Electricity profiLe MOnitoring (ELMO) ist Energiemonitoring mit Commercially-Off-The-Shelf (COTS) Hardware. Erfassungssysteme werden in einem für die Lehre genutzten Nähmaschinen-Maschinenpark über mehrere Räume an der Fakultät Textil & Design (TD) der Hochschule Reutlingen (https://www.reutlingen-university.de) ausgebracht. Es folgt ein längerer unbeaufsichtigter Betrieb der Datenerfassung. Eine Datenauswertung macht verschiedene Betriebsbedingungen sichtbar.

Ziele

Reale Energieverbrauchsdaten für Forschung und Lehre an der Hochschule zur Verfügung stellen. Bisher manuell erfasste Betriebsbedingungen, u.a für Wartung und Auslastung, im Anwendungskontext automatisiert erfassen können.

Nutzen

Mit ELMO steht ein 24/7 Energieerfassungssystem in einer realen Umgebung an der Hochschule zu Verfügung. Es verbessert die Koordination von Lehraktivitäten an den Maschinen und führt zu einer besseren Lernerfahrung für Studierende. Es unterstützt  die Planung und den Einsatz von finanziellen Investitionen bei Wartung und Anschaffung. Darüber hinaus dient ELMO als kontinuierliche Datenquelle für aktuelle Forschungen im Bereich der Digitalisierung von Energiemärkten.

Ein besonderes Merkmal ist, dass Systembau, Anwendung und Forschung durch verschiedene Vertreter aus drei Fakultäten der Hochschule abgedeckt werden. ELMO ist ein interfakultatives Projekt mit den folgenden Kooperationspartnern

• Fakultät Informatik (INF); Prof. Dr. Christian Decker (Principal Investigator)
• Fakultät Textil & Design (TD); Prof. Dr. Katerina Rose
• Fakultät Technik (TEC); Prof. Dr. Debora Coll-Mayor, Prof. Dr. Antonio Notholt

 

Herausragende Merkmale: Lehre, Forschung und Anwendung sind eng verzahnt

• Lehre: Studierende der Fakultät INF wenden ihr Wissen aus verschiedenen Modulen der Wirtschaftsinformatik in einem konkreten Anwendungsprojekt an. Sie arbeiten im Team mit modernen agilen Projektmethoden. Komplette Projektdokumentation und Code stehen öffentlich als Open-Source zur Verfügung.
• Anwendung: Prof. Rose (Fakultät TD) möchte die Ressourcenauslastung verbessern. Studierende sollen bessere Lernbedingungen nutzen können. Die Wartung des Maschinenparks soll zielgerichtet unterstützt werden. Eine Nutzungsanalyse soll Investitionen in Maschinen besser quantifizieren.
• Forschung: Prof. Coll-Mayor und Prof. Noholt (Fakulktät TEC) untersuchen wie Energienutzung und -verteilung durch neue datenbasierte Methoden gesteuert werden können. ELMO als Datenquelle eines realen Anwendungsumfeldes erweitert bisherige Energieverbrauchssimulationen und erlaubt neuartige wiss. Untersuchungen und Beiträge zu leisten.

 

Bezug zur Hochschule Reutlingen (HSRT)

• Der HSRT Campus bietet ein einzigartiges Umfeld, ein solches Projekt innhalb eines Semesters umzusetzen. Der Campus kombiniert die Schlüsselpartner der Kooperation.
• Außenwirkung ist durch öffentliche Dokumentation wie auch die vielfältige Nutzung von ELMO in Forschung, Lehre und Ressourcenverwaltung sichtbar.
• Finanzierung: Mittel des Lehrpreises 2017 der HSRT von Prof. Dr. Decker werden eingesetzt, um Vorhaben mit extrem geringer Vorlaufzeit und hoch flexibel zu finanzieren.

 

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