Informations- und Kommunikationstechnologie
1.850,00 €
Im Modul Informations- und Kommunikationstechnologien erwerben Sie fundierte Kenntnisse und praktische Fähigkeiten im Bereich der digitalen Modellierung und Analyse von Produktions- und Logistikprozessen. Dabei steht die Anwendung moderner Simulationswerkzeuge im Mittelpunkt, um komplexe Systeme zu verstehen, zu optimieren und strategische Entscheidungen zu unterstützen.
Diese Kompetenzen sind essenziell für moderne Wirtschaftsingenieure, die in der Industrie 4.0 und digitalen Transformationen strategische, datengestützte Entscheidungen treffen müssen.
Sie lernen, realitätsnahe Modelle für industrielle und logistische Prozesse mit den professionellen Softwaretools AnyLogic und Plant Simulation zu erstellen. Dabei werden:
- Produktionslinien, Lagerprozesse, Transportketten und Materialflüsse digital nachgebildet.
- Szenarien simuliert, um Auswirkungen von Änderungen (z. B. Maschinenstillstand, erhöhte Nachfrage, neue Routen) zu analysieren.
- Leistungskennzahlen wie Durchlaufzeiten, Auslastungen, Wartezeiten und Kapazitätsengpässe ermittelt und bewertet.
Neben der Simulation erwerben Sie zentrale Kompetenzen in der Datenverarbeitung und -analyse mit Python in der interaktiven Entwicklungsumgebung Jupyter Notebook. Sie lernen:
- Daten aus verschiedenen Quellen (z. B. Sensoren, ERP-Systeme, Logdateien) zu laden und vorzubereiten.
- Daten mit Python-Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib zu verarbeiten, zu filtern, zu aggregieren und zu transformieren.
- Ergebnisse visuell aufzubereiten – z. B. durch Diagramme, Heatmaps oder Zeitreihenplots – um Muster, Trends und Anomalien schnell erkennbar zu machen.
Sie entwickeln selbstständig komplexe Programme mit strukturiertem Code, wobei sie:
- Funktionen zur Wiederverwendung von Codebausteinen erstellen.
- Schleifen (z. B. for, while) zur automatisierten Datenverarbeitung nutzen.
- Bedingte Anweisungen (if-else, try-except) zur Fehlerbehandlung und logischen Entscheidungsfindung einsetzen.
Darüber hinaus erlernen sie die Anwendung und Interpretation statistischer Modelle, insbesondere:
- Regressionen (z. B. lineare und multiple Regression) zur Vorhersage von Prozessgrößen wie Auslastung, Lieferzeiten oder Störungshäufigkeiten.
- Die Bewertung von Modellgüte (z. B. R², Residuenanalyse) und die Interpretation der Ergebnisse im betrieblichen Kontext.
| Ist zugangsbeschränkt: | Ja |
|---|---|
| Voraussetzung - Hochschulzugangsberechtigung: | Nicht erforderlich |
| Voraussetzung einjährige Berufserfahrung: | Nicht erforderlich |
| Voraussetzungen - Sprache: | keine |
| Voraussetzungen - Fachkenntnisse: | Kenntnisse im Ingenieurwesen |
| Weitere Voraussetzungen |
oder
vergleichbar dazu |
| Themenfeld: | Ingenieur- & Naturwissenschaften, Soft Skills & Kompetenzen |
| Veranstaltungsformat: | (Vor-Ort-)Präsenz und Online |
| Niveau: | Master |
| Lehrsprache: | deutsch |
| Studiengang |
Wirtschaftsingenieurwesen
Zur Studiengangs-Webseite
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| Anzahl der CP / ECTS: | 5 |
| Workload - Kontaktzeit (in Stunden): | 42 |
| Workload - Angeleitete Selbstlernzeit (in Stunden): | 83 |
| Prüfung: | kurseigene Prüfung |
| Prüfungsformat: | Klausur |
| weiteres Prüfungsformat: | keine weitere Prüfung |
| Qualifikationsziele |
Das Modul verbindet technische Simulation mit datenbasiertem Denken und Handeln. Sie werden zu digitalen Experten, die:
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