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Digital Twin & Simulation (E) (WP)*

Niveau

Master

Lernergebnisse der Lehrveranstaltungen/des Moduls

Die Teilnehmer:innen:
* Verstehen die Grundlagen der Modellierung und können diese anwenden
* Kennen typische Anwendungen und Vorteile von Simulationen
* Kennen Simulationsbereiche und Simulationssoftware für intelligente Produkte und Lösungen
* Können Modelle und Simulationsprozesse erstellen
* Können Simulationsergebnisse interpretieren
* Können ein intelligentes, kommunizierendes Produkt definieren
* Sind mit den Konzepten des digitalen Zwillings, der Zustandsüberwachung und der vorausschauenden Instandhaltung vertraut

Voraussetzungen der Lehrveranstaltung

None

Lehrinhalte

Grundlagen und Modellierung:
* Einführung in digitale Zwillinge, ihre Bedeutung und Anwendungsbereiche
* Vermittlung der theoretischen Grundlagen und Methoden der Modellierung

Simulation und Software:
* Überblick über Simulationstechniken und ihre typischen Anwendungen
* Kennenlernen verschiedener Simulationssoftware und praktische Übungen

Intelligente Produkte und Lösungen:
* Erstellung und Analyse von Modellen für intelligente, kommunizierende Produkte
* Integration digitaler Zwillinge in IoT-Systeme und ihre Vorteile

Vertiefende Konzepte und Anwendungen:
* Einführung in fortgeschrittene Themen wie Zustandsüberwachung und vorausschauende Wartung
* Diskussion über die Rolle digitaler Zwillinge in der zukünftigen Technologieentwicklung

Praxisprojekt:
* Planung und Durchführung eines eigenen Projekts mit digitalen Zwillingen zur Anwendung des Gelernten

Empfohlene Fachliteratur

* Nath, S. V. (2021). Building Industrial Digital Twins : Design, Develop, and Deploy Digital Twin Solutions for Real-World Industries Using Azure Digital Twins.
* Zhang, Y. (2024). Digital Twin Architectures, Networks, and Applications (1st ed. 2024).
* Blaschke, F. (2024). Implementation and Benefits of Digital Twin on Decision Making and Data Quality Management. (1st ed.).
Digital Twin Technology. (2023). IntechOpen.
* Tao, F., Zhang, M., & Nee, A. Y. C. (2019). Digital twin driven smart manufacturing.

Bewertungsmethoden und -Kriterien

Seminararbeit

Unterrichtssprache

Englisch

Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits

4

Semesterwochenstunden (SWS)

Geplante Lehr- und Lernmethode

Lecture, Group Work, Discusison

Semester/Trisemester, In dem die Lehrveranstaltung/Das Modul Angeboten wird

3

Art der Lehrveranstaltung/des Moduls

Art der Lehrveranstaltung