Lehrgang

Pflichtmodul 3: Industrie 4.0 und IoT

Veranstaltungsnummer: 02LE063

  • Sensoren bei der Prozessdigitalisierung
  • Sensordatenfusion
  • Datenverarbeitung in Echtzeit
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Kommende Termine:

06. – 07. September 2022
Aachen

Verfügbar

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Hinweis

Dieses Modul kann nur im Rahmen des Zertifikatslehrgangs „Fachingenieur*in Sensorik VDI“ gebucht werden.

Auf dem Weg zur Smart Factory

Sensoren sind der Dreh- und Angelpunkt, damit Industrie 4.0 in den Unternehmen den Sprung von der Vision zur Realität schafft. Das volle Potenzial der Sensorik ausschöpfen lässt sich durch den Zusammenschluss vieler Sensoren zu sogenannten Sensornetzwerken. Mithilfe der Sensordatenfusion kann die Qualität der Informationsgewinnung weiter verbessert werden, so dass auch komplexe Anwendungen wie das autonome Fahren oder die automatische Steuerung mobile Roboter umgesetzt werden können.

Das Modul 3 des Zertifikatslehrgangs „Fachingenieur*in Sensorik VDI“ zeigt Ihnen, welche Verfahren der Datenverarbeitung und Datenauswertung sich in der Praxis bewährt haben und welche Entwicklungen für die Zukunft zu erwarten sind. Zahlreiche Praxisbeispiele wie z.B. Amazonrobotics oder die Handlungsplanung mittels KI geben Ihnen wertvolle Anregungen für Ihre betriebliche Praxis

Das 3. Pflichtmodul „Industrie 4.0 und IoT“ basiert auf dem in den Modulen 1 und 2 vermittelten Wissen. Wie empfehlen daher, die Pflichtmodule in der vorgesehenen Reihenfolge zu absolvieren. Haben Sie die 4 Pflicht- und 3 Wahlpflichtmodule erfolgreich besucht, werden Sie zur Zertifikatsprüfung zugelassen. Nach bestandener Prüfung erhalten Sie das Zertifikat „Fachingenieur*in Sensorik VDI“.


Ihre Ansprechpartnerin

Julianna Bakos
+49 211 62 14-123
  lehrgang@vdi.de

Top-Themen

  • Sensoren bei der Prozessdigitalisierung
  • Sensordatenfusion
  • Datenverarbeitung in Echtzeit
  • Auswertung für zuverlässige Prozessprognosen
  • Möglichkeiten von KI in der Industrie

Programm

Das Pflichtmodul 3 des Zertifikatslehrgangs „Fachingenieur*in Sensorik VDI“ beschäftigt sich mit folgenden Inhalten:

Motivation

  • Vom Messwert zur künstlichen Intelligenz
  • Industrie 4.0

Drahtlose Sensornetzwerke

  • Anwendungsfelder
    • Mehrwert durch Zusammenschluss von Sensoren
    • Räumlich verteilte Anwendungen
    • IoT Protokolle (MQTT, CoAP)
    • Datenschnittstellen an Servern (http, RestAPI)
  • Trends
    • MESH Funknetze
    • EDGE Computing
    • xAAS (Services via Internet)

Sensordatenfusion

  • Qualität der Informationsgewinnung
  • Ziele der Sensordatenfusion
  • Fusionsarchitektur
  • Ebenen der Sensordatenfusion
  • Funktion
    • Komplementäre Fusion
    • Konkurrierenden Fusion
    • Kooperative Fusion
    • Unabhängige Fusion

Anwendungsbeispiele:

  • Autonomes Fahren
  • Mobile Roboter

Datenverarbeitung: Echtzeitdaten

  • Arten von Daten aus Prozesssicht
  • Datentypen aus Analysesicht
  • Speicherung von Daten, zentral/dezentral, Protokolle und Werkzeuge
  • Aufbereitung von Daten
    • Qualitätsanalyse der Daten
    • Qualitätsverbesserung der Daten
    • Datentransformation
    • Datenaugmentierung

Datenauswertung: Prozessprognose

  • Möglichkeiten der Auswertung
    • Visualisierung
    • Klassifikation
    • Regression (Prognose)
    • Werkzeuge
  • Erkennen von Mustern in Daten
  • Anwendungsfälle in der Prognose
  • Vorgehensmodelle in Abhängigkeit der Daten
  • Benötigte Datenmengen für verschiedene Anwendungsfälle und Algorithmen

Vernetzte Fabrik

  • Definition einer Smart Factory

Praxisbeispiele:

  • Vernetzung mittels UPC/UA
  • Amazonrobotics
  • RoboCup Logistik

KI in der Anwendung

Praxisbeispiele:

  • Klassifikation mittels Neuronaler Netze
  • Handlungsplanung und höhere Steuerung
  • Aktuelle Forschung: Kompetenzzentren AKzentE4.0 und WIRKsam

Zielgruppe

Der Zertifikatslehrgang „Fachingenieur*in Sensorik VDI“ wurde branchenübergreifend entwickelt. Er richtet sich an Ingenieur*innen sowie Fach- und Führungskräfte aus allen industriellen Bereichen. Dazu zählen u.a.:

  • Maschinen und Anlagenbau
  • Elektro- und Elektronikindustrie
  • Fahrzeugindustrie

Von der Teilnahme profitieren insbesondere Leiter*innen, Manager*innen, Ingenieur*innen und Mitarbeitende mit folgenden Tätigkeitsschwerpunkten:

  • Automatisierung
  • Forschung und Entwicklung
  • Qualitätssicherung/-kontrolle
  • Fertigungsplanung/-entwicklung/-steuerung
  • Test und Simulation

Von den Lehrinhalten profitieren sowohl Neu- und Quereinsteiger*innen als auch alle technischen Fach- und Führungskräfte, die sowohl Kenntnisse vertiefen als auch ein aussagekräftiges Zertifikat im Bereich der Sensorik erwerben möchten.

Ihre Referenten

Prof. Dr.-Ing. Ingo Elsen ist seit 2018 Professor für das Lehr- und Forschungsgebiet „Big Data“ am Fachbereich für Elektrotechnik und Informationstechnik der FH Aachen. Neben dem Thema Big Data forscht und lehrt er auf dem Gebiet „Data Science“ und verwandten Gebieten. Vor seiner Professur war er zuletzt bei der T-Systems als Chefingenieur für den Bereich Digital Solutions zuständig, wo er die Themen Big Data, Datenanalyse und Machine Learning ausgestaltet hat.

Prof. Dr. rer. nat. Alexander Ferrein ist seit 2011 Professor für Robotik und Grundlagen der Informatik an der FH Aachen berufen. Er ist Gründungsmitglied des Instituts für Mobile Autonome Systeme und Kognitive Robotik, das er auch seit 2014 leitet. Seine Forschungsinteressen liegen im Bereich der KI und Kognitiven Robotik.

Prof. Dr.-Ing. Tobias Frauenrath vertritt im neuen Bachelorstudiengang Smart Building Engineering den Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik an der FH Aachen. Der an der RWTH Aachen promovierte Elektrotechnikingenieur bringt langjährige Erfahrung als Entwicklungsleiter von vernetzten Messtechnikkomponenten und Lösungen der Industrie 4.0 mit.

Dr. Stefan Schiffer ist Forschungskoordinator des MASKOR-Instituts an der FH Aachen University of Applied Sciences. Außerdem ist er Postdoktorand und wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl Technik und Individuum der RWTH Aachen. Er beschäftigt sich vor allem mit Themen aus den Bereichen wissensbasierte Systeme, embodied Artificial Intelligence, kognitive Robotik und Mensch-Roboter Interaktion.