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.