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SUMMARY:Spezialisierung Ressourceneffizienz durch Digitalisierung - Tag 1
DESCRIPTION:Für Anfänger und Fortgeschrittene: Wie Sie betriebliche Ressourceneffizienz durch Digitalisierung ermöglichen\, erfahren Sie anhand eines bewährten Prozess-Modells.\n\n\nDas CRISP-DM Modell (Cross Industry Standard Process for Data Mining) ist ein weit verbreitetes branchenübergreifendes Standardmodell für das Data Mining. Darauf aufbauend lernen Sie Digitalisierungsstrategien für Ressourceneffizienz als Ansatzpunkt für eigene Maßnahmen kennen. \nFür den Transfer in die Praxis gehen die Dozenten auf die Erfahrungen der Teilnehmenden im Themenbereich Digitalisierung ein. Gemeinsam werden beispielhaft Anwendungen von Digitalisierungslösungen zur Steigerung der Ressourceneffizienz erarbeitet. \n\nKursinhalte \n\nGrundlagen zu Ressourceneffizienz und Digitalisierung\nErmittlung des Reifegrads der Digitalisierung im Unternehmen\nEinführung von Digitalisierungslösungen mit Hilfe des CRISP-DM Modells (Cross-industry standard process for data mining)\nReifegradgerechte Wissensvermittlung anhand von Praxisbeispielen aus der Ressourceneffizienz\nHandlungshilfen für die Umsetzung in der betrieblichen Praxis\n\nZielgruppe \nMitarbeitende in Industrieunternehmen \n\nIngenieurinnen und Ingenieure mit Bezug zur Produktentwicklung oder Produktion\nMitarbeitende mit interner Beraterfunktion\nMitarbeitende\, die Effizienzmaßnahmen und Managementsysteme begleiten (z.B. Qualitäts- und Umweltmanagement)\n\nBeratende \n\nBeratende Ingenieurinnen und Ingenieure\nUnternehmensberatende\nEnergieberatende\n\n  \nDie Teilnahmegebühren für Teilnehmende aus Thüringen (eine Person pro Unternehmen/Institution) werden von der Thüringer Energie- und GreenTech-Agentur GmbH (ThEGA) übernommen.\n\n\n\n\n\n\nGrundlagen zu Ressourceneffizienz und Digitalisierung\nErmittlung des Reifegrads der Digitalisierung im Unternehmen\nEinführung von Digitalisierungslösungen mit Hilfe des CRISP-DM Modells (Cross-industry standard process for data mining)\nReifegradgerechte Wissensvermittlung anhand von Praxisbeispielen aus der Ressourceneffizienz\nHandlungshilfen für die Umsetzung in der betrieblichen Praxis
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SUMMARY:KI-Frühling 2022: Energiedaten verstehen – Zukunft gestalten. Von der Lastganganalyse zu Handlungsempfehlungen & vollautomatischen Prognosen.
DESCRIPTION:Veranstaltungsbeschreibung:\nProblem\nSteigende Energiekosten (Strom und Gas) – neue Erwartungen der Verbraucher an die Produkte – Buzzwörter: ESG\, CO2 Neutralität\, Zero Liquid Discharge – Notwendigkeit zur Bereitstellung oder Nutzung von Prognosen\, ob gesetzlich oder wirtschaftlich getrieben \nLösungsansatz\nIfE: Aufbauend auf den Lastgängen von RLM-Kunden wird eine Auswertung mittels KI durchgeführt. Hierbei werden in kürzester Zeit und für eine große Anzahl an Datensätzen Ergebnisse generiert. Ziel der Analyse ist das Aufzeigen von Besonderheiten des Kunden um Effizienzpotentiale heben zu können. Ebenfalls untersucht wird die Möglichkeit erneuerbare Energien einzubinden. Somit sollen sowohl die Energiebezugskosten als auch der CO2-Ausstoß gesenkt werden.\nifesca: Durch KI-gestützte Datenanalyse können vollautomatisch Prognosen z.B. für RLM-Kunden erstellt werden. Dabei werden keine weiteren Handlungen seitens des Kunden nötig: Es findet zunächst eine Strukturanalyse statt. Dabei werden u.a. grundlegende Muster des Lastgangs erkannt\, Feier- und Sondertage detektiert und exogene Einflüsse z.B. durch die Temperatur erkannt. Dies wird an Beispielen des Bilanzkreismanagements\, Produktionsbetrieben\, Fernwärmelastgängen und Prosumer verdeutlicht. \nÜbertragungsmöglichkeiten\nLastprognosen für MaBiS-Prozesse\, Redispatch 2.0\, Prognosen für virtuelle Kraftwerke\, Portfoliomanagement\, Direktvermarktung\, Optimierung der Fahrweise von Batterie- und Wärmespeichern und BHKWs zur Erhöhung des Eigenverbrauchs auch in Kombination mit PV und Wind\, intelligentes Laden \nVeranstaltungsziel:\nDie Teilnehmer:innen sollen die Vorteile von kontinuierlicher Datenerhebung erkennen und für das aktive Arbeiten mit ihren Energiedaten ermutigt werden\, um Einsparpotenziale in ihrem Unternehmen zu identifizieren und wirtschaftlich zu heben. Diese Erkenntnisse sollen investive und operative Entscheidungen unterstützen oder überhaupt erst möglich machen. Weiterhin soll deutlich werden\, wie mittels KI qualitativ hochwertige Energieprognosen zählpunktscharf und massendatentauglich erstellt werden können. \nAgenda:\n▪  Teil 1: 30min Vortrag IfE\n▪  Teil 2: 30min Vortrag ifesca\n▪  Teil 2: 30min offene Diskussionsrunde mit IfE und ifesca \n  \nBegrenzung der Teilnehmerzahl: unbegrenzt \nPartner: IfE GmbH\, Steinbach-Hallenberg & ifesca GmbH\, Ilmenau \nName der Referenten: IfE: David Händel & Axel Mansilla | ifesca: Martin Seidler \nZielgruppe: Einsteiger:innen\, Fortgeschrittene\, Expert:innen\n(Stadtwerksmitarbeiter:innen\, Direktvermarkter:innen\, Portfoliomanager:innen Energievertrieb\, energieintensive Unternehmen\, KMU) \nFormat: Online\, Konferenztool: MS Teams \n  \nHinweise: Die Einwahldaten sowie ergänzende technische Informationen erhalten alle angemeldeten Teilnehmer*innen einen Tag vor der Veranstaltung. Für die Teilnahme ist keine spezifische technische Ausstattung notwendig.
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