Automotive Production Engineering & Artificial Intelligence

<p>Das Modul behandelt moderne Fertigungstechnologien wie additive Verfahren, Lasertechnik und faserverstärkte Kunststoffe. Ergänzend werden mit Python CNC-Werkzeug-Maschinendaten zur Simulation für Predictive Maintenance erzeugt.</p> <p>verwendete Software:<span class="internal-link" style="-webkit-tap-highlight-color:transparent;-webkit-user-drag:none;color:rgb(0, 0, 0);font-family:Arial, Arial_EmbeddedFont, Arial_MSFontService, Sans-Serif;font-size:11pt;font-style:normal;font-variant-ligatures:none !important;font-weight:normal;line-height:0px;margin:0px;padding:0px;position:relative;text-decoration:none;touch-action:pan-x pan-y;user-select:text;vertical-align:0.670454px;" lang="EN-US" xml:lang="EN-US"> </span><span class="internal-link" style="-webkit-tap-highlight-color:transparent;-webkit-user-drag:none;font-family:Arial, Arial_EmbeddedFont, Arial_MSFontService, sans-serif;font-size:11pt;line-height:0px;margin:0px;padding:0px;touch-action:pan-x pan-y;user-select:text;">​</span></p> <ul><li>AI-assisted programming with Python &nbsp;&amp; Power Automate</li></ul>

<p>Das Modul vermittelt Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und Data Science sowie zentrale Anwendungsfelder wie Conversational und generative KI. Zudem werden automatisiertes Machine Learning, Unternehmensanwendungen und verantwortungsvolle sowie rechtliche Aspekte behandelt.</p> <p>verwendete Software:</p> <ul><li>AI Application Development Platforms (e.g. IBM watsonx portfolio)​</li><li>General purpose AI (e.g. ChatGPT, Claude, Gemini)</li></ul>

<p>Das Modul fördert eigenständiges und methodisches wissenschaftliches Arbeiten an aktuellen Themen der Produktion und Digitalisierung. Die Bearbeitung erfolgt in kleinen Gruppen von zwei bis drei Studierenden.</p> <p>verwendete Software:</p> <ul><li>Wählen Sie eine beliebige digitale Technologie oder Software zur Bewertung aus</li></ul>

<p>Das Modul bietet eine Einführung in Künstliche Intelligenz sowie einen Überblick über Softwareanwendungen in der Industrie. Dabei stehen die Bewertung digitaler Technologien oder die praktische Umsetzung von Automatisierungslösungen mittels Low-Code und RPA im Fokus.</p> <p>verwendete Software für praktische Projekte:</p> <ul><li>Make oder</li><li>Power Automate oder</li><li>UiPath order</li><li>N8N</li></ul>

<p>Das Modul vermittelt Grundlagen von Produktionssystemen sowie prozessorientierte Ansätze und Lean Manufacturing. Ergänzend werden Werkzeugmaschinen, Kapazitätsplanung und Methoden wie MTM und REFA sowie Design for Manufacturing and Assembly behandelt.</p> <p>verwendete Software:</p> <ul><li>Halocline-VR-Planung, Assistent</li></ul>

<p>Das Modul vertieft Machine-Learning-Ansätze, einschließlich klassischer und Deep-Learning-Methoden, und vermittelt den Data-Science-Workflow. Zudem werden die Anpassung von LLMs, etwa durch Retrieval Augmented Generation, sowie die Entwicklung und prototypische Umsetzung von Use Cases behandelt. Ergänzend wird zwischen prädiktiver und kausaler Datenanalyse unterschieden.</p> <p>verwendete Software:</p> <ul><li>Anaconda, Python, Jupyter Notebook, ML libraries (e.g. scikit-learn, TensorFlow, Keras) ​</li><li>Coding assistants​</li><li>AI Application Development Platforms</li></ul>

<p>Das Modul vermittelt Grundlagen der Automatisierung und Anlagentechnik. Inhalte sind SPS-Programmierung in der industriellen Fertigung, Überblick über Robotikanwendungen, Robotertypen und Kinematik sowie Vektor‑ und Matrixgrundlagen. Zudem werden Methoden der Roboterprogrammierung (online/offline) und Grundlagen der robotischen Wahrnehmung einschließlich CNN-basierter Bildverarbeitung behandelt.</p> <p>verwendete Software:</p> <ul><li>Automation Software Automation: Siemens TIA-Portal, Factory IO</li><li>Robot Software: Polyscope (Universal Robots), Phyton</li><li>Robot Control: KUKA KRC4</li></ul>

<p>Das Modul vermittelt Grundlagen von Big Data sowie verschiedene Datentypen und -strukturen. Behandelt werden relationale und NoSQL-Datenbanksysteme, optimierte Speicherformate sowie verteilte Dateisysteme und Computing-Frameworks.</p> <p>verwendete Software:</p> <ul><li>SQL, Python​</li><li>Databases (e.g. Postgres)​</li><li>Orchestration tools (e.g. AirFlow)​</li><li>Containerization (e.g. Docker)</li></ul>

<p>Das Modul behandelt Entwicklungs- und Prozessabläufe in der Automobilindustrie. Schwerpunkte sind Produkt- und Prozessentwicklung, Anforderungs- und Qualitätsmanagementmethoden sowie Vorserienprozesse und Systems Engineering. Ergänzend werden Modellierung mit SysML und SPICE zur Bewertung von Prozessfähigkeit, Reifegraden und Leistungskennzahlen vermittelt.</p> <p>verwendete Software:</p> <ul><li>Engineering: Cameo bzw. CATIA Magic</li><li>SPICE: Polarion, DOORS, Tessy, etc.</li></ul>

<p>Die Masterarbeit vermittelt eigenständiges wissenschaftliches Arbeiten von der Problemdefinition über Recherche und Methodenauswahl bis zur Analyse und Präsentation der Ergebnisse. Dabei stehen systematisches Vorgehen, logisches Argumentieren und zielgerichtetes Arbeiten im Fokus.</p> <p>verwendete Software:</p> <ul><li>Wählen Sie eine beliebige digitale Technologie oder Software zur Bewertung oder Anwendung aus</li></ul>

<p>Das Modul behandelt moderne Fertigungstechnologien wie additive Verfahren, Lasertechnik und faserverstärkte Kunststoffe. Ergänzend werden mit Python CNC-Werkzeug-Maschinendaten zur Simulation für Predictive Maintenance erzeugt.</p> <p>verwendete Software:<span class="internal-link" style="-webkit-tap-highlight-color:transparent;-webkit-user-drag:none;color:rgb(0, 0, 0);font-family:Arial, Arial_EmbeddedFont, Arial_MSFontService, Sans-Serif;font-size:11pt;font-style:normal;font-variant-ligatures:none !important;font-weight:normal;line-height:0px;margin:0px;padding:0px;position:relative;text-decoration:none;touch-action:pan-x pan-y;user-select:text;vertical-align:0.670454px;" lang="EN-US" xml:lang="EN-US"> </span><span class="internal-link" style="-webkit-tap-highlight-color:transparent;-webkit-user-drag:none;font-family:Arial, Arial_EmbeddedFont, Arial_MSFontService, sans-serif;font-size:11pt;line-height:0px;margin:0px;padding:0px;touch-action:pan-x pan-y;user-select:text;">​</span></p> <ul><li>AI-assisted programming with Python &nbsp;&amp; Power Automate</li></ul>

<p>Das Modul vermittelt Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und Data Science sowie zentrale Anwendungsfelder wie Conversational und generative KI. Zudem werden automatisiertes Machine Learning, Unternehmensanwendungen und verantwortungsvolle sowie rechtliche Aspekte behandelt.</p> <p>verwendete Software:</p> <ul><li>AI Application Development Platforms (e.g. IBM watsonx portfolio)​</li><li>General purpose AI (e.g. ChatGPT, Claude, Gemini)</li></ul>

<p>Das Modul fördert eigenständiges und methodisches wissenschaftliches Arbeiten an aktuellen Themen der Produktion und Digitalisierung. Die Bearbeitung erfolgt in kleinen Gruppen von zwei bis drei Studierenden.</p> <p>verwendete Software:</p> <ul><li>Wählen Sie eine beliebige digitale Technologie oder Software zur Bewertung aus</li></ul>

<p>Das Modul bietet eine Einführung in Künstliche Intelligenz sowie einen Überblick über Softwareanwendungen in der Industrie. Dabei stehen die Bewertung digitaler Technologien oder die praktische Umsetzung von Automatisierungslösungen mittels Low-Code und RPA im Fokus.</p> <p>verwendete Software für praktische Projekte:</p> <ul><li>Make oder</li><li>Power Automate oder</li><li>UiPath order</li><li>N8N</li></ul>

<p>Das Modul vermittelt Grundlagen von Produktionssystemen sowie prozessorientierte Ansätze und Lean Manufacturing. Ergänzend werden Werkzeugmaschinen, Kapazitätsplanung und Methoden wie MTM und REFA sowie Design for Manufacturing and Assembly behandelt.</p> <p>verwendete Software:</p> <ul><li>Halocline-VR-Planung, Assistent</li></ul>

<p>Das Modul vertieft Machine-Learning-Ansätze, einschließlich klassischer und Deep-Learning-Methoden, und vermittelt den Data-Science-Workflow. Zudem werden die Anpassung von LLMs, etwa durch Retrieval Augmented Generation, sowie die Entwicklung und prototypische Umsetzung von Use Cases behandelt. Ergänzend wird zwischen prädiktiver und kausaler Datenanalyse unterschieden.</p> <p>verwendete Software:</p> <ul><li>Anaconda, Python, Jupyter Notebook, ML libraries (e.g. scikit-learn, TensorFlow, Keras) ​</li><li>Coding assistants​</li><li>AI Application Development Platforms</li></ul>

<p>Das Modul vermittelt Grundlagen der Automatisierung und Anlagentechnik. Inhalte sind SPS-Programmierung in der industriellen Fertigung, Überblick über Robotikanwendungen, Robotertypen und Kinematik sowie Vektor‑ und Matrixgrundlagen. Zudem werden Methoden der Roboterprogrammierung (online/offline) und Grundlagen der robotischen Wahrnehmung einschließlich CNN-basierter Bildverarbeitung behandelt.</p> <p>verwendete Software:</p> <ul><li>Automation Software Automation: Siemens TIA-Portal, Factory IO</li><li>Robot Software: Polyscope (Universal Robots), Phyton</li><li>Robot Control: KUKA KRC4</li></ul>

<p>Das Modul vermittelt Grundlagen von Big Data sowie verschiedene Datentypen und -strukturen. Behandelt werden relationale und NoSQL-Datenbanksysteme, optimierte Speicherformate sowie verteilte Dateisysteme und Computing-Frameworks.</p> <p>verwendete Software:</p> <ul><li>SQL, Python​</li><li>Databases (e.g. Postgres)​</li><li>Orchestration tools (e.g. AirFlow)​</li><li>Containerization (e.g. Docker)</li></ul>

<p>Das Modul behandelt Entwicklungs- und Prozessabläufe in der Automobilindustrie. Schwerpunkte sind Produkt- und Prozessentwicklung, Anforderungs- und Qualitätsmanagementmethoden sowie Vorserienprozesse und Systems Engineering. Ergänzend werden Modellierung mit SysML und SPICE zur Bewertung von Prozessfähigkeit, Reifegraden und Leistungskennzahlen vermittelt.</p> <p>verwendete Software:</p> <ul><li>Engineering: Cameo bzw. CATIA Magic</li><li>SPICE: Polarion, DOORS, Tessy, etc.</li></ul>

<p>Die Masterarbeit vermittelt eigenständiges wissenschaftliches Arbeiten von der Problemdefinition über Recherche und Methodenauswahl bis zur Analyse und Präsentation der Ergebnisse. Dabei stehen systematisches Vorgehen, logisches Argumentieren und zielgerichtetes Arbeiten im Fokus.</p> <p>verwendete Software:</p> <ul><li>Wählen Sie eine beliebige digitale Technologie oder Software zur Bewertung oder Anwendung aus</li></ul>