Lehrgang

Fachingenieur Data Science VDI - Modul 2: Datenakquise, Automation und IT

Veranstaltungsnummer: 02LE082

  • Identifikation und Bewertung von Datenquellen
  • Datenhaltung und -import in „Data Warehouses“ oder „Data Lakes“
  • Datenhygiene
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Kommende Termine:

08. – 09. Dezember 2022
Stuttgart

Verfügbar

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Hinweis

Dieses Modul kann nur im Rahmen des Zertifikatslehrgangs Fachingenieur Data Science VDI gebucht werden.

Die Datenflut nutzbar machen

Die industriellen Produktionsanlagen generieren eine wahre Flut an Daten. Diese fließen entweder in Betriebsdatenerfassungs- (BDE), MES- und SAP-Systeme ein oder werden in den meisten Fällen schlicht nicht weiter betrachtet. Auch wenn die „Rohdaten“ gespeichert werden, sind diese für Analysezwecke oft nicht geeignet und müssen – falls ein Massendatenexport möglich ist – erst aufwändig aufbereitet werden.

Das 2. Pflichtmodul des Zertifikatslehrgangs „Fachingenieur Data Science VDI“ zeigt Ihnen, wie Sie potenzielle Datenquellen in der Produktion identifizieren und Maschinendaten modellieren. Sie lernen u.a., mit welchen Methoden und Werkzeugen Sie heterogene, verteilt vorliegende Daten zusammenführen und erfahren z.B. in Praxisübungen, wie Sie Daten mit Jupyter aufbereiten und bereinigen. Weitere Themen sind die Datensicherheit, die Bedeutung von Data Compliance und rechtliche Aspekte inklusive der Vorgaben der DSGVO und des BetrVerfG.

Das Modul „Datenakquise, Automation und IT“ vermittelt Grundlagenwissen, auf welche das 3. Pflichtmodul „Datenanalyse und maschinelles Lernen“ aufbaut. Daher empfehlen wir Ihnen, die Module in der vorgegebenen Reihenfolge zu absolvieren. Nach Ihrer erfolgreichen Teilnahme an den insgesamt sieben Modulen (vier Pflicht- und drei Wahlpflichtmodule) und der bestandenen Abschlussprüfung erhalten Sie das anerkannte VDI-Zertifikat „Fachingenieur Data Science VDI“


Ihre Ansprechpartnerin

Ana Michels

Ana Michels 
​ +49 211 62 14-123 
 ​ lehrgang@vdi.de 

Top-Themen

  • Identifikation und Bewertung von Datenquellen
  • Datenhaltung und -import in „Data Warehouses“ oder „Data Lakes“
  • Datenhygiene
  • Datensicherheit
  • Inkl. vieler Praxisübungen

Programm

Data Science in der Produktion

  • Potenziale und Einsatzmöglichkeiten
  • Beispielprojekte aus der Praxis

Mögliche Datenquellen in der Produktion

  • Bestandssysteme
  • Sensorik
  • Steuerungen

Gruppenübung

  •  Gemeinsame Erarbeitung möglicher Datenquellen

Wahre Schätze: Maschinendaten

  • Gängige Protokolle: Siemens S7, Modbus, Ethernet/IP, weitere
  • Standards: OPC UA, MQTT, Sparkplug
  • Architekturen zur Datenaufnahme: Edge, Cloud

Die Semantik von (Maschinen-)Daten

  • Was bedeutet Semantik?
  • Wie können die Daten modelliert werden?
  • Gängige Standards: Plattform Industrie 4.0 Verwaltungsschale, W3C, Vorto

Praxisübung

  • Beschreiben von Maschinendaten

Datenhaltung

  • Arten von Datenbanken: RDBMS, Zeitreihen, dokumentorientiert
  • „Data Lake“ vs. „Data Warehouse“

Praxisübung

  • Aufbau eines „Data Lake“

Datenimport

  • Import von Daten in den Data Lake z. B. mittels NodeRED oder Apache Streampipes
  • Wie können Bestandsdatenquellen angebunden werden?
  • Ausblick: Was sind Enterprise Integration Patterns?

Praxisübung

  • Diskussion von Praxisbeispielen Anbindung von Beispieldatenquellen

Datenhygiene

  • Visualisieren von Daten
  • Werkzeuge und Algorithmen zur Datenaufbereitung

Praxisübung

  • Datenreinigung mit Jupyter

Datensicherheit und Rechtliches

  • Datensicherheit: Ziele und Umsetzung
  • Rechtliche Hintergründe: DSGVO, BetrVerfG
  • Die Bedeutung von Data Compliance

Zielgruppe

Der Zertifikatslehrgang „Fachingenieur Data Science VDI“ wendet sich an Ingenieur*innen sowie Fach- und Führungskräfte aus allen industriellen Bereichen an. Dazu zählen u.a.:

  • Maschinen- und Anlagenbau
  • Prozessindustrie
  • Elektro- und Elektronikindustrie
  • Fahrzeugindustrie
     

Von der Teilnahme profitieren insbesondere Leitende, Führungskräfte, Ingenieur*innen und Mitarbeitende aus den folgenden Bereichen:

  • Forschung und Entwicklung
  • Qualitätssicherung
  • Fertigung
  • Prozesstechnik
  • Innovation

Der Zertifikatslehrgang richtet sich auch an Neu- und Quereinsteiger*innen sowie „Nicht-ITler“, die ihre Kenntnisse vertiefen und mit einem aussagekräftigen Zertifikat dokumentieren möchten. Programmierkenntnisse sind für die Teilnahme nicht erforderlich.

Ihr Referent

Dr. Julian Feinauer ist Open Source Entwickler und KI-Spezialist mit vielen Jahren Erfahrung in den Bereichen Big Data, Analytics und Maschinenkonnektivität. Er hat in Stuttgart Mathematik studiert und auf dem Gebiet der räumlichen Stochastik an der Universität Ulm promoviert. Als Gründer und Geschäftsführer der pragmatic minds GmbH und pragmatic industries GmbH beschäftigt er sich seit vielen Jahren damit, wie man große Datenmengen von Maschinen und Anlagen schnell und einfach zugänglich macht und wie diese analysiert werden können. Der Fokus liegt dabei darauf, die Daten so aufzubereiten, dass ein konkreter Mehrwert für die Betreiber und Entwickler der Maschinen entsteht.

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