Digital Twin & Simulation (WP)*
Niveau
Master
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
• Einführung in Digital Twin, deren Bedeutung und Anwendungsbereiche
• Vermittlung der theoretischen Grundlagen und Methoden der Modellbildung
• Überblick über Simulationstechniken und deren typische Anwendungen
• Kennenlernen verschiedener Simulationssoftware und praktische Übungen
• Erstellung und Analyse von Modellen für smarte, kommunizierende Produkte
• Integration von Digital Twins in IoT-Systeme und deren Vorteile
• Einführung in fortgeschrittene Themen wie Condition Monitoring und Predictive Maintenance
• Diskussion über die Rolle von Digital Twins in der zukünftigen Technologieentwicklung.
• Planung und Durchführung eines eigenen Digital Twin Projekts zur Anwendung des Gelernten
• Vermittlung der theoretischen Grundlagen und Methoden der Modellbildung
• Überblick über Simulationstechniken und deren typische Anwendungen
• Kennenlernen verschiedener Simulationssoftware und praktische Übungen
• Erstellung und Analyse von Modellen für smarte, kommunizierende Produkte
• Integration von Digital Twins in IoT-Systeme und deren Vorteile
• Einführung in fortgeschrittene Themen wie Condition Monitoring und Predictive Maintenance
• Diskussion über die Rolle von Digital Twins in der zukünftigen Technologieentwicklung.
• Planung und Durchführung eines eigenen Digital Twin Projekts 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.
• 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
Projekt
Präsentation
Präsentation
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