| Modulname |
Vernetzte Produktionssysteme |
| Gebiet |
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| Profil |
Profil Praxis
Profil Freie Studien
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| CPs |
5 CP |
| Campus |
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| Voraussetzungen |
Allgemeine Produktions- und Fertigungskenntnisse. |
| Besonderheiten |
TN-Plätze: Teilnehmerzahl ist nicht begrenzt, für ausreichend Personal bei den Übungen wird gesorgt. Termin der ersten Sitzung: Ort und Zeit siehe Lehrveranstaltung Anmeldung: Keine Anmeldung für die Vorlesung/ Übung notwendig. Bitte erscheinen Sie zur ersten Sitzung für den Moodle-Zugang. Anmeldung für die Klausur bis spätestens 14 Tage vor Klausurtermin an: gda@lps.rub.de Zusammensetzung der Endnote: Klausur: Anteil an Modulnote 100 % Prüfungstermin: Wird in Moodle bekannt gegeben |
| Blockseminar |
Nein |
| Vorkenntnisse |
Allgemeine Produktions- und Fertigungskenntnisse. |
| Veranstaltungszeit |
Montag 16:00 - 18:00, Freitag 14:00 - 18:00 |
| Dozenten |
Christopher Prinz |
| Arbeitsaufwand |
Vor- und Nachbereitung der Sitzungen, Aktive Teilnahme an den Sitzungen, Lesen der empfohlenen Lektüre, Erarbeitung und Abgabe von Übungsaufgaben, Klausur |
| Literatur |
(a) Juliane Gottmann: Produktionscontrolling - Wertströme und Kosten optimieren, Springer (b) Jürgen Kletti: Konzeption und einführung von MES-Systemen, Springer (c) Benjamin M. Abdel-Karim: Data Science, Springer |
| Modulteil |
[135350] Vernetzte Produktionssysteme - WS 24/25 |
| Modultyp |
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| Modulanbieter |
Fakultät für Maschinenbau |
| Inhalt |
Teil 1: Vernetzte Produktionssysteme (Vorlesung) (137460), Ort und Zeit siehe Lehrveranstaltung Teil 2: Vernetzte Produktionssysteme (Übung), Ort und Zeit siehe Lehrveranstaltung Die Optimierung von Prozessen ist eine notwendige Voraussetzung, um Digitalisierung erfolgreich umsetzen zu können. Um eine Optimierung und eine Vernetzung von Produktionssystemen realisieren zu können werden daher im Rahmen der Veranstaltung die folgenden Inhalte behandelt: Anforderungen an Produktionsunternehmen Produktionssysteme / Lean Management in der Produktion MTM (methods-time-measurement) Vernetzung in der Produktion Datenerfassung (Maschinendatenerfassung [MDE] / Betriebsdatenerfassung [BDE]) Datenverarbeitung (Manufacturing Execution System [MES]) Assistenzsysteme in der Produktion Produktdigitalisierung Data Science in der Produktion Ergänzt werden die Themenblöcke durch anwendungsnahe Vorträge von Gastdozenten aus der industriellen Praxis. In den begleitenden Übungsveranstaltungen werden die in der Vorlesung vorgestellten Methoden und Technologien durch handlungs- und problemlösungsorientierte Übungen in der LPS Lern- und Forschungsfabrik (LFF) industrie- sowie praxisnah vermittelt. |
| Lernziele |
Nach dem erfolgreichen Abschluss des Moduls konzipieren Studierende Produktionssysteme unter Berücksichtigung des Lean Managements und entwerfen Arbeitssysteme mit MTM verstehen Studierende die Digitalisierung der Produktion erarbeiten Studierende eine Vernetzungsstrategie für die Produktion und setzen diese in Teilen um verstehen Studierende den Aufbau von Manufacturing Execution Systems (MES) sowie den dazu gehörigen Systemen, Maschinendatenerfassung (MDE) und Betriebsdatenerfassung (BDE), außerdem benutzen und analysieren sie diese Systeme verstehen Studierende die Grundsätze der Data Science (u.a. KI-Methoden) und wenden diese an Im Rahmen des Zertifikatsstudiums Entrepreneurship vermittelt das Modul Kompetenzen aus den folgenden Kompetenzbereichen: Resources |
