CAS Industrie 4.0 – von der Idee zur Umsetzung

Academy
Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften ZHAW
Kurzbeschreibung
Folgende Fragestellungen stehen im Zentrum des «CAS Industrie 4.0 – von der Idee zur Umsetzung»: Wie entwickelt man im Kontext von Indust... mehr...
Folgende Fragestellungen stehen im Zentrum des «CAS Industrie 4.0 – von der Idee zur Umsetzung»: Wie entwickelt man im Kontext von Industrie 4.0 Anlagen und Systeme? Wie integriert man neue Fertigungstechnologien sowie verbundene Objekte zu einer intelligenten Steuerung? Wie erhält man auf dieser Basis neue Services, Produkte und Geschäftsmodelle mit einem Mehrwert für Anwender und Kunden? Welche neuen Risiken entstehen im Umfeld von Industrie 4.0 und wie werden diese gemanaged? Interesse? Besuchen Sie unsere Infoveranstaltung ­ weniger
Kursort
Winterthur
Kursart
Certificate of Advanced Studies
Fachbereiche

Unternehmensentwicklung, Digital Business, Industrie 4.0, Technik

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Kursinhalt

Modul A "Cyber-physikalische mechatronische Systeme und Smart Factory-Konzepte auf Anlagenebene"

Lernziele

  • Was sind CPS?
  • Welche Elemente gehören dazu und wie sind sie aufgebaut?
  • Analyse von Anwendungen
  • Anlagenkonzepte
  • Industrie 4.0 in Produktion und Automatisierung
  • Was sind die Kernpunkte auf der Anlagenebene?
  • Welche Technologien und Konzepte setzt man ein?
  • Agentenbasierte Systeme

Inhalte

  • Von der Mechatronik zu Cyber-physikalischen Systemen (CPS)
  • Elemente Cyber-physikalischer Systeme
  • Anwendungen von CPS
  • Smart Factory / Industrie 4.0-Konzepte und deren Anwendung
  • Einführung in Industrie 4.0
  • Anwendungen und Einsatzbereiche
  • Agentenbasierte dynamische Konfigurationskonzepte
  • Technologien

Modul B "Internet of Things (IoT)"

Lernziele

  • Nach diesem Kurs werden die Studierenden in der Lage sein, eine IoT-Applikation zu entwickeln.
  • Die Studierenden kennen die wichtigsten Begriffe, Techniken und die gebräuchlichen Protokolle im IoT-Umfeld (Internet of Things-Umfeld).
  • Die Studierenden können die Eigenschaften und die Funktionsweise der verschiedenen Transport- und Service-Protokolle für den Einsatz im IoT erklären.
  • Die Studierenden können ein einfaches IoT-System analysieren und beschreiben.
  • Die Studierenden können ein IoT-Backbone-Netzwerk programmieren unter der Verwendung von Stacks und derer Schnittstellen.

Inhalte

Datenkommunikation via IPv6

  • Auffinden von Sensoren und Aktoren sowie ihrerParameter und Dienste in einem Netzwerk
  • Zugriff auf Sensordaten

Data Services Management / Security

  • Verwalten von Daten und Diensten mit der erforderlichen Sicherheit

Data Processing

  • Verarbeitung von Sensordaten in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit

Architekturen

  • Wie werden die Einzelteile zu einem zusammenhängenden Ganzen verbunden

Modul C "Neue Fertigungstechnologien und Produktlebenszyklusmanagement (PLM)"

Lernziele

  • Kennen das Prinzip der additiven Fertigungskette sowie die unterschiedlichen industriell umgesetzten additiven Fertigungsverfahren (3D-Druckverfahren) inkl. Grenzen und Möglichkeiten der AM
  • Digitale Datenvorbereitung für die Additive Fertigung
  • Können die additiv gefertigten Bauteile hinsichtlich qualitativer Merkmale bewerten 
  • Kennen der Möglichkeiten von PLM-Systemen in der Produktentwicklung 
  • 3D-Master Technologie für die 3D-Kommunikation, 3D-Dokumentation und Fertigung 
  • Individualisierte Produktentwicklung bis hin zur Produktion von Stückzahl 1

Inhalte

  • Additive Fertigungsprozesse und Maschinen
  • Ökonomie und Ökologie der Additiven Fertigung
  • Additiv-fertigungsgerechte Produktentwicklung 
  • Additive Fertigung in der Praxis
  • Datenmanagement im Kontext Industrie 4.0: PLM (Product-LifeCycle-Management) und 3D-Master

Modul D "Predictive Maintenance (PM)"

Lernziele

  • Kennen und Bewerten von Einsatzszenarien für PM/CM
  • Implementieren und evaluieren von klassischen und datengetriebenen Verfahren

Inhalte

  • Grundlagen der Instandhaltung (inklusive klassischer Methoden, zum Beispiel Randall und datengetriebener Ansätze, zum Beispiel Anomalie-Erkennung)
  • Zustandsüberwachung
  • Fehlerdetektion und -diagnose
  • Zustandsprognose
  • Bewertung der Detektions-, Diagnose- und Prognosemethoden
  • Arten der Instandhaltungs- und Serviceverträge (von fixen Budgets bis hin zu „power-by-the-hour“)

Modul E "Risikomanagement im Kontext Industrie 4.0"

Lernziele

  • Die Studierenden kennen die Prozesse des Risikomanagements nach ISO 31000.
  • Sie kennen wichtige Methoden des Risikoassessments (Risikoidentifikation, -analyse und -beurteilung) und deren Eignung für Industrie 4.0-Systeme.
  • Sie können die Ergebnisse des Risikoassessments ins Risikomanagement eines Unternehmens einbinden.

Inhalte

Grundlagen des Risikomanagements nach ISO 31000

  • Prozesse des Integrierten Risikomanagements (IRM) in einem Unternehmen
  • Auswahl und Anwendung praxisnaher Methoden des Risikoassessments für Industrie 4.0-Systeme
  • Informationsquellen zur Schwachstellenanalyse
  • Fallbeispiele oder Übungen

Modul F "Business Modelling und Servitization"

Lernziele

  • Sie kennen die wesentlichen Grundlagen der Business- und Service-Modelle für Industrie 4.0 des Service Designs und des Service Product Designs.
  • Sie können die datenspezifischen Aspekte gezielt in Ihr Design einbringen.
  • Sie können die Werkzeuge des Service Designs gezielt in Ihren Praxisbeispielen anwenden.
  • Sie können die betriebswirtschaftlichen Eckpunkte Ihres Business Models quantifizieren.
  • Innovation & Business Model Entrepreneurship: Gestalten von Business Szenarien mittels Industrie 4.0-Technologien

Inhalte

  • Business Modelle für Industrie 4.0
  • Business Ecosysteme
  • Verdienmodelle
  • Grundlagen von Service Design (Customer Insight, Customer Journey, Value Proposition Design)
  • Servitization als Geschäftsmodell
Kursziele

Die Studierenden erwerben sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Fähigkeiten in den folgenden Bereichen:

  • Neue Fertigungstechnologien und verbundene Systeme als Grundlage für Industrie 4.0
  • Anlagen und Systeme im Kontext von Industrie 4.0
  • Neue Service- und Geschäftsmodelle mit Industrie 4.0, speziell auch Predictive Maintenance
  • Risikomanagement im Kontext von Industrie 4.0
Zielpublikum

Folgende Zielgruppen sollen mit diesem CAS angesprochen werden: Professionals mit Hochschulabschluss und mit mehrjähriger Berufserfahrung als

  • Leitende in Produktion oder Logistik
  • Geschäftsführer von KMU
  • Chief Technology Officer, Chief Information Officer
  • Ingenieure, Softwareentwickler und Softwarearchitekten
  • Technische Projektleiter und Berater
  • Marketingfachleute mit Interesse an der Nutzung von Industrie 4.0 für ihre Produkte
Anforderungen

Die Zulassung zu einem CAS setzt grundsätzlich einen Hochschulabschluss (Fachhochschule, HTL, HWV, Uni, ETH) voraus. Es können aber auch Praktikerinnen und Praktiker mit vergleichbarer beruflicher Kompetenz zugelassen werden, wenn sich die Befähigung zur Teilnahme aus einem anderen Nachweis ergibt. Über die definitive Zulassung entscheidet die Studienleitung.

Methodik

Das Ausbildungsprogramm umfasst verschiedene Aktivitäten, wie etwa Vorlesungen, praxisorientierte Übungen und Fallbeispiele, Firmenpräsentationen, Gruppenarbeiten und Selbststudium (Vor- und Nachbereitung).

ECTS-Punkte
12
Kursgebühr
Fr. 6'240.00

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