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+ Elektrische Antriebstechnik
Die elektrische Antriebstechnik beschreibt die Umwandlung zwischen elektrischem Strom und mechanischer Bewegung durch elektrische Maschinen über den gesamten Antriebsstrang.

Darüber hinaus werden verschiedene Stromformen wie Gleichstrom und Wechselstrom beliebig durch den Einsatz entsprechender Leistungselektronik konvertiert.

Zur Entwicklung elektrischer Antriebstechnik gehört die Auslegung des Antriebsstrangs und der Leistungselektronik sowie die Vermessung auf einem Prüfstand.
+ Antriebsstrang
Elektrische Maschinen verrichten ihre Arbeit direkt oder indirekt an einem Aggregat oder übertragen ein Drehmoment auf z.B. Räder. Dazu muss der Antriebsstrang in der Übersetzung durch die Polpaarzahl sowie ggf. einem Getriebe angepasst werden. Drehzahlvariable Antriebe erfordern zudem die passende Leistungselektronik.
+ Leistungselektronik
Zur Anpassung an die jeweilige Stromquelle wird eine leistungselektronische Einheit benötigt. Diese versorgt den Antrieb mit variabler Leistung, um sowohl die Drehzahl als auch das Drehmoment nach Bedarf zu stellen. Der Einsatz von Leistungselektronik verbessert den Wirkungsgrad einer elektrischen Maschine vor allem im Teillastbereich.
+ Antriebsprüfstände
Zur Qualifizierung eines elektrischen Antriebs dient ein Prüfstand. Dieser kann eigens entwickelt, angepasst oder gemietet werden. Neben der Untersuchung der elektrischen Maschine wird oft das gesamte Antriebssystem auf Leistung und Wirkungsgrad untersucht.
+ Internet der Dinge (IoT)
Das Internet of Things (IoT) verbindet die physische Applikation mit der digital vernetzten Welt.

Der physischen Applikation wird ein „Digital Twin“ als Abbild im Internet bereitgestellt.
Neben einem größeren Informationsbestand sind neue Services, einfachere Wartungsarbeiten sowie die Fernbedienbarkeit von hohem Interesse.

Geräte, die sich im Internet der Dinge befinden, lassen sich durch geschultes Personal einfach und kostengünstig installieren.
Die Inbetriebnahme der IoT-Applikation kann durch Fachpersonal aus der Ferne durchgeführt werden.
+ Geräteüberwachung
Der Digital Twin dient dem Anwender als Steuerelement per z.B. Smartphone-App oder Web-Interface. Damit lassen sich Befehle aus der Ferne ausführen und Zustände sowie Messwerte überwachen.
+ Datenübermittlung
Indem der Zustand der Geräte regelmäßig abgefragt wird, ist das Betriebs- und Fehlerverhalten bekannt. Durch einen hohen Informationsbestand der Applikationen können statistische Daten erhoben werden, mit denen das Gebrauchsverhalten getrackt werden kann. Diese Informationen sind zu Zwecken der Marktforschung und Qualitätssicherung von Bedeutung. Darüber hinaus werden Wartungsarbeiten planbar (predictive maintenance) und unterliegen nicht mehr festen Zeitintervallen, die mit teuren Servicestunden verbunden sind.
+ Fernzugriff
Onlinezugänge zum Endgerät erhöhen die Serviceleistungen bei gleichzeitig geringeren Kosten und kürzeren Wartezeiten. Manuelle Fernsteuerung der Applikationen ermöglichen einen direkten Einfluss auf die Anwendung. Nachgelagerte Updates „over the air“ gehören längst zum aktuellen Stand der Technik. Applikationen sind im ständigen Wandel: Softwareanpassungen zur Funktionserweiterung und Fehlerbehebung ermöglichen, dass das IoT-Produkt individuell auf den Kunden konfigurierbar ist und stetig verbessert werden kann.
+ Mathematische Modelle
Mathematische Modelle sind effektive Mittel, um physische Komponenten und Systeme virtuell darstellen zu können - je nach Grad der Komplexität gelingt dies erstaunlich gut.

Modelle werden zu Simulationszwecken in der Planungsphase, als Beobachter im Regelkreis oder als Digital Twin eingesetzt.

Oft sparen Modelle den Einsatz teurer Sensoren, da vorhandene Informationen herangezogen und nicht vorhandene Daten abstrahiert werden können.
+ Simulationsmodell
Simulationen sind der Erstaufschlag, um ein Gefühl für die Applikation zu bekommen. Skalierungen der Größe, Leistung und Zeitverhalten ermöglichen das Erstellen einer Parameterstudie. In der Prototypenentwicklung sind Simulationsmodelle sinnvoll, um zunächst das Führungsverhalten einer Komponente oder eines Gesamtsystems zu verstehen. Dadurch lassen sich erste Abschätzungen treffen, Regelalgorithmen auslegen und Funktionen testen. Ist die SIL-Phase (Software in Loop) überwunden, kann das Modell auf HIL-Systemen (Hardware in Loop) zusammen mit bestehenden Komponenten getestet werden. Kompatible Modelle, zum Beispiel aus Matlab/Simulink, beschleunigen das Rapid Prototyping.
+ Regelungstechnik
Zur Sicherstellung der Stabilität und Steigerung der Dynamik eignen sich Modelle als Beobachter in Regelkreisen. Ist ein Zustandswert eines Systems nicht messbar bzw. die Messung unwirtschaftlich, geben Beobachter Aufschluss über innere Zustände. Modellprädiktive Regler sind in der Lage zukünftige Ereignisse abzuschätzen (Model Predictive Control). Damit kann der klassischen Rückkopplung ein Vorsteuersignal überlagert werden, um Prozesse in ihren Leistungsgrenzen zu beschleunigen.
+ Digital Twin
Im Internet der Dinge werden mathematische Modelle auf Servern und Mikroprozessoren implementiert, um der physischen Applikation einen digitalen Zwilling bereitzustellen. Der sogenannte Digital Twin visualisiert Zustände und Messdaten der eigentlichen Applikation und ist in der Lage diese nachhaltig zu speichern. Damit lassen sich Vergleiche zur Vergangenheit anstellen und etwaige Wartungsarbeiten ereignisbasierend planen.

+ Signalverarbeitung
Die Verarbeitung von Signalen beginnt mit der Erfassung physikalischer Größen durch Sensoren bei korrekter Installation. Im weiteren Verlauf ist das analoge Messsignal aufzubereiten, um es anschließend zu digitalisieren.

Durch mathematische Operation und statistische Werkzeuge kann die Qualität der Signale gesteigert werden.

Das Speichern von Signaldaten ist stets ein Kompromiss zwischen Lesbarkeit, Speicherplatz und Informationsgehalt/-verlust.
+ Signalerfassung
Die Auswahl und Installation eines Sensors ist häufig eine Frage von Kosten und Zeitaufwand. Das Anbringen von Sensoren ist meistens schon die erste Fehlerquelle, die es zu vermeiden gilt, da z.B. Hotspots nicht repräsentativ für eine Temperaturmessung sind. Kabellängen und Kontaktierung haben ebenfalls Einwirkungen auf die Umsetzung des Messsignals. Sensoren sind häufig bereits mit einer logischen, analogen oder digitalen Schnittstelle versehen. Es gibt auch Sensoren, die in Kombinationen mit eingebetteten Systemen ab Werk internetfähig sind.
+ Signalaufbereitung
Durch die Pegelanpassung von Signalen werden Messbereiche effektiv genutzt, während Filter Störungen aus dem Messsignal nehmen, um den Informationsgehalt des Nutzsignals zu erhöhen. Schlecht ausgelegte Messschaltungen, die Sensoren belasten, können Einfluss auf das Messsignal haben und Fehler generieren. Mit der Art der Digitalisierung der Signale wird über die Diskretisierung der Information entschieden: Abstufungen in Pegeln und Zeitintervallen lassen viele Informationen unter den Tisch fallen oder unnötig anhäufen. Weniger ist oft mehr, wenn bekannt ist, was gemessen wird.
+ Signalverarbeitung
Aufgenommene Signale können mit mathematischen Operationen verbessert werden, indem Fehlstellen überarbeitet und nicht vorhandene Informationen eingefügt werden. Durch Interpolation von Informationen kann die Auflösung erhöht werden, wenn z.B. ein bestimmtes Format eingehalten werden muss. Signale aus unterschiedlichen Informationsbeständen können durch Verschieben und Skalieren synchronisiert werden.
+ Softwareentwicklung
Die Entwicklung von Software beginnt mit der Festlegung der Plattform. Die Funktion steht stets im Vordergrund. Sowohl bei der Firmware für eingebettete Systeme als auch bei Skripten für Desktopanwendungen oder Webentwicklung

Schnittstellen zu Maschinen, sogenannte APIs, haben andere Anforderungen als Userinterfaces. Während Maschinen ressourcenschonend und effizient interagieren, wird ein Anwender mit möglichst intuitiver Bedienbarkeit konfrontiert.

Die fachübergreifende Zusammenarbeit mit Hardwareentwicklern, Netzwerkadministratoren, Datenanalysten oder Designern ist stets gefordert. Ein Grundverständnis für andere Disziplinen ist vorausgesetzt.

Für die jeweilige Anwendung ist die Auswahl der Hardware von Bedeutung. Einplatinencomputer, mit einfachen Linux-Systemen, bieten Hybridlösung zwischen hardwarenaher Programmierung und Skriptanwendungen. Einfache Serveranwendungen bis hin zu ganzen Docker-Containern können auf ihnen ausgeführt werden.
+ Embedded Systems
Eingebettete Systeme liegen der Verwendung von Mikrocontrollern zugrunde. Ihre hardwarenahe Programmierung erfolgt in kompilierten Programmiersprachen wie C und C++. Auf der Platine des Controllers befinden sich Sensoren und Aktoren. Eingaben über Tasten, Sprache oder RFID-Tags können ebenso erfasst werden wie analoge und digitale Sensordaten. Das Ansprechen von Motoren, Relais oder Displays bietet Anwendungsmöglichkeiten zur Steuerung, Regelung und Automatisierung.
+ Skriptanwendungen
Skripte werden auf Betriebssystemen von PCs und Servern wie Windows, macOS oder Linux-Distributionen ausgeführt. Sie automatisieren Dateiverwaltung, Datenstrukturierung sowie das Abrufen und Versenden von Informationen. Weitere Anwendungen durch interpretierbare Skriptsprachen wie Matlab oder Python liegen in Visualisierung, Machine Learning oder Big Data. JavaScript erweitert statische Webseiten und progressive Webapps dynamisch.
+ Webentwicklung
Webseiten bieten den Einstieg in Userinterfaces. Landingpages und Webanwendungen können direkt vom Browser mit einer URL aufgerufen werden. Unter Vorgaben von Webdesignern ist die Webentwicklung viel mehr eine Umsetzung der gewünschten Funktionalität im Frontend. Während im Backend Skriptanwendungen auf Servern laufen, wird das responsive Frontend durch Markup-Sprachen wie HTML und CSS direkt vom Browser auf PC und Smartphone interpretiert. Progressive Webapps bieten zudem Funktionen, die auch offline auf Endgeräten ausgeführt werden und lösen in Teilen die nativen Apps unter iOS und Android ab.