Jessica Walther M. Sc.

Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen

ETA | Energietechnologien und Anwendungen in der Produktion

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Forschungsgruppe ETA | Energietechnologien und Anwendungen in der Produktion

Forschungsschwerpunkt Energiemanagement & Monitoring

  • Energieeneffizienz durch Digitalisierung / Industrie 4.0
  • Messsysteme und IKT-Infrastruktur zur Energiedatenerfassung
  • Machine Learning zur Entwicklung von Assistenzsystemen für das Energiemanagement
  • Machine Learning zur Prognose von Energiesystemen
Springe zu: 2021 | 2020 | 2019 | 2018
Anzahl der Einträge: 9.

2021

Walther, Jessica ; Weigold, Matthias (2021):
A Systematic Review on Predicting and Forecasting the Electrical Energy Consumption in the Manufacturing Industry.
In: Energies, 14 (4), S. 968. MDPI, ISSN 1996-1073,
DOI: 10.3390/en14040968,
[Artikel]

Sarikaya, Erkut ; Brockhaus, Benjamin ; Fertig, Alexander ; Ranzau, Heiko ; Stanula, Patrick ; Walther, Jessica
Weigold, Matthias ; Metternich, Joachim (Hrsg.) (2021):
Data Driven Production – Application Fields, Solutions and Benefits. (Verlagsversion)
Darmstadt, DOI: 10.26083/tuprints-00017874,
[Report]

Walther, Jessica ; Weigold, Matthias (2021):
A Systematic Review on Predicting and Forecasting the Electrical Energy Consumption in the Manufacturing Industry. (Verlagsversion)
In: Energies, 14 (4), MDPI, e-ISSN 1996-1073,
DOI: 10.26083/tuprints-00019293,
[Artikel]

2020

Dietrich, Bastian ; Walther, Jessica ; Weigold, Matthias ; Abele, Eberhard (2020):
Machine Learning Based Very Short Term Load Forecasting of Machine Tools.
In: Applied Energy, 276, S. 115440. Elsevier B.V., ISSN 03062619,
DOI: 10.1016/j.apenergy.2020.115440,
[Artikel]

2019

Walther, Jessica ; Dietrich, Bastian ; Abele, Eberhard (2019):
Generic Machine Learning Approach for Very Short Term Load Forecasting of Production Machines.
In: Proceedings of 11th International Conference on Applied Energy, August 12-15, S. Paper ID -589,
Västerås (Sweden), [Konferenzveröffentlichung]

Walther, Jessica ; Spanier, Dario ; Panten, Niklas ; Abele, Eberhard (2019):
Very Short-Term Load Forecasting on Factory Level — A Machine Learning Approach.
In: Procedia CIRP, 26th CIRP Conference on Life Cycle Engineering Purdue University, West Lafayette, IN (USA), 80, S. 705-710. Elsevier B.V., DOI: 10.1016/j.procir.2019.01.060,
[Artikel]

Sossenheimer, Johannes ; Walther, Jessica ; Fleddermann, Jan ; Abele, Eberhard (2019):
A Sensor Reduced Machine Learning Approach for Condition-based Energy Monitoring for Machine Tools.
In: Procedia CIRP, 52nd CIRP Conference on Manufacturing Systems, Ljubljana (Slovenia), 81, S. 570-575. Elsevier B.V., DOI: 10.1016/j.procir.2019.03.157,
[Artikel]

Weber, Thomas ; Sossenheimer, Johannes ; Schäfer, Steffen ; Ott, Moritz ; Walther, Jessica ; Abele, Eberhard (2019):
Machine Learning based System Identification Tool for data-based Energy and Resource Modeling and Simulation.
In: Procedia CIRP, 26th CIRP Conference on Life Cycle Engineering (LCE) Purdue University, West Lafayette, IN (USA), 80, S. 683-688. Elsevier B.V., DOI: 10.1016/j.procir.2018.12.021,
[Artikel]

2018

Fuhrländer-Völker, Daniel ; Walther, Jessica (2018):
PHI-Factory – Flexible Fabriknetzführung.
VDE Tec Summit, 13. und 14. November 2018, Berlin, [Konferenzveröffentlichung]

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