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Intelligente Assistenten - Untersuchung der Spracheingabe in Verbindung mit dem ERP-System SIVAS.ERP
(2018)
Die vorliegende Bachelorarbeit wurde für die schrempp edv GmbH erstellt. Die Untersuchung von Technologien intelligenter Assistenz und eine fundierte Einsatzempfehlung für zukünftige Entwicklungen in Verbindung mit dem ERP-System SIVAS sind die primären Ziele der Abschlussarbeit. Das Hauptaugenmerk der Analyse liegt auf der Spracherkennung und der Sprachverarbeitung. Diese Technologien sollen den Umgang mit den komplexen Anwendungen im SIVAS-Umfeld erleichtern.
Der erste Teil der Abschlussarbeit befasst sich mit den theoretischen Grundlagen intelligenter (Sprach-) Assistenz. Im zweiten Teil wird die SIVAS.Montage-App und ein Szenario zur prototypischen Umsetzung intelligenter Assistenz vorgestellt.
Die folgenden Teile beschäftigen sich mit der Spracherkennung und Sprachverarbeitung von Google und Microsoft. Die beiden Unternehmen betreiben seit Jahren intensive Forschungen zu den Sprachtechnologien und bieten erfolgreiche Lösungskonzepte an. Analysierte Frameworks der Spracherkennung sind die Google Speech API und die Bing Speech API. Kandidaten der Sprachverarbeitung sind Dialogflow von Google und LUIS von Microsoft.
Das Ergebnis der Analyse ist die Einsatzempfehlung der Frameworks von Google. Insbesondere bei der ermittelten Fehlerrate als Schlüsselkriterium der Spracherkennung, kann Google mit 11,11 % gegenüber Microsoft mit 23,09 % überzeugen. Der Vergleich der Frameworks zur Sprachverarbeitung liefert ähnliche Resultate. Google ist Microsoft bei der Klassifizierung bisher unbekannter Aussagen der Anwender mit einer Genauigkeit von 86,67 % um fünf Prozentpunkte überlegen. Informationen werden mit Hilfe von Dialogflow erfolgreicher und strukturell besser aufbereitet extrahiert.
Abschließend wird SIVAS mit den analysierten Google-Technologien mittels einer prototypischen Umsetzung des ausgewählten Szenarios zur Erfassung von Montagezeiten zusammengebracht.
The contribution of the RoofKIT student team to the SDE 21/22 competition is the extension of an existing café in Wuppertal, Germany, to create new functions and living space for the building with simultaneous energetic upgrading. A demonstration unit is built representing a small cut-out of this extension. The developed energy concept was thoroughly simulated by the student team in seminars using Modelica. The system uses mainly solar energy via PVT collectors as the heat source for a brine-water heat pump (space heating and hot water). Energy storage (thermal and electrical) is installed to decouple generation and consumption. Simulation results confirm that carbon neutrality is achieved for the building operation, consuming and generating around 60 kWh/m2a.
LowEx-Konzepte für die Wärmeversorgung von Mehrfamilien-Bestandsgebäuden ("LowEx-Bestand Analyse")
(2023)
Der vorliegende Abschlussbericht fasst die Ergebnisse der wissenschaftlichen Querspange »LowEx-Bestand Analyse« des thematischen Projektverbunds »LowEx-Konzepte für die Wärmeversorgung von Mehrfamilien-Bestandsgebäuden (LowEx-Bestand)« zusammen. In diesem Verbund arbeiteten drei Forschungsinstitute mit Herstellern von Heizungs- und Lüftungstechnik und mit Unternehmen der Wohnungswirtschaft zusammen. Gemeinsam wurden Lösungen entwickelt, analysiert und demonstriert, die den effizienten Einsatz von Wärmepumpen, Wärmeübergabesystemen und Lüftungssystemen bei der energetischen Modernisierung von Mehrfamiliengebäuden zum Ziel haben. LowEx-Systeme arbeiten durch geringe Temperaturdifferenzen zwischen Heizmedium und Nutzwärmebesonders effizient. Wärmepumpen haben dabei erhebliches Potenzial zur Absenkung der spezifischen CO2-Emissionen bei der Wärmebereitstellung. Für die energetische Modernisierung von Mehrfamiliengebäuden ist der Einsatz solcher Systeme mit besonderen Herausforderungen und Anforderungen an die Übergabe der Raumwärme, die Warmwasserbereitung und die Nutzung von Umweltwärme verbunden. Diese Herausforderungen werden in LowEx-Bestand adressiert.