2 entwickelte mobile Messsystem herangezogen werden.

Ziel dieses Arbeitspaketes ist es, häufige Fehler und Einsparpotenzial systematisch zu erfassen und standardisierte Vorgehensweisen zur Fehlerdiagnose und Betriebsoptimierung zu erstellen, die in der Software über einfache Routinen und Hinweise behandelt werden können.

Auf Basis der Studien in AP 1 werden häufig auftretende Fehler und Optimierungspotenziale erfasst und nach verschiedenen Kriterien klassifiziert. Für die einzelnen Fälle sollen mögliche Verfahren zur Fehlererkennung und entsprechende Abhilfemaßnahmen beschrieben werden. Insbesondere ist hier von Interesse, welche Fehler durch maschinelles Lernen oder Künstliche Intelligenz behandelt werden können und wo mit klassischen Diagnosemethoden einfache Lösungen gefunden werden können. Die hier behandelten Fehler und Optimierungen gehen über die in AP 1.5 speziell definierten Use Cases hinaus und können in der Software über maschinelle Lernverfahren, über Fehlerroutinen oder über textliche Hilfestellungen im Rahmen des mit AP 7.2 zu erstellenden Wiki behandelt werden. Die Fehlerbeschreibung soll die folgenden Kriterien umfassen:

▪ Wo tritt der Fehler auf (Komponente)?
▪ Wie äußert sich dieser (Symptom)?
▪ Wie könnte eine Software-Lösung diesen erkennen (Automatisierte Diagnose)?
▪ Worin liegt dieser begründet (Ursachen)?
▪ Wie wirkt sich dies auf den Betrieb der Anlage aus (Auswirkungen)?
▪ Welche (Gegen-)Maßnahmen sind zu treffen (Abhilfe)?
▪ Wer ist an der Diagnose und Abhilfe beteiligt (Akteure)?

Ziel dieses Arbeitspakets ist es, anhand der erhobenen Testdaten mittels maschineller Lernverfahren Muster, Trends und Abweichungen zu erkennen und diese Erkenntnisse in Form eines Prognose- und/oder Zustandsüberwachungsmodells prototypisch zu implementieren.

Im Rahmen dieses Arbeitspakets werden für einige vollständig spezifizierte Use Cases die folgenden Arbeiten ausgeführt: Anhand der erfassten Daten werden verschiedene Methoden maschineller Lernverfahren getestet um Muster, Trends und Abweichungen zu erkennen und zukünftige Zustände zu prognostizieren.

1. Datenaufbereitung
Hierzu müssen die Daten die in AP 5 (Prototypische Umsetzung bei einem KMU) erhoben wurden zunächst analysiert, strukturiert und bereinigt werden, um diese für die Verwendung im maschinellen Lernen aufzubereiten. Insbesondere sind auch aus den Messungen erwartete Schwingungsdaten entsprechend für die Verarbeitung vorzubereiten, z. B. durch geeignete Fourier-Transformation. An dieser Stelle ist eine Koordination mit den Projektteilnehmern dieser Arbeitspakete und AP 3.2 (Datenmodelle/-struktur (bzgl. Big Data Analysis)) bzw. zu den Schnittstellen notwendig damit diese Arbeitsschritte nach Projektende automatisiert erfolgen bzw. gegebenenfalls entfallen können.

2. Auswahl und Test von geeigneten Algorithmen
Im Anschluss sollen auf spezifische Fragestellungen der zuvor definierten Use Cases (AP 1.5) adäquate Algorithmen getestet werden. Dazu müssen zunächst zum Use Case passende Algorithmenklassen identifiziert werden (z. B. Klassifikations-, Clustering- oder Regressionsalgorithmen). Anschließend müssen aus diesen Klassen diejenigen Lernverfahren identifiziert werden, die für die spezielle Problemstruktur (besonders) geeignet sind. Die gefundenen Lernverfahren müssen dann schließlich mit Hilfe von Trainingsdaten parametrisiert und ggf. auch algorithmisch angepasst werden, um möglichst aussagekräftige Modelle zu erhalten. Dazu werden die Daten in der Regel in ein Trainings- und einen Testdatensatz aufgeteilt. Der Trainingsdatensatz dient dazu die maschinellen Lernverfahren zu „trainieren".

3. Bewertung und Auswahl eines geeigneten Algorithmus
Die Performance der trainierten Modelle wird dann mittels geeigneter quantitativer und qualitativer Kriterien anhand der Testdaten ausgewertet um das optimale Modell für den jeweiligen Anwendungsfall zu bestimmen. Um stichprobenbasierte Spezialfälle zu vermeiden erfolgt die beschriebene Aufteilung in Trainings- und Testdaten zufällig und wird zur Kreuzvalidierung mehrfach wiederholt. Durch die Rückkopplung mittels der Testdaten werden die Modelle adaptiv verbessert, sodass stichprobenbasierte Verzerrungen der Analysemodelle vermieden werden.

4. Validierung der Ergebnisse im Testbetrieb
Im Anschluss kann das finale Modell bzw. die finalen Modelle dazu genutzt werden um Muster, Trends und Abweichungen in den Betriebszuständen zu diagnostizieren und zu prognostizieren. Nachdem die prototypische Entwicklung der maschinellen Lernverfahren abgeschlossen ist werden diese Methoden in einer Testphase mit neuen Daten aus den AP 4 und 5 überprüft, validiert und entsprechend angepasst.

Ziel dieses Arbeitspakets ist die Entwicklung und prototypische Implementierung von Verfahren und Strategien zur Sicherstellung der dauerhaften Validität der generierten Modelle (Maschinelles Lernen) und deren Aktualisierung.

Im Rahmen dieses Arbeitspakets werden die folgenden Arbeiten ausgeführt: Anhand der ermittelten Anwendungsgrenzen und Randszenarien sollen mögliche Fehler in den Daten und den maschinellen Lernverfahren definiert und abgefangen werden, sowie die Dauerhaftigkeit und Anpassungsfähigkeit der Modelle an veränderte Umweltbedingungen (z. B. Alterungsprozess einer Maschine) sichergestellt werden.

1. Entwicklung und Test von Strategien zur Vermeidung von Datenfehlern
Die ermittelten Randszenarien werden im Programm formalisiert und stellen einen stabilen Betrieb innerhalb dieses Rahmens sicher. Verletzungen der Randbedingungen müssen vom Programm erkannt werden und entsprechende Fehler- und Warnmeldungen verfasst werden.

2. Entwicklung und Test von Strategien zur automatischen Anpassung/Aktualisierung der implementierten Modelle
Die entwickelten Modelle maschinellen Lernens sollen im Verlauf auf die bereits geschätzten Modellparameter zurückgreifen und diese aktualisieren/verbessern, sodass die Modelle langfristig und bei geänderten Rahmenbedingungen (z. B. Alterungsprozess einer Maschine) ihre Aussagekraft behalten. Hierzu muss sichergestellt werden, dass die im Verlauf geschätzten und verbesserten Modellparameter konsistent gespeichert und beim erneuten Ausführen der Analyse geladen werden.

3. Prototypische Implementierung der Fehlervermeidungs- und Aktualisierungsstrategien
Nachdem die oben beschriebenen Strategien zur Vermeidung von Datenfehlern und zur automatischen Anpassung/Aktualisierung der implementierten Modelle definiert und entwickelt wurden, sollen diese im bestehenden prototypischen Programm aus AP 3 implementiert und validiert werden.

Arbeitspaket 3 „Systemlösung KMU | ^plus" beschäftigt sich konkret mit dem Entwurf und der Umsetzung der innovativen Bestandteile in ein Gesamtsystem sowie mit der Integration der Strategien und Strukturen in die Arbeitsprozesse von KMU. Die Trevisto AG wird hierbei die Federführung übernehmen.

Ziel dieses Arbeitspakets ist die Erstellung der Gesamtkonzeption der Systemlösung. Dazu zählen nachfolgend aufgeführte Tätigkeiten:

▪ Installation und Einrichtung der ausgewählten Tools
▪ Schnittstellenanbindungen
▪ Definition und Einrichtung eines Berechtigungssystems
▪ Umsetzung einer Datenqualitäts-Prüfung
▪ Exemplarische Darstellung
▪ Zusammenführung von Metadaten
▪ Erstellung Systemdokumentation, Gesamtarchitektur

Im Rahmen der Erstellung der Gesamtkonzeption der Systemlösung sind in diesem Arbeitspaket nachfolgend aufgeführte Fragen zu beantworten:

▪ Was sind die Anforderungen bzgl. Funktionen und Datenplattform?
▪ Wie sind die Datenflüsse aktuell und wie sollen sie in Zukunft aussehen?
▪ welche Automatismen bzgl. der Datenversorgung sollen möglich sein?
▪ Welche Arbeitsprozesse werden in der neuen IT-Landschaft abgebildet?
▪ Was sind die nichtfunktionalen Anforderungen, wie beispielsweise folgende:
▪ Wer ist die Zielgruppe der Anwender?
▪ Soll die Plattform erweiterbar sein?
▪ Welche Anforderungen bzgl. Wartungsintervallen werden gestellt?
▪ Welche Zuverlässigkeit muss gegeben sein?
▪ Welche Toleranzen werden akzeptiert?
▪ Welche Anforderungen werden an die Bedienbarkeit gestellt
▪ Unter welchen Rahmenbedingungen soll die Systemlösung zum Einsatz kommen?
▪ Zu den Systemanforderungen sind folgende Fragen relevant:
▪ Wie müssen die Daten gespeichert werden?
▪ Welche Daten müssen verwaltet werden?
▪ Welche Daten müssen ausgewertet werden können?
▪ Welche IT-Sicherheitsrelevanten Aspekte müssen berücksichtigt werden?
▪ Bei den Schnittstellen ergeben sich folgenden Kernfragen:
▪ Welche Schnittstellen müssen berücksichtigt werden?
▪ Welche Drittsysteme sollten integriert werden können?
▪ Zwischen welchen Systemen sollte ein Datenaustausch möglich sein?
▪ Welche Daten müssen integriert werden?
▪ Wie sollen die Datenflüsse aufgebaut werden?
▪ Welche Automatisierungsmechanismen sind hier notwendig?

Retrofitting und Interoperabilität:

▪ Welche proprietären Schnittstellen müssen berücksichtigt werden?
▪ Welche Kommunikationsschnittstellen müssen erweitert werden?
▪ Welche zusätzlichen Funktionalitäten müssen entwickelt werden?
▪ Welche Komponenten müssen technisch umgesetzt werden?
▪ Wie erfolgt die Integration im lokalen Kontext?

Am Ende des Arbeitspakets verbindet eine in das Energiemanagementsystem integrierte Edge Computing Plattform als Integrationskomponente unterschiedlichste Systemkomponenten miteinander. Die zur Verfügung gestellte Funktionalität ist getestet und die Komponente in die industrielle Umgebung des Praxispartner KMU integriert.

Ziel dieses Arbeitspaketes ist die Definition eines Datenmodells und zugehöriger technischer Infrastruktur. Ziel ist es, dass das Datenmodell die größtmögliche Anzahl and Dashboards und Analytics Modellen mit der geringst möglichen Datenmanipulation bedienen kann.

Folgende Aufgaben sind im Rahmen des Arbeitspaketes zu lösen:

▪ Evaluierung eines passenden File-Systems (Art und Weise der Datenspeicherung) unter Berücksichtigung der Anforderungen an Geschwindigkeit und Aggregationslevel der Datenabfrage
▪ Definition eines passenden Big Data Stacks im Hinblick auf die angedachten Use Cases (genutzte Dashboards, gegebenenfalls Machine Learning Modelle in der Cloud)
▪ Definition von Datenpipelines, falls Machine Learning Modelle in der Cloud deployed werden sollen

Durch einen in der Software integrierten Leitfaden sollen KMU angeleitet werden, weitgehend selbständig ein EMS in Anlehnung an die ISO 50001 in ihrem Unternehmen aufzubauen. Dieses umfasst im Unternehmen umzusetzende Energiemanagement-Strukturen sowie Auswertung von Energiedaten und die Hinführung zu Verbesserungsmaßnahmen im Rahmen eines kontinuierlichen Verbesserungsprozesses (KVP). Ziel dieses Arbeitspaket ist es, hierfür die erforderlichen Inhalte zu erarbeiten und ein interaktives Informationssystem aufzubauen.

In diesem Arbeitspaket werden Strukturen, Inhalte und Oberflächen für ein interaktives Energiemanagementsystem erarbeitet. Grundlegend ist eine Strategie für die Heranführung kleiner und mittlerer Unternehmen an ein integriertes Energiemanagement in Anlehnung an ISO 50001 („ISO 50001 lite") zu entwickeln. Diese soll an die Geschäftsprozesse von KMU angepasst sein, sich dort integrieren und zu einem kontinuierlichen Verbesserungsprozess (KVP) führen. Hierzu sind die erforderlichen Geschäftsprozesse des Energiemanagements und die Aktionen und Reaktionen des Software-Systems und dessen Teilsysteme zu definieren und aufeinander abzustimmen.

Zur Unterstützung des Prozesses sollen in das System ein Wiki als Wissensmanagement, ein Maßnahmenvorschlagswesen, eine Kenndatenbibliothek zu Produktionsmaschinen sowie Anleitungen für Messmethoden integriert werden. Die im Projekt erarbeiteten Informationen und Verfahren sowie Betriebsdaten des Unternehmens sollen hier zusammengeführt und für den Nutzer aufbereitet werden. Darüber hinaus werden Vorgaben aus Normen (z. B. DIN EN 16247-1 | DIN EN ISO 50001) und Verordnungen (z. B. EnEV) über das System zur Verfügung gestellt. Das System soll dabei den verschiedenen Nutzern – wie Geschäftsführern, Technischen Betriebsleitern oder dem Mitarbeiter an der Maschine – spezifisch aufbereitete Auskünfte liefern, die für diesen Nutzer die relevanten Informationen bieten. Hierfür werden die Geschäfts- und Arbeitsprozesse analysiert und spezifische Auswertungen, deren Visualisierungen sowie Reporting-Vorlagen und Vorgaben für das Meldewesen entwickelt. Im Sinne eines KVP wird ein Erfolgscontrolling über durchgeführte Maßnahmen abgebildet werden.

Die Software soll die Unternehmen anleiten, weitgehend selbstständig ein Energiemanagementsystem aufzubauen. Unterstützend soll ein Kommunikationssystem integriert werden, durch das Experten zusätzliche Informationen, Beratung und gegebenenfalls weiterführende Dienstleistungen dem Unternehmen zur Verfügung stellen können. Hierzu soll ein News- und Ticketingsystem entworfen werden, über das der Experte beispielsweise zu geänderten gesetzlichen Vorgaben oder Fördermöglichkeiten informieren kann und bei speziellen Fragestellungen konkrete Hilfestellung geben kann. Die vom Experten hierfür angebotene Dienstleistung wird in diesem Arbeitspaket genauer
spezifiziert.

Ziel ist es, eine Benutzeroberfläche sowie Berichte zu Gestalten. Die Berichte/Dashboards sollen gesammelte Daten abhängig vom Use Case, Incidents gemeldet durch Analytische Modelle sowie die Performance von analytischen Modelle darstellen.

Die Entwicklung des User Interfaces umfasst die folgenden Aufgabengebiete:

▪ Gestaltung von Nutzeroberflächen zur Navigation zwischen Dashboards
▪ Evaluierung der Technik/des Frameworks mit dem Dashboard am besten umgesetzt werden können (gegeben der bekannten Use Cases)
▪ Konzeptionierung von Dashboards zu verschiedenen Themen
▪ Wahl der richtigen Visualisierungstypen für die jeweilige Visualisierung auf den Dashboards
▪ Einbettung in die Infrastruktur
▪ Integration von Datenflüssen zur rechtzeitigen Befüllung und Aktualisierung von Dashboards
▪ Einbetten der Dashboards in ein Rollen und Rechte Konzept
▪ Einstellen von automatisch versendeten Reports (eventuell PDF Zusammenfassungen von Dashboards) oder Benachrichtigungen

Ziel im AP Datensicherheit ist die durchgängige Berücksichtigung von Aspekten der Datensicherheit von Anbeginn der Konzeptionsphase an bis zur Implementierung und Integration in die Systemlandschaft des Praxispartners. Im Ergebnis werden im Einzelnen folgende grundlegende Ziele verfolgt:

▪ Gehärtete Reference Systemarchitektur
▪ Sicherstellung der Datenvertraulichkeit (besonders personenbezogen) nach DSGVO
▪ Sicherstellung der Datenintegrität und Authentizität, sowie der Datensouveränität

Zu den Aufgaben im Rahmen dieses Arbeitspakets gehören Risikoanalyse, Einordnung hinsichtlich Datenschutzgrundverordnung und Ableitung von zu treffenden Maßnahmen:

▪ Durchführen einer Risikoanalyse
▪ Definition der Angriffsvektoren
▪ Sicherheitsanforderungen
▪ Handlungsbedarf ableiten
▪ Bewertung und Klassifizierung der erfassten Punkte auf Basis der DSGVO und Kundenanforderungen
▪ Absicherung der Datenerfassung und Sicherstellung der Vertraulichkeit nach der DSGVO und den Anforderungen aus  der Klassifizierung
▪ Ableiten von Maßnahmen
▪ zur Absicherung der Datenflüsse und Schutz gegen Manipulation
▪ zur Gewährleistung der Datenhoheit/-Souveränität
▪ zur Sicherstellung von Integrität und Authentizität der erfassten und verarbeiteten Daten
▪ Erstellung einer sicheren Referenz Systemarchitektur anhandder Erkenntnisse aus der Risikoanalyse und auf Basis des Praxisbeispiels in Absprache mit AP 3.1

n Arbeitspaket 4 „Messsysteme und Kenndaten" werden flankierend die Messmethoden erweitert, für KMU aufbereitet und eine Kenndatenbibliothek aufgebaut. Die Technische Hochschule Nürnberg ist hier bestimmend.

Ziel dieses Arbeitspakets ist die Entwicklung einer stationären Messstruktur zur Energiedatenerfassung in KMU. Der Energiefluss oder die relevanten Parameter sollen aufgezeichnet und in einer Datenbank gespeichert werden. Anschließend werden diese Daten verarbeitet und visualisiert. Als Input für dieses Arbeitspaket muss eine detaillierte Kenntnis über Energiefluss im betrachteten KMU-Partner vorliegen. Dies erfolgt durch die Untersuchung der Prozesse, der verfügbaren Lastprofile und der Verbrauchsdaten des KMU-Partners.

Auf der Grundlage der Analyse des KMU-Partners werden die erforderlichen Messgrößen definiert und relevante Messmethoden, Sensoren und geeignete Schnittstellen ausgewählt. Ein weiterer wichtiger Schritt ist die Implementierung eines Datenbankservers, der Daten effizient aufzeichnen und abspeichern kann. Hierzu sollen gängige Datenbanksysteme untersucht und evaluiert werden. Für die Datenerfassung und die Kommunikation mit dem Datenbankserver, wird eine CPU (z. B. speicherprogrammierbare Steuerung) benötigt. Zur Bedienung und Beobachtung des Gesamtsystems wird eine grafische Benutzeroberfläche erstellt, die es ermöglicht gemessene Daten, Warnungen oder Meldungen in Echtzeit zu visualisieren sowie historische Auswertungen vorzunehmen. Das gesamte System soll kostengünstig und modular aufgebaut sein, so dass der beteiligte KMU-Partner es effizient und nach seinen individuellen Bedürfnissen umsetzen kann. Diese stationäre Messinfrastruktur ermöglicht große Energieverbraucher zu erkennen und die Energieeffizienz langfristig zu steigern.

Im Rahmen des Arbeitspakets wird ein mobiles Messsystem entwickelt, dass relevante Messgrößen (bspw. Temperaturen, Volumenströme, elektrische Ströme, Spannungen und Phasenverschiebungen) erfassen und in einem integrierten Speicher abgelegen kann. Im inneren des Messsystems arbeitet ein Rechenmodul (bspw. eine SPS), das über verschiedene Input- und Outputmodule verfügt und somit eine Vielzahl verschiedener Messsensoren mit dem System verbunden werden können. Es ist geplant, das System modular mit austauschbaren und/oder erweiterbaren Modulen aufzubauen. Zur Parametrierung des Messsystems verfügt es über ein integriertes Bedienterminal mit Touch-Pad.

Wie in AP 4.1, muss eine detaillierte Kenntnis über die Energieflüsse des betrachteten KMU-Partners vorliegen, um die relevanten Messgrößen definieren zu können. Da es sich bei Messgrößen wie der thermischen Leistung, der elektrischen Leistung oder dem COP, um abgeleitete Messgrößen handelt, müssen diese auf Basis der real gemessenen Werte (bspw. Massenstrom, Temperatur, Strom, Spannung, etc.) berechnet werden. Dies wird durch die Programmierung von sog. Messkofferalgorithmen erreicht. Für die Kommunikation zwischen Sensoren und der CPU soll geprüft werden, ob neben der kabelgebunden auch eine drahtlose Kommunikation sinnvoll ist.

Das universelle und mobile Messsystem wird zur Messung und Aufzeichnung verschiedener Messgrößen verwendet, die als Grundlage für die Erstellung der Kenndatenbibliothek in AP 4.3 dienen.

Das Ziel dieses Arbeitspakets ist es, auf Basis der Erkenntnisse der AP 4.1 und 4.2 eine Kenndatenbibliothek zu erstellen. Damit ist es möglich, die Anzahl der Sensoren beim KMU-Partner zu minimieren und somit kostengünstig zu gestalten. Die typischen Verbraucher des Gebäudes und der industrielle Prozess müssen identifiziert werden. Durch die Analyse der relevanten Daten (bspw. elektrische/thermische Leistung) in Kombination mit den jeweiligen Betriebszuständen (bspw. AN/AUS, Drehzahl, Standby, etc.) werden Abhängigkeiten erkannt und in einen allgemeinen Ansatz überführt. Die Messdatenerfassung soll hauptsächlich mit dem in AP 4.2 entwickelten mobilen Messsystem erfolgen. Die gemessenen Daten werden analysiert, visualisiert und die erkannten Abhängigkeiten in einer Bibliothek mit typischen Verbrauchern zusammengefasst. Ziel ist es, die entwickelte Bibliothek in das EMS zu integrieren, um somit virtuelle Zähler zu ermöglichen. Die virtuellen Zähler in Kombination mit dem Betriebszustand der jeweiligen Anlage ermöglichen die Berechnung des Energieverbrauchs.

Arbeitspaket 5 „Prototypische Umsetzung bei einem KMU" beinhaltet diejenigen Arbeiten, die die beispielhafte Umsetzung des prototypischen Systems beim Projektpartner MC-Tech Metallbau GmbH betreffen und in enger Zusammenarbeit mit diesem vor Ort oder anhand der konkreten Messdaten erfolgen. Dies umfasst die Bestandsaufnahme, die Systemimplementierung, Praxistest und Optimierung. Die Überprüfung der Nutzerakzeptanz der zu entwickelnden Lösung ist zusätzlich Thema dieses Arbeitspaketes. Zur Herstellung von Schnittstellen werden teilweise Fremdleistungen herangezogen. Die Technische Hochschule Nürnberg wird hier die Koordination übernehmen.

Ziel des Arbeitspakets ist es, ausreichend Kenntnis über den Anlagenbestand des Praxispartners zu erhalten und alle notwendigen Vorbereitungen zu treffen, um ausreichend Informationen und Messdaten für die im Projekt vorgesehenen Entwicklungen zu erhalten.

Es erfolgt eine detaillierte Bestandserfassung der Produktionsanlagen und der technischen Gebäudeausrüstung des Demonstrationsprojektes sowie die Auswertung vorhandener energietechnischer Daten des Umsetzungspartners. Darauf aufbauend wird eine umfangreiche Energieanalyse in Anlehnung an die energetische Bewertung nach ISO 50001 bzw. Energieaudits nach DIN EN 16247-1 erstellt, um die Energieströme im Objekt zu erfassen. Als Grundlage für die Fehlerdiagnose und Betriebsoptimierung sowie die Ermittlung von Anwendungsfällen für maschinelles Lernen wird die Fehlerhistorie der Maschinen und Geräte analysiert.
Des Weiteren wird die Messinfrastruktur im Objekt erfasst, gegebenenfalls werden die Messaufzeichnungen erweitert und zusätzliche Messinstrumente installiert, um Testdatensätze für die weiteren Entwicklungen zu erhalten. Die Testdatensätze sind sowohl für die Modellentwicklung des maschinellen Lernens erforderlich, als auch für die Entwicklung virtueller Zähler zur vereinfachten Messdatenerfassung.

Um die erforderlichen Schnittstellen zur prototypischen Systemlösung entwickeln zu können, wird die IT-Infrastruktur des KMU-Partners aufgenommen und Optionen für die Integration werden abgestimmt. Ein weiterer Bestandteil ist die Erfassung der Organisationsstrukturen und Arbeitsprozesse im KMU als Grundlage für den Aufbau eines interaktiven Energiemanagementsystems. Innerhalb von AP 5.1 wird jeder der Projektpartner entsprechend den Erfordernissen seiner Aufgaben die entsprechenden Daten erheben.

Die Aufgabenstellungen in AP 5.2 umfassen folgende Punkte:

▪ Anbindung/Einbindung der Kundensysteme
▪ Gegebenenfalls Installation von Messtechnik
▪ Einführung der Kunden in Dashboards und Algorithmen
▪ Sicherstellung des Betriebs

Ziel dieses Arbeitspakets ist der Test des laufenden Systems in der Praxis unter Berücksichtigung von Aspekten der Integration des Systems in die betrieblichen Prozesse der MC-Tech Metallbau GmbH:

▪ Integrationstests um verschiedene voneinander abhängige Komponenten des komplexen Systems im Zusammenspiel miteinander zu testen in der Praxis zu testen
▪ Entwurf von Testfällen, deren Eingaben die zu integrierenden Bausteine stimulieren

Die Sicherung der Datenqualität wird anhand der folgenden
Faktoren erreicht:

▪ Parallele Konzeption von Tests und Permanentes Testing mittels vollautomatischer Komponententests
▪ Koordination von fachlichen Tests
▪ Festlegung eines fachlichen Abnahmeverfahrens
▪ Definition von Verantwortungen für Test und Freigabe
▪ Abstimmung des Freigabeprozesses

Ziel dieses Arbeitspaketes ist die Evaluation der entwickelten Softwarelösung und deren Mensch-Technik-Schnittstellen bzgl. Oberflächengestaltung, Benutzerfreundlichkeit und Datenschutz.

Im Rahmen dieses Arbeitspakets werden die folgenden Arbeiten ausgeführt: Jene Mitarbeitergruppen, auf die eine Einführung der Technologie Auswirkungen hat, werden identifiziert und gruppiert. Im Anschluss wird ein Mitarbeiterworkshop zur Identifikation von Anforderungen an das System vorbereitet und durchgeführt. Hierbei stehen sowohl der praktische Einsatz wie auch die Nutzerakzeptanz im Vordergrund. Des Weiteren werden eine Abfrage zu ethischen Grundanforderungen sowie eine Analyse des Einsatzes in einer Demonstrationsumgebung durch Beobachtungen, standardisierte Fragebögen mit Fokus auf Akzeptanz und Usability sowie Interviews durchgeführt. Die gewonnenen Ergebnisse werden ausgewertet und in einer Zusammenfassung aufbereitet.

In Arbeitspaket 6 „Optimierung des Prototypen KMU | ^plus" werden die in den Arbeitspaketen 2 bis 4 entwickelten Lösungen auf Basis der ersten praktischen Erfahrungen (AP 5) und in enger Zusammenarbeit zwischen den Projektpartnern weiter verbessert. Die Trevisto AG wird hierbei die übergreifende Koordination übernehmen.

Ziele dieses Arbeitspakets sind die Identifikation von falschen Prognosen und Fehlverhalten von Modellen sowie die Korrektur von Modellen sowie Minimierung des Messaufwands unter Beibehaltung der Aussagekraft der Machine-Learning-Modelle.

In diesem Arbeitsschritt geht es darum, die Performance der trainierten Modelle in der Praxis zu überprüfen. Zu den Aufgaben zählen im Einzelnen:
In einer Überprüfung des Verhaltens von analytischen Modellen gilt es zu klären, ob falscher Alarm/ falsche Benachrichtigungen gehäuft vorkommen, und welcher Natur diese sind. Das geschieht im Zusammenspiel mit dem Praxispartner. Ein Verfahren für diese Prüfung muss mit diesem definiert werden. Gegebenenfalls müssen Modelle neu bzw. mit unterschiedlichen Daten trainiert werden oder anders parametrisiert werden (Schwellwerte)

Identifikation der minimalen Sensorkonfiguration für das maschinelle Lernen (IIS): Mit Hilfe der in AP 2 entwickelten Modelle des maschinellen Lernens und den gesammelten Messdaten aus AP 4 und AP 5 sollen die aussagekräftigsten Sensoren bzw. die Art der Sensorik (z. B. Temperatur vs. Schwingungen) identifiziert und Schwellenwerte für die mindestens geforderte Messgenauigkeit gefunden werden (z. B. sekundengenaue Messungen vs. Millisekunden genaue Messungen). Zur Identifikation der aussagekräftigsten Sensoren müssen diese zunächst auf ihre Beiträge zur Gesamtaussagekraft der entwickelten Modelle hin analysiert werden (z. B. durch unterschiedliche Kombinationen der Sensordaten). Untersuchungen zur Bestimmung der benötigten Messgenauigkeit können vermutlich durch eine Transformation der vorhandenen Messwerte auf eine höhere Aggregationsstufe simuliert werden (z. B. Aggregation von millisekundengenauen Messdaten auf sekundengenaue Messdaten).

Optimierung und Anpassung von Prognosemodellen (Technische Hochschule Nürnberg):
Auf Basis der Messdaten aus AP 4 werden die entwickelten Modelle aus AP 2 validiert, optimiert und angepasst. Durch den Vergleich der Modellprognosen mit den tatsächlichen Messdaten können Abweichungen identifiziert und durch eine Anpassung der Modellparameter oder Koeffizienten die Modellgenauigkeit gesteigert werden.

Ziel dieses Arbeitspakets ist es, die Praxistauglichkeit der prototypischen Systemlösung aufzuzeigen und erforderliche Verbesserungen herauszuarbeiten.

Folgende Schritte sollen als qualitätssichernde und optimierende Maßnahmendurchgeführt werden:

Eine Überprüfung und systematische Aufzeichnung des Verhaltens der Systemlösung im Hinblick auf
▪ Ausfälle/Bugs: Welche Probleme treten unter welchen Bedingungen auf?
▪ Geschwindigkeit: Reicht die Geschwindigkeit von Datenflüssen, Dashboards und Vorhersagen von analytischen Modellen aus?

Datenqualitätsprobleme: Welche Daten sind wann und wie stark betroffen?
▪ Parallele Konzeption von fachlichen Tests
▪ Koordination von fachlichen Tests
▪ Festlegung eines fachlichen Abnahmeverfahrens für Komponenten
▪ Definition von Verantwortungen für Test und Freigabe
▪ Abstimmung des Freigabeprozesses

Ziele in diesem Arbeitspaket sind die Anpassung des Messaufwands an den tatsächlichen Bedarf und die Verbesserung der Messsysteme hinsichtlich Einsatz und Bedienung.

Die Optimierung der Messsysteme bezieht sich auf die im Rahmen von AP 4.1 und 4.2 entwickelten stationären und mobilen Messsysteme. Ziel dieses Arbeitspaketes ist die technisch- und kostenorientierte Optimierung der Systeme. Dies erfolgt unter Zuhilfenahme der Erfahrungen aus der vorangegangenen Anwendungsphase.

Mögliche Verbesserungspotenziale könnten beispielsweise die Anpassung des Messaufwands an den tatsächlichen Bedarf sein. Dies kann bedeuten, dass Messstellen, die sich während der Anwendung als irrelevant herausgestellt haben, entfernt werden. Ebenso kann ein Hinzufügen weiterer Messstellen für eine ganzheitliche Energiedatenerfassung notwendig sein. Es sollen auch Optimierungspotentiale der Systeme hinsichtlich der Anwenderfreundlichkeit, der Datenhaltung und der Datenauswertung erkannt und in die Überarbeitung des Systems einfließen.

Arbeitspaket 7 „Publikation" fasst die Arbeiten an Dokumentationen und Leitfäden zusammen, die nach Projektende als digitale oder gedruckte Handreichungen das Arbeiten mit dem System erläutern oder ergänzen. Über eine Projekt-Website sollen das Projekt und Ergebnisse der Öffentlichkeit vorgestellt werden. Die BUILD.ING Consultants + Innovators GmbH wird hier die Federführung übernehmen.

Ziel dieses Arbeitspaketes ist es, Informationen über das Projekt für Internet Recherchen verfügbar zu machen und so eine breitere Öffentlichkeit zu erzielen. Ergebnisse des Projektes können so schnell und unkompliziert der Öffentlichkeit vorgestellt werden.

Zu Projektbeginn wird eine Projektseite erstellt und im Internet veröffentlicht. Der Internet-Auftritt soll die geplanten Projektinhalte und die Projektpartner vorstellen. Die Seite wird durch die BUILD.ING Consultants + Innovators GmbH verwaltet. Inhalte und Design werden unter allen Projektpartnern abgesprochen und durch die BUILD.ING Constultants + Innovators GmbH aufbereitet.

Im Projektverlauf sowie zu Projektende werden Ergebnisse des Projektes integriert. Insbesondere zu den Meilensteinen wird der Projektstand geprüft und der Inhalt der Seite angepasst. Die erstellten Leitfäden und andere Veröffentlichungen der Projektpartner können auf der Seite zum Download bereitgestellt oder verlinkt werden. Das erarbeitete Wiki zur Einführung eines Energiemanagements in KMU (AP 7.2) soll ebenfalls auf der Plattform vorgestellt und ganz oder in Teilen veröffentlicht werden.

Ziel dieses Arbeitspakets ist die Bereitstellung von handhabbaren Lösungsvorschlägen für KMU zu diversen Frage-/Problemstellungen eines Energiemanagementsystems.

Die in AP 3.3 erarbeiteten Inhalte werden in diesem Arbeitspakt leicht verständlich aufbereitet und die einzelnen Beiträge untereinander vernetzt. Die Beiträge des Wikis sollen folgende Punkte behandeln:

▪ Klärung von Begriffen des Energiemanagements
▪ Anforderungen verschiedener Normen des Energiemanagements
▪ Vorschläge für die Einführung eines Energiemanagementsystems in KMU
▪ Vorgehensweise für die Entwicklung einer Energiestrategie des Unternehmens
▪ Instrumente eines kontinuierlichen Verbesserungsprozesses
▪ Hinweise für eine strukturierte Energiedatenerfassung in Unternehmen

Darüber hinaus wird eine Struktur erarbeitet, die dem KMU eine Ausgangsbasis für die Erstellung eines unternehmensinternen Informationssystems für das Energiemanagement bieten soll.

Die Erfahrungen und Erkenntnisse, die im Rahmen der Entwicklung der mobilen und stationären Messsysteme sowie aus der Zusammenarbeit mit dem untersuchten Unternehmen, gesammelt wurden, werden im Rahmen von AP 7.3 in einem Leitfaden für den effektiven Einsatz stationärer und mobiler Messtechnik zusammengefasst. Der erstellte Leitfaden bietet eine Hilfestellung für KMUs, um diese bei der Einführung einer ganzheitlichen Energiedatenerfassung zu unterstützen (Hilfe zur Selbsthilfe). Dabei sollen neben Hinweise zu kritischen Verbraucher und Messstellen auch Hilfestellungen zum Aufbau einer zielorientierten Datenerfassung und Datenhaltung zur Verfügung gestellt werden.

Der Nutzer soll durch die Dokumentation in die Lage versetzt werden, die entwickelte Software selbstständig zu bedienen und wesentliche Zusammenhänge zu verstehen.

In der Dokumentation sollen die wesentlichen Bedienschritte leicht verständlich aufbereitet werden, die Struktur der Software soll dargestellt und Anforderungen an Schnittstellen aufgezeigt werden.