In der modernen Industrie spielen Energiesysteme eine zentrale Rolle, um Effizienz und Nachhaltigkeit zu gewährleisten. Optimierungsalgorithmen werden eingesetzt, um den Energieverbrauch zu minimieren und die Betriebsprozesse zu optimieren. Trotz der hohen Effektivität dieser Optimierer bleibt deren Komplexität oft ein Hindernis für das Verständnis und die Akzeptanz der Nutzer. Eine erhöhte Erklärbarkeit der Optimierungsergebnisse kann die Akzeptanz und das Vertrauen in diese Systeme signifikant stiegern und gleichzeitig die Entscheidungsfindung verbessern.
Das Ziel dieser Masterarbeit ist die Entwicklung einer Methodik zur Verbesserung der Erklärbarkeit bestehender Optimierer für industrielle Energiesysteme. Die Methodik soll es ermöglichen, die FUnktionsweise und die Entscheidungen der Optimierer transparenter und nachvollziehbarer zu gestalten, um somit das Verständnis und das Vertrauen der Nutzer zu erhöhen.
Die Arbeit findet in Zusammenarbeit mit etalytics statt.
Type:
Subjects: Maschinenbau, Nachhaltige Energietechnik, Umweltingenieurswesen
Start of thesis: sofort
Last change: 11/19/2024
