Kältesysteme sind das Rückgrat vieler industrieller Prozesse und moderner Gebäude. Ihre Effizienz entscheidet über Energieverbrauch, Betriebskosten und CO₂-Emissionen. Bei etalytics entwickeln wir datengetriebene Softwarelösungen, mit denen Industrieunternehmen ihre Energiesysteme intelligenter, effizienter und nachhaltiger betreiben.
Im Rahmen dieser Masterarbeit untersuchst du, wie externe Optimierungsalgorithmen mit minimalem Integrationsaufwand in bestehende Regelungslogiken von Kältesystemen eingebunden werden können – praxisnah, zukunftsorientiert und mit echtem Impact.
Aufgaben
Kältesysteme sind essenziell für zahlreiche industrielle Anwendungen, insbesondere in der Prozessindustrie und Gebäudetechnik. Die Effizienz der Systeme hat direkten Einfluss auf Energieverbrauch, Betriebskosten und CO₂-Emissionen. Traditionell werden Kältesysteme über komplexe dezentrale oder hierarchische Regelungslogiken gesteuert, die auf Erfahrungswerten basieren. Mit dem Aufkommen datengetriebener Methoden und externer Optimierungsalgorithmen ergibt sich die Möglichkeit, bestehende Regelungen durch intelligente Optimierer zu ergänzen, um die Gesamtperformance signifikant zu steigern.
Ziel dieser Abschlussarbeit ist die Konzeption und prototypische Implementierung einer Schnittstelle zur Integration eines externen Optimierungsmoduls in eine bestehende Regelungslogik für Kältesysteme. Dabei soll untersucht werden, wie sich die Optimierung mit minimalem Aufwand in die bestehende Regelung integrieren lässt. Dabei sind die folgenden Kriterien in der Untersuchung zu berücksichtigen: Stabilität des Betriebs, Effizienz des Kältesystems, Aufwand der Integration.
* Analysiere typische Regelungslogiken von Kältesystemen, z. B. PID-Regler sowie dezentrale und hierarchische Steuerungen
* Identifiziere relevante Regelungsebenen und -hierarchien in realen Kältesystemen
* Entwickle ein Integrationskonzept zur Einbindung eines externen Optimierungsmoduls in bestehende Regelungen
* Bewerte unterschiedliche Integrationsansätze hinsichtlich Stabilität, Effizienz und Implementierungsaufwand
* Vergleiche die Systemperformance mit und ohne Optimierer anhand klar definierter KPIs (z. B. Energieverbrauch, Kosten, Betriebsstabilität)
* Leite Best Practices für die Integration externer Optimierer in komplexe Regelungsstrukturen ab
* Untersuche die Skalierbarkeit und Übertragbarkeit der Ergebnisse auf andere Energiesysteme
Qualifikation
* Laufendes Masterstudium im Bereich Energietechnik, Elektrotechnik, Maschinenbau, Mechatronik oder einer vergleichbaren Fachrichtung
* Interesse an datengetriebenen Optimierungsverfahren und industriellen Anwendungen
* Analytische Denkweise sowie strukturierte, selbstständige Arbeitsweise
* Sehr gute Deutschkenntnisse und gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Benefits
* Sinnstiftende Arbeit: Unterstütze Industrieunternehmen dabei, effizienter und nachhaltiger zu werden
* Flexibilität: Hybrides Arbeiten mit Homeoffice-Möglichkeiten (zwei Tage pro Woche) und flexiblen Arbeitszeiten
* Teamspirit: Ein unterstützendes, kollegiales Umfeld mit viel Raum für Austausch und Zusammenarbeit
* Gemeinschaft: Regelmäßige Teamevents und gemeinsame Aktivitäten
* Hervorragende Entwicklungsmöglichkeiten und hoher Eigenverantwortung in einem wachsenden Team
Unser Büro befindet sich in Darmstadt bei Frankfurt am Main, verkehrsgünstig gelegen mit guter Anbindung an den öffentlichen Nahverkehr, die Autobahn und den Flughafen. Werde Teil eines hochmotivierten, internationalen Teams!
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