Due to the rising number of electrical loads and sources in a household, energy management in households gains importance. This thesis describes common technologies found in modern houses and shows an implementation of an energy management system for home automation. In the past, the electrical installation of a house consisted mainly of lights and sockets. Nowadays there might be energy storages, heating controls, photovoltaics and much more. These devices are available from various manufacturers and in various designs. The built-in controllers usually only offer limited, manufacturer-specific interfaces, which cannot be connected directly to each other. For the cooperation of the systems, a central control system needs to be installed. This controller should read out and visualize the data using the offered interfaces. Based on the data, the controller can also make decisions and pass them on to the systems. This thesis covers the common technologies found in a modern house, including smart home controllers, heating, photovoltaics and charging stations for electric vehicles. It describes their working principles as well as their implementation in the energy management system. As a result, an energy management is implemented in existing buildings, in this case in the energy and solution laboratory (EAS-LAB) at CAMPUS 02, as well as in a single-family house in East Tyrol. In both buildings, different power sources and consumers are to be linked with the help of the control system.

Diese Masterarbeit befasst sich damit, den Verbrauch von elektrischer Energie, sowie von Wärmeenergie der Produktionsanlagen von Iprona Güssing automatisiert zu erfassen. Um die geplante Einmegawatt Photovoltaikanlage effizienter nutzen zu können und die Lastspitzen bei der Wärmeabnahme zu glätten, werden Lastverschiebungspotentiale aufgezeigt. Im Zentrum steht die automatisierte Datenerfassung, welche alle Daten der Messpunkte in einem zentralen Punkt zur Erstellung von aussagekräftigen Analysen bündelt. Zu Beginn erfolgt ein Überblick über die Prozesse von Iprona Güssing zur Verarbeitung von Holunderbeeren zu Saftkonzentrat. Anschließend folgt ein Einblick in die Theorie der Messgeräte, deren Kommunikationsmöglichkeiten sowie die geeigneten Datenbankmodelle. Die Auswahl der passenden Software wird durch einige erfolgreich implementierte Messungen bestätigt. Diese bietet die Lösung für die bisher ungelösten Probleme an dem Messtechnikbestand. Die erfassten Daten werden zur Gegenüberstellung der Datenbanksysteme in verschiedene Datenbanken abgelegt. Daraufhin folgt die Analyse und Visualisierung der Daten mit einer dafür abgestimmten Software. Die Untersuchungsergebnisse veranschaulichen, das es mit open source Software möglich ist, das Ziel der zentralen Datenerfassung und Auswertung zu verwirklichen. Abschließend werden Lastverschiebungspotentiale in Bezug auf die einzelnen Prozesse erhoben. Die Kälteanlage bietet das größte Potential für Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen, durch die mögliche Integration eines Eisspeichers sowie die Nutzung von Solarenergie.

Zur Steuerung von Industrieanlagen werden häufig speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS) eingesetzt. Die Firma ERST Elektro- und Regeltechnik Steiner GmbH entwickelt Programme für diese Systeme. Da derzeit die gesamte Programmierung per Hand erfolgt, ist dieser Vorgang zeitaufwändig und fehleranfällig. Ziel dieser Masterarbeit ist es, ein Programm zu entwickeln, welches das SPS-Grundprogramm automatisch generiert. Der theoretische Teil dieser Arbeit befasst sich mit den Anforderungen an den Codegenerator und den Möglichkeiten der Realisierung. Hierfür wurden der aktuelle Arbeitsprozess ohne Codegenerator und die Schnittstelle zwischen dem Codegenerator und der SPS-Entwicklungsumgebung Siemens TIA Portal analysiert. Zusätzlich wurden der Softwareentwicklungsprozess und Möglichkeiten, den Codegenerator zu programmieren, genauer erforscht. Basierend auf den Ergebnissen dieser Untersuchungen wurde das Codegenerator-Programm entwickelt und in einem Pilotprojekt erfolgreich eingesetzt. Der Codegenerator generiert das SPS-Grundprogramm einschließlich aller Betriebsmittel des Systems sowie eine Liste aller möglichen Fehlermeldungen. Tests des Codegenerators haben gezeigt, dass der Einsatz dieses Programms zu einer Verringerung von Programmierfehlern und zu einer Einsparung von Arbeitszeit und somit zu einer Kostenersparnis führt. Bei der Analyse des Projektablaufs mit Codegenerator wurden zusätzliches Automatisierungs- und Optimierungspotenzial von anderen Arbeitsschritten gefunden. Der Codegenerator ist einsatzbereit und wird zukünftig in allen Projekten eingesetzt. Ergänzend kann mit den Ergebnissen der Masterarbeit der Programmierprozess noch weiter optimiert werden als ursprünglich angenommen.

Der Schwerpunkt dieser Masterarbeit liegt auf der Entwicklung eines Lernmanagementsystems für die Jugend des Landesfeuerwehrverbandes Steiermark. Ziel ist es, eine webbasierte Plattform zu schaffen, welche die Mitglieder der Jugendfeuerwehr während ihrer Lerntätigkeiten unterstützt. Durch den Einsatz moderner Didaktik und der Implementierung einer adäquaten Methodik soll das Lernerlebnis auf dem Niveau des Wissenstests in allen drei Stufen (Bronze, Silber und Gold) verbessert werden. Über die Lernfunktion können die Jugendlichen über jedes internetfähige Endgerät ihr Wissen aneignen. Mit der Wettkampf-Funktion können die Jung-Florianis die erlernten Kenntnisse spielerisch mit ihren Kameraden*innen unter Beweis stellen. Darüber hinaus wird ein eigenes Bewertungstool für die engagierten Ausbilder implementiert, mit dessen Hilfe laufend auf die vorhandenen Lerndefizite der Jugendmitglieder eingegangen werden kann. Zusätzlich musste zum Grundkonzept der Plattform die Datenbank des Landesfeuerwehrverbandes Steiermark eingebunden werden, um eine nicht-passwortgebundene Anmeldung zu realisieren. Das Resultat ist eine lauffähige Lernplattform, welche auf einem lokalen Server integriert wurde und alle essenziellen Themengebiete abdeckt.

In der industriellen Produktion stehen Unternehmen vor der Aufgabe, sowohl neue als auch bestehende Anlagen nachhaltig und effizient zu gestalten. Klassische Engineering-Ansätze sind oft hardwaregetrieben und berücksichtigen Nachhaltigkeit erst spät, was zu hohen Kosten und langen Entwicklungszeiten führt. Diese Arbeit entwickelt eine nachhaltige Engineering-Strategie basierend auf Sequence Logic Modelling (Selmo). Im Fokus steht der P-T-F-Ansatz (Prozess, Technologie, Funktion), der bereits im Pre-Engineering alle Anforderungen klar definiert und blinde Flecken vermeidet. Diese Methodik wurde in zwei Szenarien angewendet. Beim Retrofit einer bestehenden Fischertechnik-Fertigungslinie und bei der Betrachtung einer Neuanlage. Im Retrofit konnten durch gezielte Nachrüstung die Prozessqualität und Verfügbarkeit deutlich verbessert werden. Bei der Neuanlage zeigte sich, dass frühe Prozessdefinitionen Zeit und Kosten sparen. Zwei reale Fallstudien bestätigen den Erfolg. Das Retrofit-Projekt der VELOX Werk GmbH führte zu einer 25 % höheren Produktionsleistung und seit fünf Jahren zu keinem einzigen Eingriff in die Software. Die Neuanlage eines führenden Getränkeherstellers wurde bereits in der Engineering-Phase durch die Anwendung der Strategie optimiert. Ergänzend werden ESG- und CSRD-Richtlinien betrachtet. Die durchgängige Prozessmodellierung erhöht die Energieeffizienz und schafft eine transparente Datengrundlage. Künftig könnte Künstliche Intelligenz dabei helfen, Prozessmodelle automatisch zu erstellen und weiterzuentwickeln. Die Ergebnisse zeigen, dass durch eine konsequente Prozessmodellierung und den gezielten Einsatz moderner Steuerungstechnik nachhaltige, effiziente und wirtschaftlich vorteilhafte Produktionsprozesse geschaffen werden können. Die entwickelte Engineering-Strategie ermöglicht es Unternehmen, Kosten zu reduzieren, den Maschinenbetrieb zu optimieren und gleichzeitig regulatorische Anforderungen an Nachhaltigkeit und Effizienz zu erfüllen.

Steigende Energiekosten sind für viele Unternehmen und Privatpersonen ein Grund zur Sorge. Die Nutzer wollen Sicherheit und Stabilität, wenn es um die Wärme-/Elektrische Energieversorgung geht. Vor dem Hintergrund von Krisensituationen und steigenden Energiepreisen rückt das Thema alternative Energiequellen, die diesen Bedarf decken können, in den Fokus der Verbraucher. Eine Analyse des Themenbereichs und der aktuellen Forschung zeigt ein zunehmendes Interesse an alternativen Energiequellen und eine allmähliche Entwicklung in diesem Bereich. Diese Entwicklung stellt sicher, dass diese Technologie nicht nur für große Unternehmen, die sich auf die elektrische Energieerzeugung konzentrieren, sondern auch für kleine Unternehmen und Privatpersonen rechenbar sind. Der österreichische Markt für alternative Energiequellen bietet eine breite Palette von Optionen und ermöglicht Kombinationen, die das Feld flexibler und erschwinglicher machen und die Kundenanforderungen so genau wie möglich erfüllen. Die große Auswahl an Alternativen wirft jedoch die Frage nach der richtigen Wahl der richtigen Energiequelle und ihrer Umsetzung auf. Um dieses Problem zu lösen, wurde der folgende Leitfaden entwickelt. Er enthält Informationen über die verschiedenen Energiequellen, um sich ein Bild von ihrer Verwendung zu machen, Informationen und Empfehlungen für ihre Kombination sowie einen Vergleich der Quellen anhand der erforderlichen Parameter, um die geeignete Option zu bestimmen. Das Ergebnis ist ein Leitfaden, der privaten Nutzern hilft, die am besten geeignete elektrische Energie- und Heizquelle zu finden. Die Wahl der Quelle unter den Alternativen erfolgt durch den Vergleich von Eigenschaften und die Erstellung einer Matrix, die eine Auswahl von Heizsystemen und elektrische Energieerzeugung ermöglicht. Der methodische Ansatz besteht in einer ersten Durchsicht der verfügbaren alternativen Energie Quellen auf der Grundlage von Recherchen zum Themenbereich. Die Marktanalyse hilft dabei, die wichtigsten Merkmale zu ermitteln, die für die Bestimmung des optimalen Systems wichtig sind. Zwei Bereiche müssen angegangen werden: die Bereitstellung von Wärme und die Bereitstellung von elektrischer Energie. Die Effizienz des Systems wird mit Hilfe einer Kosten-Nutzen-Analyse bewertet. Das Ergebnis zeigt, dass ein Hybridsystem, das eine Photovoltaikanlage und eine Wärmepumpe kombiniert, alle notwendigen Anforderungen am besten erfüllt. Abschließend wird das gewählte System mit Hilfe eines entwickelten Berechnungstools berechnet und die Auslegung des Gesamtsystems ermitteln zu können. Die Einführung und Verbreitung solcher Systeme auf der Ebene der privaten Haushalte hat eine gewisse Bedeutung für die Entwicklung der Wirtschaft des Landes. Diese Arbeit beschreibt mögliche Markttrends und prognostiziert die Entwicklung dieses Bereichs auf der Grundlage möglicher Risiken und Chancen.

Die Komplexität von automatisierten Systemen, die durch eine speicherprogrammierbare Steuerung (SPS) gesteuert werden, wie es Prüfstände in der Automobilindustrie sein können, nimmt weiter zu. Die herkömmliche Planung, Programmierung und Bewertung dieser Systeme ist auf lange Sicht nicht kosteneffizient. Daher ist es für den Erfolg eines Unternehmens wichtig, die Effizienz des Entwicklungs- und Fertigungsprozesses zu steigern. Ziel dieser Masterarbeit ist es daher, eine Anwendung zu entwickeln, die den Prozess solcher Systeme stärker automatisiert. Dies bedeutet, dass eine SPS-Software oder ein Validierungsplan für ein System nahezu automatisiert erstellt wird. Um dieses Ziel zu erreichen, ist die programmierte Anwendung in der Lage, Daten aus einer externen Quelle zu importieren und konvertieren. Die importierte Datei wird aus einem aktuellen Schaltplanprojekt eines solchen automatisierten Systems erstellt. Die Anwendung wandelt diese Daten in nützliche Informationen um, die in der entwickelten Anwendung verarbeitet werden, um den Entwicklungsprozess zu automatisieren. Zusammengefasst erlaubt das entwickelte Programm die Erstellung einer Hardwarekonfiguration, das Anlegen lokaler und globaler Variablen, die Erstellung von definierten Quellcodezeilen in der Entwicklungsumgebung TwinCAT3 sowie die Erstellung eines Bewertungsplanes. Je nach Komplexität des Systems ist das manuelle Eingreifen von Entwickler*innen in die Projekterstellung möglich bzw. notwendig. Allerdings macht diese Anwendung den Entwicklungsprozess von Anlagen, welche von einer SPS gesteuert werden, effizienter und führt zu einer Senkung der Fehleranfälligkeit.

Die Elektrifizierung führt zur Zeit zu den größten Änderungen in der Automobilindustrie. Obwohl Brennstoffzellen Teil eines elektrischen Antriebsstrangs sein könnten, konnten sie sich bis heute nicht auf dem Markt durchsetzen. Einer der Hauptgründe dafür ist die vergleichsweise kurze Lebensdauer eines Brennstoffzellen-Stacks. Die Lebensdauer wird maßgeblich beeinflusst von Degradationseffekten, welche in suboptimalen Betriebspunkten verstärkt werden. Das Ziel dieser Arbeit ist, ein System für einen Polymerelektrolyt-Membran-Brennstoffzellen Stack zu entwickeln und in einen Prüfstand zu integrieren, damit Degradationseffekte überwacht und vermessen werden können. Um das zu erreichen, muss der Brennstoffzellen-Stack durch den Systemaufbau in unterschiedliche Betriebspunkte (Strom, Spannung, Gasmenge und Temperatur) versetzt werden können. In jedem Betriebspunkt kann somit eine elektrochemische Impedanzspektroskopie sowie eine Klirrfaktoranalyse durchgeführt werden. Die Messdaten geben Auskunft über den technischen Zustand der Zelle. Weiters wird eine Messmethode entwickelt, die ein effizientes und automatisiertes Testen sowie selbstständiges Ermitteln der optimalen Betriebspunkte ermöglicht. Das Ergebnis dieser Arbeit ist ein Brennstoffzellen-System, das aufgebaut und in einen Prüfstand integriert ist. Die Messmethode wird in näherer Zukunft umgesetzt und soll für weitere Prüfstände standardisiert eingesetzt werden. Dieser Aufbau ermöglicht eine innovative Untersuchung von Degradationseffekten, die eine wichtige Rolle in der weiteren Brennstoffzellenentwicklung für Fahrzeuge spielen.

Der kontinuierlich steigende Bedarf an elektrischer Energie und die negativen Auswirkungen des Klimawandels verlangen effiziente und kohlenstoffarme Technologien in der Energieversorgung. Vor allem der Photovoltaik (PV-Energie) wird dabei ein hohes Potenzial zugeschrieben, was sich auch in einer stetigen Erhöhung der installierten PV-Anlagen widerspiegelt. Um einen störungsfreien und effizienten Betrieb der PV-Anlagen zu ermöglichen, ist es notwendig, Fehler frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Vor diesem Hintergrund beschäftigt sich die vorliegende Arbeit mit folgender zentralen Fragestellung: Inwiefern kann ein Digitaler Zwilling der Energieproduktion einer nachgeführten PV-Anlage zur Fehlerdiagnose angewandt werden? Die Untersuchung erforscht dabei u.a. die Parameter, die zur Entwicklung eines solchen Energiemodells notwendig sind. Mithilfe einer entwickelten Messtechnik werden die Ausrichtung, die Neigung und die Temperatur der PV-Module sowie die globale Strahlungsintensität ermittelt. Dabei sendet ein Mikrocontroller zur weiteren Verarbeitung die Messwerte per Modbus TCP an einen Server. Basierend auf den erhobenen Kenngrößen und dem aktuellen Sonnenstand wird die Leistung der PV-Anlage in C# simuliert. Zur Visualisierung und Auswertung werden die Ergebnisse in ein Prozessleitsystem überführt sowie in einer SQL-Datenbank archiviert. Die Modellevaluierung zeigt, dass die Genauigkeit der erhobenen Parameter ausreichend hoch ist, um damit die Leistung der PV-Anlage zu simulieren. Lediglich die Bestimmung der Strahlungsanteile auf einer geneigten Fläche erweist sich als problematisch und bedarf, für eine exakte Erhebung, zusätzlicher Sensorik. Mit Hilfe des entwickelten Modells lassen sich die wesentlichen Zusammenhänge u.a. von Sonnenstrahlung, Einfallwinkel und Energieertrag, abbilden. Obwohl bereits erste Fehlerdiagnosen mit dem Modell getätigt werden können, ist eine Erweiterung der Abbildungstiefe und Modellkomplexität dringend empfohlen. Erst hierdurch lassen sich detaillierte Aussagen über die heterogenen Fehlerarten tätigen. Daneben stellt die Auswertung der Modellanomalien durch Verwendung von selbstlernenden Algorithmen eine, auf diese Arbeit aufbauende, innovative Forschungsthematik dar.

In der vorliegenden Arbeit wird der Einsatz von erklärbarer künstlicher Intelligenz (XAI) zur Unterstützung von Predictive-Quality-Anwendungen in industriellen Prozessen untersucht. Ziel ist es, Qualitätsabweichungen frühzeitig zu erkennen und gleichzeitig die Entscheidungsprozesse der KI für Nutzer*innen nachvollziehbar zu gestalten. Es werden sowohl die Potenziale als auch die Herausforderungen beim Einsatz von XAI im Produktionsumfeld beleuchtet. Ein besonderer Fokus liegt auf der Integration von Erklärbarkeitsmethoden, die es ermöglichen, die Vorhersagen der KI-Modelle transparent darzustellen und das Vertrauen der Nutzer*innen in die Systeme zu stärken. Dazu wird ein XAI-Analytics-Board entwickelt, das eine benutzerfreundliche Visualisierung der KI-Ergebnisse sowie der zugrunde liegenden Erklärungen bietet. Die Arbeit behandelt dabei Aspekte wie eine intuitive Bedienoberfläche, responsives Design und die effiziente Datenhaltung zur Sicherstellung der Skalierbarkeit und Performance des Systems. Durch den Einsatz von erklärbarer künstlicher Intelligenz in Predictive-Quality-Anwendungen kann die Qualitätssicherung in der Produktion verbessert werden. Gleichzeitig bietet das XAI-Analytics-Board den Nutzer*innen eine verständliche und praxisnahe Möglichkeit, die KI-gestützten Vorhersagen und deren Erklärungen gezielt für Entscheidungsprozesse zu nutzen.

Die vorliegende Masterarbeit widmet sich der Modellierung und Optimierung eines intelligenten Energiesystems. Das Energiesystem besteht aus einem Einfamilienhaus, einer Photovoltaikanlage, einem Batteriespeicher und einem Elektrofahrzeug. Die Analyse dieser Komponenten führt zu einer Vielzahl von Daten aus unterschiedlichen Quellen. Ziel ist es, diese umfassende Datenbasis mithilfe eines KI-basierten Regelungssystems zu verarbeiten und so die Energieflüsse optimal an die jeweiligen Betriebsbedingungen anzupassen. Im theoretischen Teil werden dazu zunächst die Ausgangslage, die technologischen Rahmenbedingungen und die Herausforderungen der Energieversorgung untersucht. Im weiteren Verlauf werden die wesentlichen Systemkomponenten, darunter Photovoltaikanlagen und Batteriespeicher detailliert betrachtet und auch Lastprofile sowie Konzepte des Energiemanagements vorgestellt, um deren Funktionsweise und Abhängigkeiten zu analysieren. Danach werden die Modellierung des Energiebedarfs, die Anforderungen an ein Simulationsmodell sowie verschiedene Optimierungsansätze, von klassischen Regelungstechniken bis hin zu KI-basierten Verfahren behandelt. Auf diese Weise werden jeweils praktikable Vorgehensweisen und Lösungen für die Umsetzung ermittelt. Im praktischen Teil liegt der Fokus auf der Entwicklung eines Simulationsmodells, das die einzelnen Komponenten´realitätsgetreu abbildet und zu einem Gesamtsystem zusammenführt. Ein ebenso wichtiger Bestandteil ist die Umsetzung einer Regelung auf Basis von Reinforcement Learning. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass das auf künstlicher Intelligenz basierende System flexibel auf wechselnde Bedingungen reagieren und den Energiefluss im Haushalt effizient koordinieren kann.