Digitalisierung von Fertigungsprozessen - Digitial Engineering
Gerade im Zeitalter von „Industrie 4.0“ gewinnt die Digitalisierung im Bereich der Fertigung zur Modellierung, Simulation und Optimierung von Produktionsprozessen immer mehr an Bedeutung. Die im Rahmen dieser Vorlesung behandelten Themenschwerpunkte reichen dabei von der Entwicklung von Prozessmodellen zur Beschreibung von geometrischen und physikalischen Eigenschaften von Fertigungsprozessen über die Analyse von aufgenommenen Sensordaten bis hin zur Anwendung von maschinellem Lernen zur Online-Anpassung von Prozessen direkt an der Werkzeugmaschine. Neben einer systematischen Einordnung werden anhand von Beispielen verschiedene Methoden zur Simulation und Analyse diskutiert und im Rahmen der angebotenen Übung vertieft.
Die Veranstaltung besteht neben den Vorlesungsinhalten aus verschiedenen Komponenten – u.a. der Aufnahme von Messdaten in der Maschinenhalle, Programmieren kleinerer Anwendungen mit Python, Demonstration von Anwendungsbeispielen mittels Simulation und VR. Vorträge aus der Industrie zeigen die aktuelle Relevanz der Thematik nicht nur in der Forschung und geben einen anschaulichen Einblick in die Praxis.
Modulhandbuch INF-MSc-518
Kompetenzen
Im Rahmen dieses Moduls sollen die Studierenden das methodische Vorgehen zur Entwicklung von Simulations- und Analysemodellen erlernen. Dazu sind Kenntnisse sowohl der methodischen Grundlagen als auch der Möglichkeiten und Grenzen relevanter Modellierungsmethoden notwendig. Das vermittelte Methodenwissen soll die Studierenden in die Lage versetzen, das Erlernte auf reale Problemstellung aus der ingenieurwissenschaftlichen Praxis zu übertragen. Die gemeinsame Diskussion von Praxisbeispielen und die Präsentation resultierender Ergebnisse schulen weiterhin die Kommunikations- und Teamfähigkeit sowie die Ausdrucksfähigkeit der Teilnehmenden.
Prüfungsform
Modulprüfung: mündliche Prüfung (20-30 Minuten)
Studienleistung: Aktive Teilnahme an den Übungen mit Präsentation der eigenen Lösungen. Die Studienleistung ist eine notwendige Studienleistung.
Teilnahmevoraussetzungen
Erfolgreich abgeschlossen: --keine--
Vorausgesetzte Kenntnisse: Programmierkenntnisse
Wünschenswerte Kenntnisse: Grundlegende Kenntnisse im Bereich Mathematik und Geometrische Modellierung