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dc.contributor.authorWybrands,Marius
dc.contributor.authorHöveling,Sven von
dc.contributor.authorMuras,Marco
dc.contributor.authorTöpfer,Heinrich
dc.contributor.authorMarx Gómez,Jorge
dc.contributor.editorDemmler, Daniel
dc.contributor.editorKrupka, Daniel
dc.contributor.editorFederrath, Hannes
dc.date.accessioned2022-09-28T17:10:45Z
dc.date.available2022-09-28T17:10:45Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.isbn978-3-88579-720-3
dc.identifier.issn1617-5468
dc.identifier.urihttp://dl.gi.de/handle/20.500.12116/39573
dc.description.abstractIn der Wasserwirtschaft werden vermehrt die Potenziale von Digital Twin und Predictive Maintenance diskutiert. Es fehlt jedoch an Prototypen, welche die theoretischen Überlegungen mit den Bedarfen der Praxis abgleichen. Um diese Lücke zu schließen, wurden am Beispiel des Wasserwerks der Nordseeinsel Langeoog die Konzepte Digital Twin und Predictive Maintenance erprobt. Das Ziel war es, einen horizontalen Prototypen zu entwickeln, der vom Sensor bis zum Dashboard alle Informationsebenen abbildet, um Rückschlüsse auf Potenziale zur Digitalisierung und Einschränkungen in den Technologien zu ermitteln. Durch den Prototypen konnte gezeigt werden, dass durch den Einsatz von Digital Twins und Predictive Maintenance Methoden ein besseres Verständnis über den aktuellen Systemzustands für das Wartungspersonal erlangt werden kann.de
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik, Bonn
dc.relation.ispartofINFORMATIK 2022
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-326
dc.subjectDigital Twin
dc.subjectWasserversorgung 4.0
dc.subjectWasserwerk
dc.subjectPredictive Maintenance
dc.titlePrototypische Implementierung eines Digital Twin und Predictive Maintenance Methoden am Beispiel des Wasserwerks Langeoogde
mci.reference.pages831-841
mci.conference.sessiontitle12. Betriebliche Umweltinformationssysteme (BUIS-Tage 2022)
mci.conference.locationHamburg
mci.conference.date26.-30. September 2022
dc.identifier.doi10.18420/inf2022_70


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