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| Modulbezeichnung (engl.):
Applied Computer Science and Industry 4.0 |
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| Code: DBWI-310 |
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7 |
| Studienjahr: 2 |
| Pflichtfach: ja |
Arbeitssprache:
Deutsch |
Prüfungsart:
2 benotete Teilklausuren:
- Teilklausur (Angewandte Informatik: Dauer 90 Min., 100 Pkt.)
Die Teilklausur wird im 5. Semester (Block 5A) gemäß Prüfungsplan geschrieben (Wirtschaftsingenieurwesen/Produktionsmanagement, Bachelor, ASPO 01.10.2021).
Die Teilklausur wird im 3. Semester (Block 3A) gemäß Prüfungsplan geschrieben (Wirtschaftsingenieurwesen/Produktionsmanagement, Bachelor, ASPO 01.10.2022).
- Teilklausur (Industrie 4.0: Dauer 90 Min., 100 Pkt.)
Die Teilklausur wird im 6. Semester (Block 6A) gemäß Prüfungsplan geschrieben (Wirtschaftsingenieurwesen/Produktionsmanagement, Bachelor, ASPO 01.10.2021).
Die Teilklausur wird im 4. Semester (Block 4A) gemäß Prüfungsplan geschrieben (Wirtschaftsingenieurwesen/Produktionsmanagement, Bachelor, ASPO 01.10.2022).
Grund für die Aufteilung der Prüfung in zwei jeweils zu bestehende Teilprüfungen, von denen eine im Block 5A (5. Semester)/3A (3. Semester) und die andere im Block 6A (6. Semester)/4A (4. Semester) geschrieben wird, ist zur Gewährleistung einer gleichmäßigen Verteilung des Arbeitsaufwandes notwendig.
Die Modulnote setzt sich wie folgt zusammen:
43 % der Pkt. in der Teilklausur „Angewandte Informatik“
57 % der Pkt. in der Teilklausur „Industrie 4.0“
Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten:
Erreichen von mindestens 40 von 100 Punkten in jeder Teilklausur.
Die Modulnote wird als Dezimalnote gemäß HTW-Notenschema ausgewiesen.
[letzte Änderung 31.01.2023]
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DBWI-310 (P740-0028, P740-0029) Wirtschaftsingenieurwesen / Produktionsmanagement, Bachelor, ASPO 01.10.2022
, 2. Studienjahr, Pflichtfach
DBWI-310 (P740-0028, P740-0029) Wirtschaftsingenieurwesen / Produktionsmanagement, Bachelor, ASPO 01.10.2021
, 3. Studienjahr, Pflichtfach
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Der Gesamtaufwand des Moduls beträgt 210 Arbeitsstunden.
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Empfohlene Voraussetzungen (Module):
Keine.
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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 24.01.2023]
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Lernziele:
Angewandte Informatik:
Es werden grundlegende Konzepte der Informatik vermittelt und auf einfache Problemstellungen an-gewendet. Zu diesem Zweck erhalten die Studierenden eine Einführung in die Programmierung. Sie verstehen den Begriff Algorithmus und kennen bspw. Algorithmen zur Suche sowie zum Sortieren von Daten. Sie kennen verschiedene Datenstrukturen. Die Studierenden sind in der Lage, Algorithmen zu einfachen Problemstellungen zu implementieren. Die Studierenden sind sich der zunehmenden Bedeutung der Informatik für die Ingenieursdisziplinen 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 Einfluss-größen 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 26.01.2023]
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Inhalt:
Inhalte zur Vorlesung zu angewandter Informatik:
• Algorithmus: Definition und Bedeutung
• Datenstrukturen
• Einführung in die Programmierung
• Anwendung auf z.B. Suchverfahren sowie auf einfache und höhere Sortierverfahren
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 26.01.2023]
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Weitere Lehrmethoden und Medien:
Vorlesungen: Vortrag (darbietend), Demonstration (darbietend), Frage- und Impulsunterricht (erarbeitend), Unterrichtsgespräch (erarbeitend), Bearbeitung konkreter Problemstellungen in Gruppenarbeit (erarbeitend), Fallstudien und Schulungen im EDV-Raum (erarbeitend)
[letzte Änderung 31.01.2023]
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Literatur:
• R. Sedgewick, K. Wayne (2014): Algorithmen und Datenstrukturen (4. Auflage); Pearson, Hall-bergmoos
• 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 31.01.2023]
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