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Auflistung nach Schlagwort "Windenergie"

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  • Textdokument
    Digitalisierungsworkflow zur Strukturierung und Standardisierung von Instandhaltungsinformationen von Windenergieanlagen
    (INFORMATIK 2021, 2021) Lutz, Marc-Alexander; Beckh, Katharina; Kindermann, Jörg; Schneider, Juliane; Walgern, Julia; Pfaffel, Sebastian; Faulstich, Stefan; Staack, Alisa
    Die Instandhaltung von Windenergieanlagen erfolgt derzeit zumeist reaktiv und bietet damit Potenzial zur Kostensenkung und Steigerung der Anlagenverfügbarkeit. Die hierzu notwendige genaue Kenntnis der Anlagenzuverlässigkeit erfordert die detaillierte Analyse historischer Instandhaltungsberichte. Daten aus den Instandhaltungsberichten müssen hierzu strukturiert und einheitlich klassifiziert vorliegen. In der Praxis bestehen Einsatzbeschreibungen in Instandhaltungsberichte häufig aus Freitexten, existierende Standards bleiben ungenutzt und der vorhandene Datenbestand bleibt aufgrund des hohen Aufwands einer manuellen Aufbereitung unerschlossen. In dieser Arbeit wird ein Digitalisierungsworkflow skizziert, welcher bestehende I Instandhaltungsinformationen nutzbar machen soll. Hierzu werden existierende Verfahren zur Digitalisierung, Informationsextraktion und Klassifizierung vorgestellt und hinsichtlich des Einsatzes im beschriebenen Anwendungsfall bewertet. Diese Verfahren können zu einem Digitalisierungsworkflow kombiniert werden, um die für eine Instandhaltungsoptimierung notwendige Datengrundlage zu erreichen. Die hier betrachteten Verfahren stammen aus dem Bereich der Optical Character Recognition sowie des Natural Language Processing und der Textklassifikation.
  • Konferenzbeitrag
    MARLA – Masters of Malfunction -VR Game zum Trainieren der Fehlerdiagnosekompetenz in der Erstausbildung im Bereich Elektro- und Metalltechnik
    (Wettbewerbsband AVRiL 2021, 2021) Spangenberger, Pia; Matthes, Nadine; Kruse, Linda; Kybart, Markus; Schmidt, Kristina; Kapp, Felix
    Im vorliegenden Beitrag wird die Entwicklung des Virtual Reality (VR) Game MARLA beschrieben sowie erste Evaluationsergebnisse präsentiert. Mit dem VR Game MARLA wird die Fehlerdiagnosekompetenz im Bereich der Elektro- und Metalltechnik trainiert. Zielgruppe sind Aus­zubildende in der Erstausbildung an beruflichen Schulen und Ausbildungszentren. Der Fehlerdiagnoseprozess wird am Beispiel einer Offshore-Windkraftanlage in einem authentischen Setting trainiert. Dabei liegt im Projekt MARLA ein Schwerpunkt auf der theoretisch fundierten Gestaltung der VR Umgebung. Unter Bezug auf den Cognitive-Apprenticeship-Ansatz wurde eine pädagogische Agentin in die Anwendung implementiert, so dass eine optimale Unterstützung und ein Lernen am Modell möglich sind. Die Skalierung von Offshore-Windkraftanlagen auf ihre reale Größe ermöglicht Auszubildenden eine Erfahrung, die in der Praxis nicht ohne weiteres realisiert werden kann. Einen Einblick in den Prototyp gewährt folgendes Video: https://youtu.be/mYPa-_M_kf8