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Thema5079

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Process Mining für die Energieoptimierung im Kontext Smart-Home




Informationen zur Arbeit

Abschlussarbeitstyp: Master
Betreuer: Andreas OberweisFabian Rybinski
Forschungsgruppe: Betriebliche Informationssysteme

Archivierungsnummer: 5079
Abschlussarbeitsstatus: Offen
Beginn: 18. August 2023
Abgabe: unbekannt

Weitere Informationen

Intelligente Arbeits- und Wohnumgebungen (Smart-Home) können nicht nur der Verbesserung der Lebensqualität, sondern auch der Optimierung des Energieverbrauchs von Gebäuden dienen. Neben der ursprünglichen Steuerung von Heizung und Beleuchtung können mittlerweile fast alle elektrischen Komponenten eine Gebäudes in das Smart-Home eingebunden werden [1].

Mit Open-Source-Software (z.B. Home Assistant) ist dabei die Kombination von Sensoren und Aktoren verschiedenster Technologien möglich, wodurch weitreichende Gebäudeautomatisierung ermöglicht wird. Das Smart-Home kann auf das Nutzerverhalten oder nach vordefinierten Mustern reagieren. Die aus diesen Aktionen und Prozessen resultierenden Log-Dateien bieten die Möglichkeit, den Energieverbrauch und die Effizienz des Systems nachträglich zu analysieren und potenzielle Verbesserungen zu identifizieren.

Durch den Einsatz von Process Mining-Methoden könnten diese Daten systematisch analysiert werden, um Muster in den Abläufen zu erkennen und somit Ansatzpunkte für Verbesserungen der Energieeffizienz in Smart-Homes zu bestimmen. Der Begriff Process Mining beschreibt dabei verschiedene Werkzeuge und Methoden, die das systematische Erkennen, Überwachen und Verbessern von Prozessen ermöglichen [2].


Die Forschungsfrage ist: Wie kann Prozessanalyse mittels Process Mining zur Verbesserung der Energieeffizienz im Kontext Smart-Home beitragen?


Aufgaben zur Umsetzung der Arbeit:

- Recherche: Identifikation bestehender Ansätze der Energieoptimierung sowie Process Mining in Smart Homes

- Analyse: Untersuchung der Smart-Home-Log-Dateien und Bestimmung der Relevanz für die Energieoptimierung

- Konzeption: Entwicklung eines Konzepts, das die Anwendung von Process Mining auf die Log-Dateien erlaubt (inkl. Datenvorverarbeitung) und die Analyse des Energieverbrauchs ermöglicht

- Prototyp & Evaluation: prototypische Umsetzung des Konzepts und abschließende Evaluation


Bei Interesse bitte über den folgenden Link bewerben: https://portal.wiwi.kit.edu/forms/form/Bewerbung_Abschlussarbeit_AIFB-BIS