Digital Twin Simulation (elective)
Niveau
Masterstudium
Lernergebnisse der Lehrveranstaltungen/des Moduls
Die Teilnehmer:innen:
• verstehen die Grundlagen der Modellbildung und können diese anwenden
• kennen typische Anwendungen und Vorteile von Simulationen
• kennen Simulationsbereiche und Simulationssoftware für smarte Produkte und Lösungen
• können Modelle und Simulationsabläufe erstellen
• können Simulationsergebnisse interpretieren
• können ein smartes kommunizierendes Produkt definieren
• sind mit den Konzepten digitaler Zwilling (digital Twin), condition monitoring, predicitve maintenance vertraut
• verstehen die Grundlagen der Modellbildung und können diese anwenden
• kennen typische Anwendungen und Vorteile von Simulationen
• kennen Simulationsbereiche und Simulationssoftware für smarte Produkte und Lösungen
• können Modelle und Simulationsabläufe erstellen
• können Simulationsergebnisse interpretieren
• können ein smartes kommunizierendes Produkt definieren
• sind mit den Konzepten digitaler Zwilling (digital Twin), condition monitoring, predicitve maintenance vertraut
Voraussetzungen der Lehrveranstaltung
keine
Lehrinhalte
Grundlagen und Modellbildung:
-Einführung in Digital Twin, deren Bedeutung und Anwendungsbereiche
-Vermittlung der theoretischen Grundlagen und Methoden der Modellbildung
Simulation und Software:
-Überblick über Simulationstechniken und deren typische Anwendungen
-Kennenlernen verschiedener Simulationssoftware und praktische Übungen
Smarte Produkte und Lösungen:
-Erstellung und Analyse von Modellen für smarte, kommunizierende Produkte
-Integration von Digital Twins in IoT-Systeme und deren Vorteile
Vertiefte Konzepte und Anwendungen:
-Einführung in fortgeschrittene Themen wie Condition Monitoring und Predictive Maintenance
-Diskussion über die Rolle von Digital Twins in der zukünftigen Technologieentwicklung.
Praxisprojekt:
-Planung und Durchführung eines eigenen Digital Twin Projekts zur Anwendung des Gelernten
-Einführung in Digital Twin, deren Bedeutung und Anwendungsbereiche
-Vermittlung der theoretischen Grundlagen und Methoden der Modellbildung
Simulation und Software:
-Überblick über Simulationstechniken und deren typische Anwendungen
-Kennenlernen verschiedener Simulationssoftware und praktische Übungen
Smarte Produkte und Lösungen:
-Erstellung und Analyse von Modellen für smarte, kommunizierende Produkte
-Integration von Digital Twins in IoT-Systeme und deren Vorteile
Vertiefte Konzepte und Anwendungen:
-Einführung in fortgeschrittene Themen wie Condition Monitoring und Predictive Maintenance
-Diskussion über die Rolle von Digital Twins in der zukünftigen Technologieentwicklung.
Praxisprojekt:
-Planung und Durchführung eines eigenen Digital Twin Projekts zur Anwendung des Gelernten
Empfohlene Fachliteratur
* Pfeffer J.; Produkt-Entwicklung: Lean & Agile; München; 2019
* Schröder A.; Agile Produktentwicklung: Schneller zur Innovation – erfolgreicher am Markt; 2018
* Schröder A.; Agile Produktentwicklung: Schneller zur Innovation – erfolgreicher am Markt; 2018
Bewertungsmethoden und -Kriterien
Klausur oder Seminararbeit
Unterrichtssprache
Englisch
Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits
4
Semesterwochenstunden (SWS)
Geplante Lehr- und Lernmethode
Vortrag, Gruppenarbeit, Präsentation und Diskussion von Aufgaben
Semester/Trisemester, In dem die Lehrveranstaltung/Das Modul Angeboten wird
3