TY - THES U1 - Master Thesis A1 - Schönle, Daniel T1 - Digital twin as a service : Ressourcenmanagement mit Energiedaten aus cyber-physischen Systemen N2 - Die Energiewende führt zu einer Paradigmenänderung. Der Zeitpunkt der Energieabnahme wird sich zunehmend an dem der Energieerzeugung orientierten. Die Steuerung des Energiebedarfs kann durch energieorientierte Produktionsplanung gesteigert werden. Dies erfordert eine Vorhersage des Energiebedarfs. Hierfür wird ein System entwickelt, das eine Modellierung mittels maschinellen Lernens nutzt. Die Datenbasis wird durch eine Vorgehensweise zur Abstrahierung von Fertigungsmaschinen erzeugt. Das System besteht aus gruppierten Microservices, es berücksichtigt die unterschiedlichen Anforderungen der Modelle an die Infrastruktur. Die Modelle sind in digitalen Zwillingen integriert, die als Dienst genutzt werden. Hierdurch ist eine effiziente Adaption von ˜Äderungen an Fertigungsmaschine oder Modell-Methodik möglich. Eine exemplarische Anwendung der Abstraktionsmethode und der Modellierung mittels neuronalen Netzes demonstrieren die Umsetzbarkeit. N2 - The energy transition in Germany leads to a shift of paradigm. Time of energy consumption will increasingly be oriented to that of energy production. Control of the energy demand can be increased by energy-oriented production planning. This requires a prediction of the energy demand. For this purpose, a system is developed which uses modelling by machine learning. A procedure for abstraction of production machines generates the data basis. The models are integrated in digital twins as services, following the microservice architecture. An exemplary application of the abstraction method and modelling by means of neural networks demonstrate the feasibility. Y2 - 2019 U6 - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:fn1-opus4-60948 UN - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:fn1-opus4-60948 SP - 145 S1 - 145 ER -