Intelligente Skipiste
Mehr Effizienz bei der Beschneiung von Skipisten für einen nachhaltigeren Wintertourismus
Überblick
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Beschreibung:
Entwicklung eines fortschrittlichen Meßsystems, das Aufschluß über die tatsächliche Pistenqualität liefert, mit dem Ziel Beschneiungsprozesse nur dann auszuführen, wenn es auch wirklich notwendig ist. Dies fördert eine nachhaltigere Gestaltung des Wintertourismus.
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Fördergeber:
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Laufzeit:
01.10.2024 - 30.09.2026
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Projektleitung:
Sophia Brockschmidt, MSc
Wissenschaftliche Mitarbeiterin Wirtschaftsingenieurwesen / Smart Products & Solutions / Smart Products & AI-driven Development -
Projektmitglieder:
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Bernarda Keßler, BSc
Wissenschaftliche Mitarbeiterin Wirtschaftsingenieurwesen -
Martin Schafferer, MSc
Wissenschaftlicher Mitarbeiter Wirtschaftsingenieurwesen, Smart Products & Solutions / Smart Products & AI-driven Development -
Prof. (FH) Dipl.-Ing. Thomas Schmiedinger, PhD
Stv. Studiengangsleiter Smart Products & Solutions / Smart Products & AI-driven Development, Professor (FH) für Maschinenbau & Digitalisierung
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Ausgangssituation & Projektbeschreibung
Die gegenwärtige Praxis in der Pistenpflege und -überwachung beschränkt sich größtenteils auf die Erfassung meteorologischer Daten und die Messung der Skpistenhöhe. Diese Ansätze bieten zwar wertvolle Einblicke in die Oberflächenbedingungen der Pisten, vernachlässigen jedoch wichtige Aspekte wie die interne Struktur und Konsistenz der Schneedecke, die für die Gesamtqualität der Piste von entscheidender Bedeutung sind. Die Beschränkung auf diese Daten führt zu einer Lücke im Verständnis der Pistenbedingungen, was wiederum die Effizienz der Beschneiungsprozesse und die nachhaltige Nutzung der Wasserressourcen beeinträchtigt.
Vor diesem Hintergrund ergibt sich die Notwendigkeit für ein fortschrittlicheres Messsystem, das über die traditionellen Methoden hinausgeht und eine umfassendere, präzisere Bewertung der Pistenqualität ermöglicht. Ein solches System könnte nicht nur die Effizienz im Bereich Pistenmanagement, sondern auch einen Beitrag zur Ressourceneinsparung leisten und somit zusätzlich wirtschaftliche Vorteile bringen. Durch die Implementierung eines IoT-basierten Messsystems für die Pistenqualität, dass die Echtzeit-Erfassung und -Analyse verschiedener relevanter Parameter ermöglicht, kann eine nachhaltigere Gestaltung des Wintertourismus gefördert werden.
Projektdaten
Projektziele
- Konzipierung eines IoT-basierten Systems für die Erfassung von Skipistenparametern
- Entwicklung von unterschiedlichen Messeinheiten
- Prototypische Umsetzung des IoT-basierten Systems in einem Testgebiet
Angestrebte Projektergebnisse:
- Funktionale Prototypen von zwei unterschiedlichen Messeinheiten (stationär und mobil)
- Aufbau einer Datenbank mit erfassten Pistenparametern
- Abgleich der Messwerte mit etablierten Messmethoden
Die Arbeitspakete des Projektes umfassen:
- AP1 Projektmanagement
- AP2 Systemdesign
- AP3 Prototypenentwicklung
- AP4 Versuchsphase
- AP5 Dissemination
