MEC-01

Siehe Studienverlaufsplan

Pflicht

Professur Informatik insb. Data Science

Deutsch / Englisch

Mind. 1 x jährlich

1 Semester

150 Std.

Präsenz: 32 Std. | Selbststudium: ca. 62 Std. | Transfer: ca. 56 Std.

5 CP

Case oder Transferarbeit (6-8 Seiten) oder Klausur (60 min.)

Seminar (Präsenzlehre), ergänzend Selbststudium und Transfer, ggf. E-Learning, Pre- und Post-Reading.

• Begriffe der Automatisierungstechnik

• Systeme und Objekte der Automatisierungstechnik

• Messtechnik, Messsysteme und Sensoren

• Aktoren und Antriebe

• Regelkreise (kontinuierlich und adaptiv)

• Industrielle Steuerungen (SPS, CNC, RC)

• Mensch-Maschine-Schnittstellen (HMI)

• Kommunikationstechnik und Netzwerke

• Sicherheitstechnik, Überwachung und Fehlerdiagnose

• Künstliche Intelligenz in der Automatisierungstechnik

• Automatisierungssysteme und Anlagen

• Methoden zum Entwurf, der Inbetriebnahme und dem Betrieb

• Digitale Abbilder (CAD, CAE, CAM, Digitaler Zwilling)

Grundlegende Kenntnisse in den Gebieten: Mathematik, Physik, Mechanik

Wissensverbreiterung

• Kenntnisse über Nutzwertkriterien der Automatisierungstechnik.

• Kenntnis über die wesentlichen Entwicklungstrends im Bereich Automatisierungstechnik.

• Erweiterung der Kompetenzen um Methoden zur Durchführung von Automatisierungsprojekten anwenden zu können.

Wissensvertiefung

• Fähigkeit, eigenständig anwendungsorientiert Automatisierungssysteme planen und in Betrieb nehmen zu können.

• Fähigkeit, die passenden Tools kennenzulernen und auszuwählen.

• Steigerung der Fähigkeiten in Bezug auf unternehmerisches Denken und Handeln um den unternehmerischen Nutzen von Automatisierungstechnik zu beurteilen.

Wissensverständnis

• Fähigkeit, erworbenes Wissen auf neue Unternehmensbereiche anzuwenden durch die obligatorischen Transferprojekte des Studiums.

• Kompetenz, um Probleme der Automatisierungstechnik interdisziplinär zu lösen.

Verwendbar im Masterstudiengang Wirtschaftsingenieurwesen

Zum Selbststudium empfiehlt sich den Studierenden folgende Literatur:

• Heinrich, Berthold, Petra Linke, and Michael Glöckler. Grundlagen Automatisierung: Erfassen-Steuern-Regeln. Springer-Verlag, 2019.

• Seitz, Matthias. Speicherprogrammierbare Steuerungen in der Industrie 4.0: Objektorientierter System-und Programmentwurf, Motion Control, Sicherheit, Industrial IoT. Carl Hanser Verlag GmbH Co KG, 2021.

• Geering, Hans P. Regelungstechnik: Mathematische Grundlagen, Entwurfsmethoden, Beispiele. Springer-Verlag, 2013.

• Niemann, Jörg, and Engelbert Westkämper. "Digitale Produktion–Herausforderung und Nutzen." Neue Entwicklungen in der Unternehmensorganisation. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg, 2017.

• Hesse, Stefan, and Gerhard Schnell. "Sensoren zur Erfassung der Temperatur." Sensoren für die Prozess-und Fabrikautomation. Springer Vieweg, Wiesbaden, 2018.

Keine