Titel:

L.104.6123 Datengetriebenes Ressourcenmanagement

Ziel der Veranstaltung:
Die Studierenden erwerben zunächst Grundlagen zu Ressourcen-, Energie- und Datenmanagement. Anschließend bearbeiten sie in interdisziplinären Teams praxisnahe Aufgaben zur Steigerung der Nachhaltigkeit in Produktion und Industrie. Dabei werden technische und datengetriebene Lösungen entwickelt, die sowohl Innovations- als auch Team- und Kommunikationskompetenzen fördern.

Zielgruppe:
Masterstudierende der Studiengänge Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen, Chemieingenieurwesen und Elektrotechnik.

Inhalt:
Die Lehrveranstaltung verbindet Themen aus Industrial Internet of Things (IIoT) und Ressourcenmanagement, mit Fokus auf Energie- und Materialeffizienz in industriellen und haushaltsnahen Anwendungen. Die Studierenden lernen, Prozesse datenbasiert zu erfassen, zu analysieren und effizient zu gestalten.

Semesteraufgabe (WS 2024/25 – Ressourceneffizientes Home-Management):
Im aktuellen Semester untersuchen die Studierenden datengetriebene Energiemanagementsysteme im Haushalt und in der Fabrik. Mithilfe von Home Assistant, Raspberry Pi, Sensorik, Solarpanels und elektrischen Verbrauchern entwickeln sie modulare Demonstratoren, um Energieflüsse sichtbar zu machen und Optimierungsstrategien für ein ressourceneffizientes Smart Home bzw. Smart Factory zu erproben.

Lehr- und Lernformen:
Kombination aus Vorlesung, Übung und Projektseminar. In Gruppen (3–5 Personen) planen, realisieren und analysieren die Studierenden ihre Demonstratoren und präsentieren am Semesterende ihre Ergebnisse.