Industrial Internet of Things
Brief description
- 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)
Mode of delivery
face to face
Type
compulsory
Recommended or required reading and other learning resources/tools
· 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
Planned learning activities and teaching methods
Impulsvorträge zu ausgewählten Themen des IIoT, Blended Learning Methoden, Diskussionen zu Aspekten aus den Impulsvorträgen, Gruppenarbeiten, Präsentationen
Assessment methods and criteria
- 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
Prerequisites and co-requisites
Modul Technik 1
Infos
Degree programme
Technical Sales and Marketing (Bachelor)
Cycle
Bachelor
ECTS Credits
3.00
Language of instruction
German
Curriculum
Part-Time
Academic year
2025
Semester
2 SS
Incoming
No
Learning outcome
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.
Course code
1480-24-01-BB-DE-19