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| Code: DBMAB-350 |
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96UV (96 Unterrichtseinheiten) |
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8 |
| Studienjahr: 3 |
| Pflichtfach: ja |
Arbeitssprache:
Deutsch |
Prüfungsart:
StO 2024:
Kombinierte Prüfung aus Portfolioprüfung (Angewandte Informatik) und Teilklausur (Industrie 4.0)
• Angewandte Informatik:
o Hausarbeit (Gruppenarbeit: 2er- bzw. 3er-Gruppen; Umfang: 45 h; Bearbeitungszeitraum: 60 Werktage; max. 75 Pkt.)
o Mündliche Prüfung pro Gruppe (15 min; max. 25 Pkt.)
• Industrie 4.0:
o Schriftliche Teilklausur (90 Min., 100 Pkt.)
Die Modulnote setzt sich wie folgt zusammen:
• 50 % der Pkt. in der Portfolioprüfung „Angewandte Informatik“
• 50 % der Pkt. in der Teilklausur „Industrie 4.0“
StO 2021:
Kombinierte Prüfung aus Hausarbeit (Angewandte Informatik) und Teilklausur (Industrie 4.0)
• Angewandte Informatik:
o Hausarbeit (Gruppenarbeit: 2er- bzw. 3er-Gruppen; Umfang: 60 h; Bearbeitungszeitraum: 60 Werktage)
• Industrie 4.0:
o Schriftliche Teilklausur (90 Min., 100 Pkt.)
Die Modulnote setzt sich wie folgt zusammen:
• 50 % der Pkt. in der Hausarbeit „Angewandte Informatik“
• 50 % der Pkt. in der Teilklausur „Industrie 4.0“
[letzte Änderung 13.02.2025]
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DBMAB-350 (P720-0001, P720-0002) Maschinenbau / Produktionstechnik, Bachelor, ASPO 01.10.2021
, 3. Studienjahr, Pflichtfach
DBMAB-350 (P720-0001, P720-0002) Maschinenbau / Produktionstechnik, Bachelor, ASPO 01.10.2024
, 3. Studienjahr, Pflichtfach
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Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst 96 Unterrichtseinheiten (= 72 Zeitstunden). Der Gesamtaufwand des Moduls beträgt bei 8 Creditpoints 240 Stunden (30 Stunden/ECTS Punkt). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 168 Stunden zur Verfügung.
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Empfohlene Voraussetzungen (Module):
Keine.
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Sonstige Vorkenntnisse:
Keine
[letzte Änderung 13.02.2025]
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Als Vorkenntnis empfohlen für Module:
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Modulverantwortung:
Prof. Dr.-Ing. Jürgen Kohlrusch |
Dozent/innen: Prof. Dr.-Ing. Jürgen Kohlrusch
[letzte Änderung 11.06.2021]
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Lernziele:
Angewandte Informatik:
Es werden grundlegende Konzepte der Informatik vermittelt und auf einfache Problemstellungen angewendet. Zu diesem Zweck erhalten die Studierenden eine Einführung in die Programmierung. Die Studierenden verstehen den Begriff Algorithmus. Sie kennen beispielsweise Algorithmen zur Suche sowie zum Sortieren von Daten und unterscheiden Algorithmen bezüglich ihrer Effizienz. Sie kennen verschiedene Datenstrukturen. Die Studierenden sind in der Lage, Algorithmen zu einfachen, und Problemstellungen zu implementieren. Die Studierenden sind sich der zunehmenden Bedeutung der Informatik für die Ingenieurdisziplinen bewusst.
Industrie 4.0:
Zukünftig wird der Einfluss der Digitalisierung weitreichende Änderungen der Arbeitswelt in Industrie und Handel haben. Durch das Teilmodul „Industrie 4.0“ verstehen die Studierenden, welche Einflussgrößen auf die zukünftigen Prozesse in der Industrie wirken, und welche Herausforderungen dabei auf sie zukommen können. Die Studierenden können die Unterschiede zwischen heute bereits automatisierten Geschäftsprozessen und einer vollständig vernetzten „Smart Factory“, wie sie Industrie 4.0 zukünftig andenkt, aufzeigen und beschreiben. Sie kennen sog. cyber-physische Systeme und verstehen, wie strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten in großen Mengen verarbeitet werden können („Big Data“). Sie sind mit den Grundlagen der Künstlichen Intelligenz vertraut und erkennen deren praktische Potenziale in zukünftigen Geschäftsfeldern.
Das Modul „Angewandte Informatik und Industrie 4.0“ dient der Erweiterung und der Stärkung der fachlichen Kompetenz „Wissen und Verstehen“ (Wissensverbreiterung und -vertiefung) und der instrumentalen Kompetenz (Anwendungs- und Lösungskompetenz).
[letzte Änderung 13.02.2025]
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Inhalt:
Inhalte zur Vorlesung zu angewandter Informatik:
• Algorithmus: Definition und Bedeutung
• Datenstrukturen
• Einführung in die Programmierung
• Anwendung auf Suchverfahren
• Effizienz von Algorithmen
• Anwendung auf einfache und höhere Sortierverfahren samt Vergleich der Leistungsfähigkeit
Inhalte zur Vorlesung zu Industrie 4.0:
• Einführung in die Industrie 4.0
o Smart Home, Smart Car, Smart Factory – Anwendungsbeispiele
o Der Mensch im digitalisierten Umfeld – Augmented-, Virtual- and Mixed-Reality
o Betriebsdaten (BDE)- und Maschinendatenerfassung (MDE)
o Rechtliche Herausforderungen
• Cyber-physische Systeme
o RFID, GPS
o Netzwerktechnik, Servercluster
o Datensicherheit, -sicherung und Datenschutz
o Robotik und Kollaboration Mensch/ Maschine
• Big Data und Künstliche Intelligenz (KI)
o Strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten
o Volume, Variety, Velocity, die „V’s“ von Big Data
o Einführung von Hadoop, HDFS und Mapreduce
o Funktionsweise Künstlicher Neuronaler Netze und Fuzzy Logic
o Schwarmintelligenz
o Big Data und KI in der Praxis
[letzte Änderung 02.02.2023]
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Weitere Lehrmethoden und Medien:
Vorlesungen: Vortrag, Frage- und Impulsunterricht, Unterrichtsgespräch, Bearbeitung konkreter Problemstellungen in Gruppenarbeit, Fallstudien und Schulungen im EDV-Raum
[letzte Änderung 13.02.2025]
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Sonstige Informationen:
Keine
[letzte Änderung 09.09.2021]
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Literatur:
• R. Sedgewick, K. Wayne (2014): Algorithmen und Datenstrukturen (4. Auflage); Pearson, Hallbergmoos
• J. Bewersdorff (2018): Objektorientierte Programmierung mit JavaScript; Springer Vieweg, Wiesbaden
• A. Bauer, H. Günzel (Hrsg.): Data-Warehouse-System – Architektur, Entwicklung, Anwendung; dpunkt.Verlag; Heidelberg
• P. Chamoni, P. Gluchowski (Hrsg.): Analytische Informationssysteme – Business Intelligence Technologien und -Anwendungen; Springer Verlag; Berlin/Heidelberg
• J. Freiknecht: Big Data in der Praxis – Lösungen mit Hadoop, HBase und Hive. Daten speichern, aufbereiten, visualisieren; Carl Hanser; München
• Th. Schulz: Industrie 4.0: Potenziale erkennen und umsetzen, Vogel Business Media
• R. M. Wagner: Industrie 4.0 für die Praxis, Springer Gabler
[letzte Änderung 02.02.2023]
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