Lehrveranstaltungen

a) Sicherheit und Zuverlässigkeit (4 SWS)

b) Labor Sicherheit und Zuverlässigkeit (1 SWS)

Inhalte

a) Vorlesung:

• Grundlagen der technischen Zuverlässigkeit, Zuverlässigkeitskenngrößen, Lebensdauerverteilungen, Berechnung der Systemzuverlässigkeit
• Qualitäts- und Zuverlässigkeitsmethoden: Zuverlässigkeitsvorhersage für Geräte und Bauteile, Parts-Count-Method, Fehler-Möglichkeits- und Einfluss-Analyse (FMEA), Fehlerbaumanalyse, Verfügbarkeit und Instandhaltung
• Strategien und Architekturen für Sicherheit: Sicherheit, Safety, Security, Systemverhalten bei sicherheitsrelevanten Fehlern, Fail-Safe, Fehlertoleranz, Redundanz, Wiederholungsprüfung, Diagnose, sicherheitsbezogene Kenngrößen, Markov-Modelle
• Funktionale Sicherheit: Sicherheitsrelevante Funktionen, Normen und Standards für funktionale Sicherheit an Maschinen und Anlagen, IEC 62061, EN ISO 13849, Probability of Dangerous Failure, Vorgehensweise zum rechnerischen Sicherheitsnachweis nach ISO 62061
• Zustandsüberwachung und Diagnostik: Grundlagen, Methoden der Zustandsüberwachung, Schwingungsanalyse, Schmierstoffanalyse, Temperaturmessung, Verfahren zur Diagnose

b) Labor:

• Praktische Laborübungen zu ausgewählten Inhalten der Vorlesung in diesem Modul

Lehrveranstaltungen

a) Virtual Automation (2 SWS)

b) Softwaretechnologien in der Automation (2 SWS)

c) Labor Digitalisierung und Simulation in der Automatisierungstechnik (1,5 SWS)

Inhalte

a) Engineeringprozess und X-in-the-Loop-Simulationsmethoden, Modellierung und Simulation von Maschinen und Anlagen, Modellierung kinematischer Vorwärts- und Rückwärtstransformationen (Inverse Kinematik) unter Berücksichtigung numerischer Aspekte, Modellierung von Bewegungserzeugern in automatisierten Systemen, Echtzeitsimulation und virtuelle Inbetriebnahme, Steuerungskopplung und Synchronisation, Anwendungsbeispiele

b) Prinzipien der Softwaretechnik und Programmiersprachen, Fehlerfälle in Softwaresystemen, Beschreibungsformate und Modellierungssprachen, Grundlagen der Netzwerktechnik, plattformunabhängige Kommunikationsprotokolle, Server-Client Architektur von Web-Anwendungen, Browser-Applikationen (Frontend), Webserver und Microservices (Backend), Kommunikationskonzepte der Web- und Cloudtechnologien, Datenbanksysteme, Architekturprinzipien verteilter Softwareanwendungen

c) Modellierung einer kinematischen Vorwärts- und Rückwärtstransformation eines Knickarmroboters, Bewegungsmodellierung des Roboters und Kopplung des Modells an eine Robotersteuerung zur Virtuelle Inbetriebnahme, Virtuelle Inbetriebnahme des Robotersystems, Entwicklung eines HMI-Webservices mit Anbindung an das Robotersystem

Lehrveranstaltungen

a) Maschinelles Lernen (2 SWS)

b) Intelligente Sensorik (2 SWS)

c) Labor Intelligente Sensorik und Maschinelles Lernen (1 SWS)

Inhalte

a) Vorlesung „Maschinelles Lernen“

• Grundbegriffe der künstlichen Intelligenz
• Vorstellung bestehender Frameworks für das maschinelle Lernen
• Grundaufbau und Verifikation von KI-Modellen
• Theorie und Umsetzung von Algorithmen für Klassifikation Regression und Clustering

b) Vorlesung „Intelligente Sensorik“

• Inkrementelle Wegmesssysteme, Bildverarbeitung und Lasermesstechnik, Sensorsysteme für die Automatisierungstechnik.
• Signalverarbeitung, Filterung von Signalen, Frequenzanalyse.

c) Labor „Intelligente Sensorik / Maschinelles Lernen“

• Bildverarbeitung
• Aufnahme und Auswertung von kontinuierlichen Sensorsignalen
• KI-basierte Klassifikation und Regression von aufgenommenen Sensorsignalen

Lehrveranstaltungen

a) Industrial Engineering mit Smart Automation (2 SWS)

b) Digitale Planungsmethoden für Smart Automation (2 SWS)

c) Labor Digitale Fabrik und Produktionssimulation (1 SWS)

Inhalte

a) Industrial Engineering für Smart Automation
Automatisierungsgerechte Produktgestaltung, Methoden zur Absicherung der Planungsprozesse, Verfügbarkeiten von verketteten hybriden und automatisierten Linie, vorherbestimmte Zeiten in smarten Produktionsanlagen, Arbeitsplatz- und Maschinenergonomie, Assistenzsysteme und Smart-Collaboration

b) Digitale Planungsmethoden für Smart Automation
Konzeption und Bewertung von Planungsalternativen, CAI-integrierte Planung eines Produktionsbereiches, Produktions- und Fabriksimulation, Engpassmanagement bei Produktionsanlagen, Digitale Absicherung und Fabrikplanung

c) Labor Smart Automation in der digitalen Fabrik (mit z.B. Dassault-PE, TeamCenter, EMA-WS und -PD, Plant Simulation, VisTable)