Master, Berufsbegleitend
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Studienplan
Module
Informatik & KI
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Informatik I |
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Informatik ISoftwareentwicklung I
Softwareentwicklung II
• Grundlegendes Arbeiten mit Linux und Systemkonfiguration • ANSI-C und C++ Programmierung unter Verwendung einer modernen Entwicklungsumgebung unter Linux • Praktische Umsetzung von Algorithmen in der Programmiersprache, Einsatz der Software-Entwicklungsumgebung zur Fehlersuche und grundlegende Software-Testmethoden • Einführung in Algorithmen und Datenstrukturen: elementare Programmbausteine, Begriff des Datentyps, Anweisungen zur Ablaufsteuerung, Prozeduren und Funktionen, Ein-/Ausgabe, Darstellungsarten von Algorithmen, Methodik des Programmentwurfs • Spezifikation von Algorithmen, Abstraktionsschichten, Struktur von Algorithmen, Begriff der strukturierten Programmierung • statische und dynamische Datenstrukturen, dynamische Speicherverwaltung, rekursive Algorithmen. User Interface Design & Datenvisualisierung
• Einführung und Grundlagen von Gestaltung Interaktiver Systeme und Usability. Interaktion, Navigation und Kommunikation mit Interaktiven Systemen durch Experimente und Analyse erlernen. • Entwerfen, Bewerten und Verwerfen als Grundprinzip der Entwicklung interaktiver Medien. Sensibilisierung zum sinnvollen Umgang mit den technischen Möglichkeiten interaktiver Medien. • Navigation, Navigationsmodelle, Interaktive Layouts • Entwerfen und Darstellen inhaltlicher Hierarchien • Usabilitytests – Theorie und Praxis der Bewertung von Soft- und Hardwaresystemen • Interaktionstechniken • Visualisierung großer mehrdimensionaler Datensätze |
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Informatik II |
4 | 3 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Informatik IISoftware Architektur & IOT Systeme
• Grundlagen von Softwarearchitekturen (Struktur eines Softwaresystems) • Modellierung von Softwarearchitekturen (z.B. mit UML) • Designpatterns, insbesondere mit Relevanz in den Bereichen Robotik und Verteilte Systeme Softwareentwicklung III
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Signalverarbeitung |
3 | 6 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SignalverarbeitungSensorik & Aktorik bei Robotern
•Wahrscheinlichkeit in der Robotik/Sensorik, Bayes-Filter, Kalman-Filter, EKF •Occupancy Grid Mapping, SLAM, 2D/3D Mapping, Octomap •Visual Odometry •Pfadplanning, Markov-Decision-Process Machine Vision
• Komponenten von Machine Vision Systemen (Kamerasysteme, Beleuchtung, optische Komponenten) • Auslegung von Vision-Komponenten • Optische Filter • Belichtungstechnik • Praktische Kalibrierung und Stereokalibriierung • Machine Vision Algorithmen: Bilder, Regionen, Konturen, Trans-formationen, Features, Morphologie, Kantenextraktion, Fitting, Template Matching, • Deep Learning: Bildklassifikation, Objektdetektion, Semantische Segmentierung • Machine Vision Lösungen an Fallstudien mit Fokus auf Produktionsprozesse |
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Computational Intelligence |
9 | 3 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Computational IntelligenceDatenvorverarbeitung
Datenvorverarbeitung: • Korrelationsanalyse • Transformationen/Normierungen • Glätten von Daten • Inferenz von fehlenden Werten • Interpolation • Methoden der Diskretisierung Methoden der feature extraction und feature selection: • Filter • Wrapper • Entropie und gegenseitige Information Clustering-Verfahren: • k-means • self-organizing maps • EM-Algorithmus für zusammengesetzte Verteilungen Grundzüge statistischer Inferenz • Hypothesentests • Konfidenzintervalle • Anwendungen in outlier detection, feature selection und Datenglättung (Kalman Filter) Machine Learning
• Grundlagen des Maschinellen Lernens • Einsatzgebiete von Data Mining und maschinellem Lernen • Kategorisierung von Lernaufgaben • Overfitting und Underfitting • Auswertung von Modellierungsergebnissen • Begriffslernen und Versionenräume • Klassifikationsbäume • Ensemblebasierte Methoden (Boosting, Bagging, Random Forest) • Regelbasiertes Lernen • Genetische Programmierung • Symbolische Regression / Klassifikation • Neuronale Netze • Supervised Learning – BP Algorithmus • Unsupervised Learning – Self-Organizing Maps Heuristische Optimierung
• Grundbegriffe (z.B. Entscheidungsproblem, Optimierungsproblem, Suchproblem, Zielfunktion, Nebenbedingung, zulässige Menge, Skalare Optimierungsprobleme, Vektoroptimierungsprobleme, Lineare Optimierung, nicht-lineare Optimierung, Lokale Optimierung, Globale Optimierung, Optimierungsalgorithmus, Approximationsalgorithmus) • Standardprobleme (z.B. Teilsummenproblem, Rucksackproblem, Packproblem, Zuschnittproblem, Reihenfolgeproblem, Zuordnungsproblem, Transportproblem, Umladeproblem, Sortenwechselproblem, Rundreiseproblem, Facility Location Problem, Job Shop Scheduling, Flow Shop Scheduling, Open Shop Scheduling, Nurse Scheduling Problem) • Standardverfahren (z.B. Simplex, Branch-and-Bound, Dynamische Programmierung, Genetische Programmierung, Genetische Algorithmen, Evolutionsstrategien, Evolutionäre Programmierung, Partikelschwarmoptimierung, Ameisenalgorithmus, Schwellenakzeptanz, Deterministic Annealing, Sintflutalgorithmus, Metropolisalgorithmus) |
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Mechatronik
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Mechatronik |
11 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MechatronikMehrkörperdynamik
•Mathematische Einführung •Kinematik von Mehrkörpersystemen oDrehmatrizen o Lagematrizen o Denavit-Hartenberg-Konvention o Vorwärts- und Inverse Kinematik o Trajektorienberechnung •Dynamik von Mehrkörpersystemen o Lagrange Formalisums o Erstellen der Bewegungsgleichungen o Inverse Dynamik von Industrierobotern •Einführung in die Simulation von Mehrkörpersystemen Robotereinsatzplanung & Simulation
• Modellierung von Roboterzellen • Durchführung von Simulationsstudien • Optimierung von Roboterapplikationen mittels Simulation • Anwendung moderner Simulationswerkzeuge in der Produktionslogistik sowie anderen Bereichen wie z.B. Medizintechnik, • Planung und Durchführung einer virtuelle Inbetriebnahme • Simulation von Sensoren und Aktoren mit ROS/Gazebo Sicherheitstechnik
•Begriffe der Sicherheitstechnik •Mögliche Gefährdungen des Menschen •Gefährdungsarten (deterministisch, zufällig) und deren Beherrschung •Technische Eigenschaften des Menschen •Überblick über Richtlinien und Normen •Gefährdungsanalyse •Risiko-Klassifizierung (Risiko-Graph, Risiko-Matrix) •Gedanken zu: Wert eines Menschen in Euro •Risiko-Reduktion, Risiko-Beherrschung •Sichere Software •Sichere Hardware •FMECA •FTA •Berechnung von SFF, DC, PFD, PFH |
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Moderne Robotikanwendungen |
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Moderne RobotikanwendungenKollaborative Robotertechnik
• Design-Prinzipien für Human-Centered Automation- und Robotersysteme • Performance-Metriken für Human Centered Robotik • Modellierung des menschlichen Verhaltens • Regelstrategien für Mensch-Maschine-Interaktion • Design von sicherer Mensch-Roboter-Interaktion Mensch-Robot- Interaction (HRI): Aufgabendefinition, Agenten (Mensch und Roboter) • Autonomie unter Berücksichtigung menschlicher Handlungen und Lernen • Konzepte für die Robotersteuerung im HRI: kooperative Task-Raum, Hybrid Kraft-/Bewegungssteuerung Kollaborative Robotertechnik
• Design-Prinzipien für Human-Centered Automation- und Robotersysteme • Performance-Metriken für Human Centered Robotik • Modellierung des menschlichen Verhaltens • Regelstrategien für Mensch-Maschine-Interaktion • Design von sicherer Mensch-Roboter-Interaktion Mensch-Robot- Interaction (HRI): Aufgabendefinition, Agenten (Mensch und Roboter) • Autonomie unter Berücksichtigung menschlicher Handlungen und Lernen • Konzepte für die Robotersteuerung im HRI: kooperative Task-Raum, Hybrid Kraft-/Bewegungssteuerung Roboteronlineprogrammierung
• Mechatronische Grundlagen von Robotern • Grundlagen einer Robotersteuerung am Beispiel eines industriellen Knickarm-Roboters • Programmieren von Robotern mit Teach-Panel • Programmieren von Robotern mit Handführung • Einbindung von Peripheriesystemen |
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Systementwicklung & Simulation |
4 | 9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Systementwicklung & SimulationRoboterofflineprogrammierung
• Offlineprogrammierung von Robotersystemen mit RoboDK oder gleichwertigen Softwaresystemen • Kalibrierung von Robotern • Programmierung von Trajektorien und Greifoperationen • Simulation von Offlineprogrammen • Übertragung auf Realanlage und Verifikation Autonome Roboter Systeme
• Telematik-Systeme (Remote Control, Supervisory Control, Autonomie) • Sensordatenverarbeitung (propriozeptische/exteriozeptische Sensoren) • Einführung in die Lokalisierung (Gitterbasiert, Markov, Kalman-Filter, Partikelfilter/Monte-Carlo-Lokalisierung) • Kartenerstellung in 2D/3D • Point Cloud Processing • Pfadplanung, Explorationsplanung • Semantisches Kartieren Methoden der digitalen Fabrikplanung
•Übersicht der Werkzeuge zur digitalen Fabrik •Simulationsunterstützte Analyse von Produktions- und Logisti-kabläufen (Fertigung, Montage) •Prozessplanung mit Methoden der Digitalen Fabrik •Vernetzung der Einzelsysteme im Sinne eines PPLM •System- und Datenintegration •Montage-/Demontagesimulation zur Arbeitsplatzgestaltung • Methodik zur Verringerung der Inbetriebnahmezeit •Einsatzmöglichkeiten eines digitalen Zwillings zur Prozessoptimierung •Methoden und Prozesse zum Entwickeln eines digitalen Zwillings •Aufbau eines digitalen Zwillings in Unity3D •Erwerb über Kenntnisse aktueller Einsatzmöglichkeiten, Auf-wand, Nutzen sowie Einschränkungen von Werkzeugen und Methoden der digitalen Fabrik. |
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Management
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Management |
2 | 3 | 3 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ManagementArbeitspsychologie
• Grundlagen zur Analyse, Bewertung und Gestaltung von Arbeitstätigkeiten • Arbeitsplatzgestaltung unter psychologischen Gesichtspunkten, • Formen von Arbeitsverhalten • Motivation • Wirkungen der Arbeit • Gruppen und Teamarbeit • Mensch-Roboter Interaktion Change Management
• Grundlagen des Changemanagement, Strategien im Changeprozess, Veränderungsstrategien und Techniken der Umsetzung • Umgang mit unterschiedlichen Gesetzmäßigkeiten und Dynamiken in Changeprozessen (Widerstände, Konflikte, Koalitionen, Krisen, Motivation). • Erfolgskriterien in Organisationsentwicklungs- und Veränderungsprozessen, Konzepte, Phasen, Modelle und Instrumente des Wandels, • Modelle, Funktionen und Aufgaben von Führung • Schlüsselkompetenzen von Führungskräften in Veränderungsprozessen • Zusammenhang von Führung und Persönlichkeit • Die Führungskraft als Multiplikator der Ziele und Werte eines Unternehmens • Einflüsse auf Führung (externe und interne Rahmenbedingungen) • Entscheidungsbeteiligung der Mitarbeiter • Umgang mit Macht und Information Technisches Controlling
• Grundlagen des technischen Controllings • Effizienz-Untersuchungen, Analysen und Bewertungen • Technisch-wirtschaftliche Prozessoptimierung • Performance-Messung und Leistungskennzahlen (KPI) in Bezug auf technische Vorgänge und Prozesse • Sonstige Aspekte wie z.B. Nachhaltigkeitsberichtserstattung |
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Projektarbeit / Masterarbeit / Abschlussprüfung
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Praxisprojekte |
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PraxisprojekteProjektarbeit
Lösen anspruchsvoller Aufgaben aus dem unmittelbaren Berufsumfeld. Die Problemstellungen stammen aus der aktuellen industriellen F&E im unmittelbaren Berufsumfeld und werden als Projekt vorzugsweise im Unternehmen der bb-Studierenden und/oder F&E-Institutionen durchge- führt. Dabei sollen die bis zu diesem Zeitpunkt in Vorlesungen und Übungen erworbenen fachlichen und sozialen Fähigkeiten in der Be- rufspraxis angewendet werden. Die Projektabwicklung erfolgt nach modernen Projektmanagement-Methoden. Dazu ist neben der fachli- chen Betreuung auch eine entsprechende Projektmanagement- Unterstützung vorgesehen. Erstellung eines Projektberichts nach wissenschaftlichen Kriterien (Auf- bau, Zitierung etc.) |
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Masterarbeit |
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MasterarbeitMasterarbeit
Die Masterarbeiten orientieren sich vorzugsweise an konkreten Problemstellungen der industriellen Praxis, vorzugsweise aus dem unmittelbaren Berufsumfeld der Studierenden und sollen die interdisziplinäre Zusammenschau der Erfahrungen der Berufspraxis auf Basis des in den Vorlesungen und Übungen grundgelegten Wissens fördern. Masterprüfung
Abschlussprüfung Masterseminar
Das Masterseminar dient zur individuellen fachlichen Unterstützung der Diplomanden durch den Masterarbeitsbetreuer. Ergebnisse werden diskutiert, analysiert und bewertet. Dazu werden Hinweise zur formalen Abfassung der Arbeit gegeben. |
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Kontakt
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