Industrial Internet of Things

Lehrinhalte

  • Grundlagen des IIoT, Abgrenzung zu Internet of Things
  • Sensoren, Aktuatoren, Kommunikationsprotokolle
  • Big Data, Cloud Computing, Edge-Computing
  • Software und Plattformen: Betriebssysteme, Middleware, APIs, Services
  • Smart Manufacturing und Industrie 4.0, Predictive Maintenance, Smart Logistics, Smart Grid, Digitaler Zwilling, Product Lifecycle Management (PLM)

Art der Vermittlung

Präsenzveranstaltung

Art der Veranstaltung

Pflichtfach

Empfohlene Fachliteratur

· Anandan, R., Gopalakrishnan, S., Pal, S., Zaman, N. (2022): Industrial Internet of Things (IIoT): Intelligent Analytics for Predictive Maintenance. Wiley-Scrivener
· Zhuhan, Lv., Fersman, E. (2023): Digital Twins: Basics and Applications. 1. Aufl., Basel: Springer International Publishing
· Kishore Mishra, B., Mallik, S., Le D.-N. (2024): Smart Sensors for Industry 4.0: Fundamentals, Fabrication and IIoT Applications. 1. Aufl., Wiley-Scrivener
· Kumar, A. et al. (2024): Digital Transformation: Industry 4.0 to Society 5.0. In Khatter, K. (Hrsg.): Reihe - Disruptive Technologies and Digital Transformations for Society 5.0. 1 Aufl., Springer Singapore
· Avanija, J. et al (2021): Innovations in the Industrial Internet of Things (IIoT) and Smart Factory. 1. Aufl., IGI Global
· Larranaga, P. et al (2018): Industrial Applications of Machine Learning. 1. Aufl., CRC Press
· Babel, W. (2023): Industry 4.0, China 2025, IoT: The Hype Around the World of Automation. 1. Aufl., Wiesbaden: Springer
· Elangovan (2020): Product Lifecycle Management (PLM): A Digital Journey Using Industrial Internet of Things IIoT, CRC Press

Lern- und Lehrmethode

Impulsvorträge zu ausgewählten Themen des IIoT, Blended Learning Methoden, Diskussionen zu Aspekten aus den Impulsvorträgen, Gruppenarbeiten, Präsentationen

Prüfungsmethode

  • 40% immanente Leistungsfeststellung - Beurteilungskriterien: Qualität der Case Studies und Präsentation (Gruppenarbeiten), aktive Teilnahme an den Gruppenaktivitäten sowie individuelle Bearbeitung von Assignments
  • 60% schriftliche Endprüfung - Beurteilungskriterien: inhaltliche und methodische Richtigkeit, Vollständigkeit der Beantwortung, Detailgrad der Beantwortung

Voraussetzungen laut Lehrplan

Modul Technik 1

Schnellinfos

Studiengang

Technical Sales and Marketing (Bachelor)

Akademischer Grad

Bachelor

ECTS Credits

3.00

Unterrichtssprache

Deutsch

Studienplan

Berufsbegleitend

Studienjahr, in dem die Lerneinheit angeboten wird

2025

Semester in dem die Lehrveranstaltung angeboten wird

2 SS

Incoming

Nein

Lernergebnisse der Lehrveranstaltung

Nach erfolgreichem Abschluss der Lehrveranstaltung sind die Studierenden in der Lage:

  • die Aufgaben von IIoT zu beschreiben,
  • die Unterschiede in den Computing Methoden zu erläutern,
  • Anforderungen an IIoT-Plattformen zu beschreiben und Sensoren und Aktoren zu definieren,
  • Strukturen und Prozesse im Smart Manufacturing und in Industrie 4.0 Anwendungen zu identifizieren,
  • Methoden der Integration von IIoT-Konzepten in bestehende Infrastrukturen zu beschreiben und ihre Anwendungen auf betriebliche Teilbereiche zu erklären,
  • Datenschutzkonzepte in Unternehmen zu bewerten,
  • eigene IIoT-Konzepte für industrielle Anwendungen zu entwickeln.

Kennzahl der Lehrveranstaltung

1480-24-01-BB-DE-19