Data Modelling for Digital Twins in the Building Sector
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Autor:innen
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2022
Typ der Arbeit
Bachelor
Studiengang
Sammlung
Typ
11 - Studentische Arbeit
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
Themenheft
DOI der Originalpublikation
Link
Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Hochschule für Wirtschaft FHNW
Verlagsort / Veranstaltungsort
Basel
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
Through the collection of data via sensors in smart buildings, value can be created by assessing the collected data, and thus derive the potential energy-saving measures, reduce water consumption, and more. Metadata exists about the sensors installed, but the Linked Metadata which would allow to easily understand the dependencies of the data collected, e.g., on the thermal level, is missing. This results in a lack of knowledge about the relationship of the data recorded, the physical location of the sensors, and what is measured in detail. Consequently, a lot of implicit expert knowledge is associated with the data.
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
330 - Wirtschaft
Veranstaltung
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Begutachtung
Open Access-Status
Lizenz
Zitation
MEIER, Sascha, 2022. Data Modelling for Digital Twins in the Building Sector. Basel: Hochschule für Wirtschaft FHNW. Verfügbar unter: https://irf.fhnw.ch/handle/11654/41689