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Entwicklung eines neuartigen Konzepts zur Kombination von Solarthermie und landwirtschaftlicher Flächennutzung durch bifaziale Flachkollektoren, Teilvorhaben: Montagesystementwicklung und -installation

KI-Assistenzsystem für das SHK-Handwerk zur Steigerung der Prozess-/Mitarbeitereffizienz mittels wissensbasierter Instandhaltung von Wärmetechnik, Teilvorhaben: Prozesswissen zur praxisnahen Systementwicklung sowie eLearning-Inhalte für die SHK-Ausbildung

Den Kern des Vorhabens bildet ein KI-Assistenzsystem für das SHK-Handwerk zur Steigerung der Prozess- und Mitarbeitereffizienz mittels wissensbasierter Instandhaltung von Wärmetechnik-Systemen. Durch eine deutliche Verbesserung der Erst-Störungsdiagnose und einer automatisierten Reparatur- sowie Arbeitsvorbereitung wird eine Reduzierung unproduktiver Erstinspektionen und misslungener Reparaturversuche bspw. durch fehlende Mitnahme von Ersatzteilen angestrebt. Konkret wird sich dabei der Anlagendaten, Instandhaltungsdokumente (Arbeitsberichte, Prüfprotokolle, Wartungs-Checklisten etc.) und verfügbarer Fernwartungs- sowie Smart-Metering-Daten bedient, die unternehmens- und anbieterübergreifend durch den Einsatz von Plattformtechnologien ausgewertet und in Wissensrepräsentationen für die Nutzung durch das KI-Assistenzsystem überführt werden. Zudem werden weitere Kontextdaten, wie z.B. Produktkataloge und Daten aus den Warenwirtschaftssystemen einbezogen, die über semantische Mediation automatisiert aufbereitet werden. Hinsichtlich der Instandhaltungsdokumente wird sowohl an einer sprachbasierten App als auch an der Auswertung papierbasierter vorausgefüllter Formulare gearbeitet, um direkt auf aktuellen Standardprozessen aufzusetzen. Neben der allgemeinen Verbesserung der Instandhaltungs-/Mitarbeitereffizienz werden gerade kleinere Betriebe mit weniger als 10 Mitarbeitenden überproportional davon profitieren, weil sich die Erkennung von Störungsmustern spezifischer Anlagentypen erheblich verbessert. Im Teilvorhaben der ZVSHK liegt der Schwerpunkt auf der Bereitstellung praxisnahen Prozesswissens, um die Systementwicklung für die Sanitär-, Heizungs- und Klimaanlagen (SHK) zu optimieren. Zudem wird an der Generierung von eLearning-Inhalten gearbeitet, um die Ausbildung in diesem Bereich zeitgemäß und effektiv zu gestalten.

KI-Assistenzsystem für das SHK-Handwerk zur Steigerung der Prozess-/Mitarbeitereffizienz mittels wissensbasierter Instandhaltung von Wärmetechnik, Teilvorhaben: Praxisnahe Bereitstellung und Kuration von Störungsdaten zur Optimierung von Instandhaltungen

Den Kern des Vorhabens bildet ein KI-Assistenzsystem für das SHK-Handwerk zur Steigerung der Prozess- und Mitarbeitereffizienz mittels wissensbasierter Instandhaltung von Wärmetechnik-Systemen. Durch eine deutliche Verbesserung der Erst-Störungsdiagnose und einer automatisierten Reparatur- sowie Arbeitsvorbereitung wird eine Reduzierung unproduktiver Erstinspektionen und misslungener Reparaturversuche bspw. durch fehlende Mitnahme von Ersatzteilen angestrebt. Konkret wird sich dabei der Anlagendaten, Instandhaltungsdokumente (Arbeitsberichte, Prüfprotokolle, Wartungs-Checklisten etc.) und verfügbarer Fernwartungs- sowie Smart-Metering-Daten bedient, die unternehmens- und anbieterübergreifend durch den Einsatz von Plattformtechnologien ausgewertet und in Wissensrepräsentationen für die Nutzung durch das KI-Assistenzsystem überführt werden. Zudem werden weitere Kontextdaten, wie z.B. Produktkataloge und Daten aus den Warenwirtschaftssystemen einbezogen, die über semantische Mediation automatisiert aufbereitet werden. Hinsichtlich der Instandhaltungsdokumente wird sowohl an einer sprachbasierten App als auch an der Auswertung papierbasierter vorausgefüllter Formulare gearbeitet, um direkt auf aktuellen Standardprozessen aufzusetzen. Neben der allgemeinen Verbesserung der Instandhaltungs-/Mitarbeitereffizienz werden gerade kleinere Betriebe mit weniger als 10 Mitarbeitenden überproportional davon profitieren, weil sich die Erkennung von Störungsmustern spezifischer Anlagentypen erheblich verbessert. Der Fokus des Teilvorhabens liegt auf der Bereitstellung und Kuration von Störfällen sowie Störungsdaten, um eine zuverlässige Grundlage für die Systemevaluation zu schaffen. Diese Aktivitäten zahlen insbesondere auf die Entwicklung der KI-Komponenten ein und sind Bestandteil der Systemevaluation.

KI-Assistenzsystem für das SHK-Handwerk zur Steigerung der Prozess-/Mitarbeitereffizienz mittels wissensbasierter Instandhaltung von Wärmetechnik

Entwicklung neuartiger Widerstandsheizelemente durch innovative Werkstoff- und Verfahrenskombinationen

Systemische Analyse von Großwärmespeichern in der Fernwärme, Teilprojekt: Optimierung von Wärmetechnologien in sektorgekoppelten Energiesystemen

Handlungsempfehlungen zur verstärkten Nutzung von energetischen Differenzierungsmerkmalen in Mietspiegeln

Vor dem Hintergrund von Klimaschutz und steigenden Energiepreisen gewinnt die Energieeinsparung in Mietwohngebäuden immer mehr an Bedeutung. Da ein Fehlen von energetischen Differenzierungsmerkmalen im Mietspiegel einerseits den Markt nicht ausreichend abbildet und andererseits als Hemmnis für Investitionen in energetische Modernisierung wirken kann, sollen in dem Projekt Handlungsempfehlungen zur verstärkten Nutzung von energetischen Differenzierungsmerkmalen in Mietspiegeln erarbeitet werden. Ausgangslage: Das Thema Energieeinsparung in Gebäuden gerät zunehmend in den Fokus der Politik. In Mietwohngebäuden besteht das Dilemma, dass für die Investitionen in energetische Modernisierungen die Vermieter aufkommen müssen, den Nutzen aber die Mieter in Form von geringen Nebenkosten haben. Wird die Vergleichsmiete im Mietspiegel nicht von der energetischen Gebäudequalität beeinflusst, besteht für den Vermieter nach einer energetischen Modernisierung lediglich die Möglichkeit einer Mieterhöhung nach Paragraph 559 BGB um 11Prozent der Modernisierungskosten pro Jahr. Unter gewissen Rahmenbedingungen wird die Refinanzierung der energetischen Modernisierung hierüber nicht erreicht. Da ein Fehlen von energetischen Differenzierungsmerkmalen im Mietspiegel einerseits den Markt nicht ausreichend abbildet und andererseits als Hemmnis für Investitionen wirkt, wird in zahlreichen Städten das Thema diskutiert bzw. wurden bereits in einer Reihe von Städten energetische Differenzierungsmerkmale bei der Mietspiegelerstellung berücksichtigt wie zum Beispiel im Darmstädter Mietspiegel. Zielsetzung: Ziel des Forschungsprojektes ist es, Handlungsempfehlungen für Kommunalverwaltungen, Verbände und Politik zur verstärkten Nutzung von energetischen Differenzierungsmerkmalen in Mietspiegeln zu geben. Dabei werden verschiedene Verfahren mit unterschiedlichem Differenzierungsniveau betrachtet und diskutiert.

KI-Assistenzsystem für das SHK-Handwerk zur Steigerung der Prozess-/Mitarbeitereffizienz mittels wissensbasierter Instandhaltung von Wärmetechnik, Teilvorhaben: Demonstrator zur KI-gestützten Störungsdiagnose mit einer modularen Dialogsystem-Architektur und Wissensanbindung

Den Kern des Vorhabens bildet ein KI-Assistenzsystem für das SHK-Handwerk zur Steigerung der Prozess- und Mitarbeitereffizienz mittels wissensbasierter Instandhaltung von Wärmetechnik-Systemen. Durch eine deutliche Verbesserung der Erst-Störungsdiagnose und einer automatisierten Reparatur- sowie Arbeitsvorbereitung wird eine Reduzierung unproduktiver Erstinspektionen und misslungener Reparaturversuche bspw. durch fehlende Mitnahme von Ersatzteilen angestrebt. Konkret wird sich dabei der Anlagendaten, Instandhaltungsdokumente (Arbeitsberichte, Prüfprotokolle, Wartungs-Checklisten etc.) und verfügbarer Fernwartungs- sowie Smart-Metering-Daten bedient, die unternehmens- und anbieterübergreifend durch den Einsatz von Plattformtechnologien ausgewertet und in Wissensrepräsentationen für die Nutzung durch das KI-Assistenzsystem überführt werden. Zudem werden weitere Kontextdaten, wie z.B. Produktkataloge und Daten aus den Warenwirtschaftssystemen einbezogen, die über semantische Mediation automatisiert aufbereitet werden. Hinsichtlich der Instandhaltungsdokumente wird sowohl an einer sprachbasierten App als auch an der Auswertung papierbasierter vorausgefüllter Formulare gearbeitet, um direkt auf aktuellen Standardprozessen aufzusetzen. Neben der allgemeinen Verbesserung der Instandhaltungs-/Mitarbeitereffizienz werden gerade kleinere Betriebe mit weniger als 10 Mitarbeitenden überproportional davon profitieren, weil sich die Erkennung von Störungsmustern spezifischer Anlagentypen erheblich verbessert. Im Rahmen des Meister Systems-Teilvorhabens werden sprachbasierte Dialogassistenten entwickelt, die zur Störungsaufnahme und Instandhaltungsdokumentation eingesetzt werden. Zusätzlich wird eine KI-gestützte Störungsdiagnose implementiert, die die Arbeitsplanung optimiert und die Effizienz in der Instandhaltungsprozessen erhöht.

KI-Assistenzsystem für das SHK-Handwerk zur Steigerung der Prozess-/Mitarbeitereffizienz mittels wissensbasierter Instandhaltung von Wärmetechnik, Teilvorhaben: Entwicklung semantischer Mediator Middleware für Datenakquise/-transformation und probabilistische Personaleinsatzplanung

Den Kern des Vorhabens bildet ein KI-Assistenzsystem für das SHK-Handwerk zur Steigerung der Prozess- und Mitarbeitereffizienz mittels wissensbasierter Instandhaltung von Wärmetechnik-Systemen. Durch eine deutliche Verbesserung der Erst-Störungsdiagnose und einer automatisierten Reparatur- sowie Arbeitsvorbereitung wird eine Reduzierung unproduktiver Erstinspektionen und misslungener Reparaturversuche bspw. durch fehlende Mitnahme von Ersatzteilen angestrebt. Konkret wird sich dabei der Anlagendaten, Instandhaltungsdokumente (Arbeitsberichte, Prüfprotokolle, Wartungs-Checklisten etc.) und verfügbarer Fernwartungs- sowie Smart-Metering-Daten bedient, die unternehmens- und anbieterübergreifend durch den Einsatz von Plattformtechnologien ausgewertet und in Wissensrepräsentationen für die Nutzung durch das KI-Assistenzsystem überführt werden. Zudem werden weitere Kontextdaten, wie z.B. Produktkataloge und Daten aus den Warenwirtschaftssystemen einbezogen, die über semantische Mediation automatisiert aufbereitet werden. Hinsichtlich der Instandhaltungsdokumente wird sowohl an einer sprachbasierten App als auch an der Auswertung papierbasierter vorausgefüllter Formulare gearbeitet, um direkt auf aktuellen Standardprozessen aufzusetzen. Neben der allgemeinen Verbesserung der Instandhaltungs-/Mitarbeitereffizienz werden gerade kleinere Betriebe mit weniger als 10 Mitarbeitenden überproportional davon profitieren, weil sich die Erkennung von Störungsmustern spezifischer Anlagentypen erheblich verbessert. Das BIBA-Teilvorhaben konzentriert sich auf die Entwicklung einer semantischen Mediator-Middleware, die für die Datenakquise und -transformation verwendet wird. Darüber hinaus wird eine probabilistische Personaleinsatzplanung implementiert, um effizientere Ressourcenallokation in Unternehmen zu ermöglichen.

KI-Assistenzsystem für das SHK-Handwerk zur Steigerung der Prozess-/Mitarbeitereffizienz mittels wissensbasierter Instandhaltung von Wärmetechnik, Teilvorhaben: Entwicklung Gebäude-EKG und Ferndiagnose zur prädiktiven Instandhaltung und Früherkennung ineffizienter Wärmesysteme

Den Kern des Vorhabens bildet ein KI-Assistenzsystem für das SHK-Handwerk zur Steigerung der Prozess- und Mitarbeitereffizienz mittels wissensbasierter Instandhaltung von Wärmetechnik-Systemen. Durch eine deutliche Verbesserung der Erst-Störungsdiagnose und einer automatisierten Reparatur- sowie Arbeitsvorbereitung wird eine Reduzierung unproduktiver Erstinspektionen und misslungener Reparaturversuche bspw. durch fehlende Mitnahme von Ersatzteilen angestrebt. Konkret wird sich dabei der Anlagendaten, Instandhaltungsdokumente (Arbeitsberichte, Prüfprotokolle, Wartungs-Checklisten etc.) und verfügbarer Fernwartungs- sowie Smart-Metering-Daten bedient, die unternehmens- und anbieterübergreifend durch den Einsatz von Plattformtechnologien ausgewertet und in Wissensrepräsentationen für die Nutzung durch das KI-Assistenzsystem überführt werden. Zudem werden weitere Kontextdaten, wie z.B. Produktkataloge und Daten aus den Warenwirtschaftssystemen einbezogen, die über semantische Mediation automatisiert aufbereitet werden. Hinsichtlich der Instandhaltungsdokumente wird sowohl an einer sprachbasierten App als auch an der Auswertung papierbasierter vorausgefüllter Formulare gearbeitet, um direkt auf aktuellen Standardprozessen aufzusetzen. Neben der allgemeinen Verbesserung der Instandhaltungs-/Mitarbeitereffizienz werden gerade kleinere Betriebe mit weniger als 10 Mitarbeitenden überproportional davon profitieren, weil sich die Erkennung von Störungsmustern spezifischer Anlagentypen erheblich verbessert. Im Teilvorhaben von Lokalleads wird das Gebäude-EKG entwickelt, das eine prädiktive Instandhaltung ermöglicht, während die Ferndiagnose durch kontinuierliche Überwachung von Gebäuden potenzielle Probleme frühzeitig identifiziert. Diese Technologien erzeugen Synergien, um die Effizienz und Lebensdauer von SHK-Anlagen erheblich zu steigern.

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