Optimierung der Energieeffizienz von Intralogistikressourcen am Beispiel des Kettenförderers

Dieser Artikel setzt sich mit den Einflussgrößen auf die Energieeffizienz von Intralogistikressourcen am Beispiel des Tragkettenförderers auseinander. Es wird beleuchtet durch welche Methoden der Energiebedarf und -verbrauch ermittelt werden kann und wie Abhängigkeiten und Wechselwirkungen der Einflussgrößen auf den Energieverbrauch bestimmt werden. Aus den Ergebnissen werden Maßnahmen abgeleitet, durch die der Energieverbrauch von Intralogistikressourcen reduziert werden kann. Zudem wird ein Ausblick auf Energieverbrauchserhöhungen durch die zeitliche Veränderung infolge von Verschleißerscheinungen gegeben. Die ermittelten Erkenntnisse bilden die Grundlage für die Erstellung eines Kostenmodells, das die real auftretenden Lebenszykluskosten für Energie und Instandhaltung transparenter als bestehende Kostenmodelle darstellt. Mit dem Modell sollen Energie- und Instandhaltungskosten über den Lebenszyklus verringert werden, indem die Instandhaltungsmaßnahmen aus Gesamtkostensicht optimal geplant werden.

Lebenszykluskosten von elektrischen Antriebssystemen

Insbesondere bei Antriebssystemen stehen die Energiekosten neben den Anschaffungskosten im Fokus. Jedoch bleiben weitere Folgekosten, die im Laufe des Betriebs eines Antriebssystems in einem Fördermittel entstehen, meist unberücksichtigt. Dieser Artikel beschreibt einen Ansatz, wie sich Lebenszykluskosten von Antriebssystemen in Stetigfördertechnik prognostizieren lassen. Mit Hilfe von allgemein bekannten Normen und Richtlinien kann der Lebenszyklus eines Antriebssystems von der Projektierung über die Herstellung bis zur Entsorgung nach dem Betrieb in Kostenarten eingeteilt und veranschaulicht werden. Unter Verwendung von direkter Verrechnung als auch der Kalkulation mit Prozesskosten wird eine hinreichende Genauigkeit anhand definierter Prozessketten erreicht. Auf Basis dieser Kostenkalkulationen kann ein mehrstufiges Prognosemodell gebildet werden. Somit konnten durch das entwickelnde Modell Anlagenbeispiele untersucht und berechnet werden.

Model Driven Architecture (MDA): Integration and Model Reuse for Open Source eLearning Platforms

Open Source (OS) community offers numerous eLearning platforms of both types: Learning Management Systems (LMS) and Learning Content Systems (LCS). General purpose OS intermediaries such as SourceForge, ObjectWeb, Apache or specialized intermediaries like CampusSource reduce the cost to locate such eLearning platforms. Still, it is impossible to directly compare the functionalities of those OS software products without performing detailed testing on each product. Some articles available from eLearning Wikipedia show comparisons between eLearning platforms which can help, but at the end they barely serve as documentation which are becoming out of date quickly [1]. The absence of integration activities between OS eLearning platforms - which are sometimes quite similar in terms of functionalities and implementation technologies - is sometimes critical since most of the OS projects possess small financial and human resources. This paper shows a possible solution for these barriers of OS eLearning platforms. We propose the Model Driven Architecture (MDA) concept to capture functionalities and to identify similarities between available OS eLearning platforms. This contribution evolved from a fruitful discussion at the 2nd CampusSource Developer Conference at the University of Muenster (27th August 2004).

A Simple Accounting-based Valuation Model for the Debt Tax Shield

This paper describes a simple way to integrate the debt tax shield into an accounting-based valuation model. The market value of equity is determined by forecasting residual operating income, which is calculated by charging operating income for the operating assets at a required return that accounts for the tax benefit that comes from borrowing to raise cash for the operations. The model assumes that the firm maintains a deterministic financial leverage ratio, which tends to converge quickly to typical steady-state levels over time. From a practical point of view, this characteristic is of particular help, because it allows a continuing value calculation at the end of a short forecast period.