Geschäftsmodellentwicklung von Predictive Maintenance in der Energiewirtschaft
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Geschäftsmodellentwicklung von Predictive Maintenance in der Energiewirtschaft: Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Energietechnik, Note: 1,3, Hochschule Darmstadt, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit geht auf den Trend der Konnektivität ein. Mit der Vernetzung beziehungsweise Digitalisierung ergeben sich neue Produkte und Dienstleistungen in der Energiewirtschaft. Zu diesen gehören Smart Contracts und die Blockchain. Mit diesen Technologien können sogenannte `Microgrids` umgesetzt werden, die einen Peer-to-Peer (P2P) - Handel ermöglichen. Ein weiteres Beispiel ist die Smart-Home-Anwendung. Durch ein Gateway können die Verbraucher im Haushalt mit intelligenten Zählern per Smartphone oder einem anderen Gerät gesteuert und auf den Alltag des Haushaltes abgestimmt werden. Mit Big Data können große, heterogene und vielfältige Datenmengen analysiert werden, um anschließend einen Nutzen aus diesen zu ziehen. Durch Algorithmen können die Daten analysiert und daraus Vorhersagen getroffen werden. Dies ermöglicht die Digitalisierung der Instandhaltung, um präventiv Schäden an Anlagen zu vermeiden, das sogenannte `Predictive Maintenance` (PM). Die Energiewelt steht mit der Energiewende und der digitalen Transformation vor einem Umbruch. Dies ebnet die Chancen von neuen innovativen Produkten und Dienstleistungen in vielen Bereichen. Hieraus haben sich sieben relevante Trendbereiche herauskristallisiert. Der erste Trend ist die Dezentralisierung, die Energie sollen an dem Ort erzeugt werden, an dem diese auch verwendet wird. Ein weiterer Trend die Konnektivität, durch die Digitalisierung bietet sich auch für die Energiewirtschaft die Option einer besseren Vernetzung entlang der Wertschöpfungskette. Der dritte Trend ist das Sharing, bezogen auf die Energiewirtschaft insbesondere das Teilen von E-Autos. Der nächste Trend ist die gesamte Mobilität von E-Autos, E-Bikes, E-Bussen oder E-Rollern. Der fünfte Trend betrifft die Nachhaltigkeit und den Umgang mit Ressourcen. Der folgende Trend ist die Urbanisierung. Durch den Zuzug der Bevölkerung in die Städte ergeben sich steigende Umweltbelastungen, die minimiert werden müssen. Der letzte Trend bezieht sich auf die erneuerbaren Energien und deren Ausbau. Ebook.

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Geschäftsmodellentwicklung von Predictive Maintenance in der Energiewirtschaft. Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Energietechnik, Note: 1,3, Hochschule Darmstadt, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit geht auf den Trend der Konnektivität ein. Mit der Vernetzung beziehungsweise Digitalisierung ergeben sich neue Produkte und Dienstleistungen in der Energiewirtschaft. Zu diesen gehören Smart Contracts und die Blockchain. Mit diesen Technologien können sogenannte "Microgrids" umgesetzt werden, die einen Peer-to-Peer (P2P) - Handel ermöglichen.Ein weiteres Beispiel ist die Smart-Home-Anwendung. Durch ein Gateway können die Verbraucher im Haushalt mit intelligenten Zählern per Smartphone oder einem anderen Gerät gesteuert und auf den Alltag des Haushaltes abgestimmt werden. Mit Big Data können große, heterogene und vielfältige Datenmengen analysiert werden, um anschließend einen Nutzen aus diesen zu ziehen. Durch Algorithmen können die Daten analysiert und daraus Vorhersagen getroffen werden. Dies ermöglicht die Digitalisierung der Instandha... eBooks.

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Erscheinungsdatum: 26.02.2020, Medium: Taschenbuch, Einband: Kartoniert / Broschiert, Titel: Geschäftsmodellentwicklung von Predictive Maintenance in der Energiewirtschaft, Autor: Krause, Damon, Verlag: GRIN Verlag, Sprache: Deutsch, Rubrik: Technik // Sonstiges, Seiten: 28, Informationen: Paperback, Gewicht: 56 gr, Verkäufer: averdo.

Geschäftsmodellentwicklung von Predictive Maintenance in der Energiewirtschaft ab 13.99 EURO.

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