Predictive Maintenance im Bereich der Gebäudeautomation

Art der Arbeit: Masterarbeit (Bachelorarbeit mit reduziertem Umfang)

Fachlicher Hintergrund:

Feldbusse werden in industriellen und Gebäudeautomatisierungssystemen eingesetzt, um Sensoren, Aktoren mit den Controller-Bausteinen zu verbinden. Sie werden bei der IT-Sicherheit sträflich missachtet und stellen ein willkommenes Einfallstor in weitere Teile der sonstigen IT-Infrastruktur dar.

Predictive Maintenance beschreibt den Ansatz, die Instandhaltung oder Wartung der Geräte abhängig von der Nutzung möglichst optimal planen zu können. Bei Gebäudeautomationsnetzen können dafür die Kommandos, die zur Steuerung versendet werden mitgeschnitten werden. Aus diesen Daten lassen sich anschließend Nutzungsdauer und die Intensität der Nutzung von verschiedenen Komponenten ableiten. Mit Informationen zur durchschnittlichen Haltbarkeit der Komponenten kann so eine intelligente Wartung oder auch ein Austausch der Komponenten geplant werden.

Ein besonders interessanter Ansatzpunkt in KNX-Netzwerken wären dabei Linienkoppler (Verbindungselemente zwischen zwei Netzsegmenten, ähnlich einem Router). An diesen Geräten müssen alle Daten vorbei fließen, sodass alle relevanten Daten gesammelt werden können. Zusätzlich haben sich diese Geräte in aktuellen Forschungen als besonders interessant erwiesen, wenn es um die Absicherung der Infrastruktur geht. Aus Sicht der Absicherung von Netzen könnte sich ein Austausch dieser Komponenten gegen schlauere und sicherere Komponenten auszahlen. Besonders lukrativ wäre dabei natürlich eine Synergie zwischen erhöhter Sicherheit im Netzwerk mit dem neuen Feature der predictive Maintenance. In dieser Arbeit soll untersucht werden, welche Daten für eine Vorhersage zu Wartungs-/Austauschzwecken nötig sind und ob die Sammlung/Übertragung der Daten mit eventuellen Sicherheitsaspekten im Konflikt steht.

Aufgabenbeschreibung:

Es sollen unter anderem die folgenden Fragestellungen beantwortet werden:

  • Welche Parameter sind für Predictive Maintenance besonders interessant?
  • Welche Daten müssen zentral gesammelt werden, um eine intelligente Gebäudeinstandhaltung umzusetzen?
  • Wie kann ein System für eine zentrale Sammlung der Meldungen aussehen?
  • Gibt es sicherheitstechnische Bedenken und wie lässt sich im Zweifel dagegen vorgehen?

Mögliche Arbeitsschritte:

  • Betrachtung der zu untersuchenden Protokolle auf der Feldebene (konkret KNX).
  • Betrachtung der vorhandenen Metadaten über das Feldbus-System.
  • Stand der Technik bei predictive Maintenance
  • Konzeption eines Systems zur intelligen Vorhersage zum Austausch von Geräten
  • Umsetzung
  • Erprobung
  • Bewertung

Die genaue Festlegung des Themas erfolgt in Abstimmung mit den Betreuern unter Berücksichtigung eventuell schon an andere Studenten vergebener Themengebiete. Eine gemeinsame Bearbeitung verschiedener Teilthemen durch mehrere Studenten ist unter Umständen möglich. 

Literatur und Ressourcen:

  • Aschendorf, Bernd. "Funktionen der Gebäudeautomation." Energiemanagement durch Gebäudeautomation. Springer Fachmedien Wiesbaden (2014).
  • Sokollik, Frank; Helm, Peter; Seela Ralph. "KNX für die Gebäudesystemtechnik in Wohn- und Zweckbau" Berlin: VDE-Verlag (2017).
  • Gouriveau, Rafael; Medjaher, Kamal; Zerhouni, Noureddine. "From Prognostics and Health Systems Management to Predictive Maintenance 1: Monitoring and Prognostics, Volume 4", Hoboken: Wiley (2016).

Betreuer: Johannes Goltz (johannes.goltzuni-rostockde)

Voraussetzungen: Keine besonderen, Programmierkenntnisse in einer höheren Programmiersprache und Kenntnisse in der Simulation sind von Vorteil. Ein grundlegendes Verständnis der elektrischen Eigenschaften von Netzwerken ist hilfreich.