UdZForschung 2/2019

17 UdZForschung – Unternehmen der Zukunft 2/2019 Leitthema: Industrie & Umwelt – FIR-Forschungsprojekte Projekttitel: eCloud Forschungs-/Projektträger: BMBF; DLR Förderkennzeichen: 01LY1608A-E Projektpartner: Adapton Energiesysteme; Buschhoff GmbH & Co. KG; innoQ Deutschland GmbH; MSR Technologies GmbH Internet: ecloud.fir.de Ansprechpartner: Lucas Wenger, M.Sc. FIR e. V. an der RWTH Aachen Wissenschaftlicher Mitarbeiter Bereich Informationsmanagement Tel.: +49 241 47705-506 E-Mail: Lucas.Wenger@fir.rwth-aachen.de Jacques Engländer, M.Sc. FIR e. V. an der RWTH Aachen Wissenschaftlicher Mitarbeiter Bereich Informationsmanagement Tel.: +49 241 47705-517 E-Mail: Jacques.Englaender@fir.rwth-aachen.de Kiran,M.;Murphy,P.;Monga,I.;Dugan,J.;Baveja, S.S.:[Konferenzbeitrag]Lambdaarchitecturefor cost-effective batch and speed big data proces- sing. In: [Proceedings] 2015 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), Santa Clara (CA), 2015, S. 2785-2792. https://ieeexplore.ieee. org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7364082 (Link zuletzt geprüft: 01.10.2019) Krumeich, J.; Werth, D.; Loos, P.; Schimmel- pfennig, J.; Jacobi, S.: [Konferenz-beitrag] Advanced planning and control of manufac- turing processes in steel industry through big data analytics: Case study and architec- ture proposal. In: [Proceedings] 2014 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), Washington, DC, 2014, S. 16 – 24. https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp. jsp?tp=&arnumber=7004408 (Link zuletzt geprüft: 01.10.2019) Ray, P. P.: A survey of IoT cloud platforms. In: Future Computing and Informatics Journal 1(2016)1/2, S. 35 – 46. Sequeira, H.; Carreira, P.; Goldschmidt, T.; Vorst, P.: Energy Cloud: Real-Time Cloud- Native Energy Management System to Monitor and Analyze Energy Consumption in Multiple Industrial Sites. In: [Proceedings] 2014 IEEE/ACM 7th International Conference on Utility and Bild 4: Übersicht der Plattformeigenschaften (eigene Darstellung) Variante Hardware Ausbaustufen Beginner AllNet-Sensor, gesteuert durch Raspberry Pi 1 Performance Particle.io mit Rogowski- Spulen über Particle-Cloud 1, 2 Validität WAGO-Industrielösung 1, 2, 3 Bild 5: Hardware-Konzepte im Vergleich (eigene Darstellung) Cloud Computing, London, 2014, S. 529 – 534. https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp. jsp?tp=&arnumber=7027546 (Link zuletzt ge- prüft: 01.10.2019) Alahakoon, D.; Yu, X., Smart Electricity Meter Data Intelligence for Future Energy Systems: A Survey. In: IEEE Transactions on Industrial Informatics 12(2016)1, S. 425 – 436.