Die Studierenden
Ebenfalls vorausgesetzt sind die fünf Module Informatik, Mechanik & Werkstoffe / Chemie I, Mechanik & Werkstoffe / Chemie II, Elektrotechnik & Lineare Algebra I sowie Elektrotechnik & Lineare Algebra II.
Am Ende des Semesters findet im Kurs Signale und Systeme eine abgesetzte Modulschlussprüfung statt.
Während der Unterrichtsphase wird im Kurs Signale und Systeme eine individuelle Projektarbeit bewertet. Während der Selbststudienzeit wird im Kurs Hybride Lernfabrik A ein Vortrag mit mündlicher Prüfung bewertet.
Während der Unterrichtsphase wird im Kurs Signale und Systeme eine individuelle Projektarbeit (Gewicht 15%) bewertet. Während der Selbststudienzeit wird im Kurs Hybride Lernfabrik A ein Vortrag mit mündlicher Prüfung (Gewicht 30%) bewertet.
Am Ende des Semesters findet im Kurs Signale und Systeme eine abgesetzte Modulschlussprüfung (Gewicht 55%) statt.
Die Studierenden
Methoden des Systems Engineering
Methoden zur Beschreibung von Signalen und Systemen
Grundlagen der Modellbildung und numerische Simulation
Methoden der Messtechnik
Aktoren und Antriebe
Während des Semesters wird eine individuelle Projektarbeit bewertet. Zusätzlich findet eine abgesetzte Modulschlussprüfung zusammen mit dem Kurs Elektronik statt.
Vorlesung, Impulsreferate, Selbststudium, Tutorübungen, Laborversuche
Durchführung gemäss Stundenplan
Die Studierenden
Industrie 4.0 / Cyber Physische Systeme am Beispiel «Smart Factory»
Informationstechnische Aspekte
Elektronische und mechatronische Komponenten
Mögliche Fehler – mögliche Ursachen - mögliche Gefahren
Während der Unterrichtsphase wird ein Vortrag mit mündlicher Prüfung bewertet.
Projektunterricht, geführtes Selbststudium
Durchführung gemäss Stundenplan
Die «Hybride Lernfabrik» ist ein Simulator für komplexe technische Systeme, in dem sowohl am realen als auch am virtuellen Modell theoretische Inhalte praktisch erprobt werden.
An wechselnden Beispielen und in überschaubaren Projekten werden typische Aufgaben- / Problemstellungen realer Systeme betrachtet.
Dazu gehören z.B.:
Einsatz von augmented reality, autonome- / teilautonome Systeme, Merkmalerkennung, Merkmalüberwachung, Objekterkennung, Objektidentifikation, Objektverfolgung, logistische Abläufe, Mensch-Maschine-Kommunikation, Maschine-Maschine-Kommunikation, Monitoring / Beobachten von Systemen, Simulation von Abläufen, Steuerungen- und Regelungen, Wartungs- und Instandhaltungsproblematik.