Modulbeschreibung

Fachkompetenzen:

Die Teilnehmenden können:

• Den Daten- und Materialfluss für die relevanten Use Cases für die intelligente Fabrik erleben, modellieren und entwickeln.  
• Sie können auch die Verbindung des physischen Produktes und dessen Herstellung zur digitalen Welt verstehen und gestalten. Dazu werden die Technologien des Spritzgiessens und der adaptiven Robotik primär eingesetzt.
• Die Studierenden können die relevanten IT-Systeme mit ihren Schnittstellen (IT, Internet der Dinge, Maschinenstandards) und den erforderlichen Stammdaten nutzen, konfigurieren, implementieren und weiterentwickeln.
• Die Studierenden können Datenanalysen und -simulationen basierend auf den verfügbaren Daten bis hin zum Algorithmus für Machine Learning, verstehen, modellieren und programmieren.

Methodenkompetenzen:
Die Teilnehmenden können:

• Die Umsetzung situationsgerecht für ein Industrieunternehmen die Smarte Fabrik zielgerichtet in der Praxis realisieren und können einen schrittweisen Umsetzungsplan definieren

Selbstkompetenzen:

Die Teilnehmenden können:

• Mit der Komplexität und Interdisziplinarität umgehen und im Team Lösungsansätze entwickeln

Sozialkompetenzen:

Die Teilnehmenden können:

• Die Interdisziplinarität zur Umsetzung der Smarten Fabrik aktiv angehen und die Kommunikation / Verständnis zwischen den Disziplinen verbessern und Brücken bauen