000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft
Refine
Document Type
- Article (3)
Has Fulltext
- yes (3)
Keywords
- Artificial Intelligence (1)
- AutoML (1)
- Benutzerverhalten (1)
- Big Data Platform (1)
- CPPS (1)
- Cognition (1)
- E-Mobilität (1)
- EPDM (1)
- Elektromobilität (1)
- End-of-Life-Tires (1)
Faculty
- Fakultät 10 / Institut Allgemeiner Maschinenbau (3) (remove)
Für den erfolgreichen Ausbau der Elektromobilität nimmt die Nutzerakzeptanz eine entscheidende Rolle ein. Neben den Anschaffungskosten, Wirkungsgraden und Reichweiten fällt vor allem der Komfort des Ladevorgangs als entscheidende Einflussgröße ins Gewicht. Zum aktuellen Zeitpunkt beeinflussen eine Reihe an negativen Faktoren (z.B. Ladeinfrastruktur, Preisintransparenz und vielfältige Bezahlsysteme) den Ladekomfort und halten potenzielle Käufer eines Elektroautos letztlich vom Erwerb ab. Im Rahmen dieser Arbeit soll aus unmittelbarer Sicht der Nutzer:innen der derzeitige Stand der Ladeinfrastruktur und das aktuelle Nutzerverhalten sowie potenzielle Erfolgsfaktoren herausgearbeitet werden. Weiterhin werden verschiedene Lösungsvorschläge erprobt, die den Ladekomfort an öffentlichen Ladesäulen erhöhen soll. Dazu wird eine zweitstufige Online-Studie im Zuge des vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz geförderten Transformationsnetzwerk „TrendAuto2030plus“ koordiniert und von Studierenden des Master-Kurses „Technologie und Innovationsmanagement“ an der TH Köln durchgeführt. Gemessen an der bisherigen Nachfrage ist die Ladeinfrastruktur in Deutschland besser als ihr Ruf. Ein deutliches Bild der Unzufriedenheit zeigt sich derweil in Bezug auf die aktuell vorherrschende Preisintransparenz an öffentlichen Ladestationen. Die Vielfalt der Tarifmodelle und Bezahlsysteme erfordern eine großen Strukturierungs- und Informationsbedarf. Es werden Systeme der Preisanzeige gefragt sein, die der Vielfalt und Dynamik der unterschiedlichen Bezahl- und Tarifmodelle Rechnung tragen und diese transparent und nutzerfreundlich ausweisen.
Ground tire rubber (GTR) is a product obtained by grinding worn tire treads before retreading them or via the cryogenic or ambient temperature milling of end-of-life tires (ELTs). The aim of this study is to evaluate if calcium carbonate can be substituted by GTR and, if so, to what extent. Different types of ground tire rubber are incorporated in an EPDM (ethylene–propylene–diene–rubber) model compound as partial or complete substitutes of calcium carbonate. The raw compounds and the vulcanizates are characterized to identify the limits. In general, it is apparent that increasing amounts of GTR and larger particles degrade the mechanical properties. The GTR also influences the vulcanization kinetics by reducing the scorch time up to 50% and vulcanization time up to nearly 80%. This is significant for production processes. The compounds with one-third substitution with the smaller-particle-size GTR show mostly similar or even better properties than the reference.
This paper introduces CAAI, a novel cognitive architecture for artificial intelligence in cyber-physical production systems. The goal of the architecture is to reduce the implementation effort for the usage of artificial intelligence algorithms. The core of the CAAI is a cognitive module that processes the user’s declarative goals, selects suitable models and algorithms, and creates a configuration for the execution of a processing pipeline on a big data platform. Constant observation and evaluation against performance criteria assess the performance of pipelines for many and different use cases. Based on these evaluations, the pipelines are automatically adapted if necessary. The modular design with well-defined interfaces enables the reusability and extensibility of pipeline components. A big data platform implements this modular design supported by technologies such as Docker, Kubernetes, and Kafka for virtualization and orchestration of the individual components and their communication. The implementation of the architecture is evaluated using a real-world use case. The prototypic implementation is accessible on GitHub and contains a demonstration.