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Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Industrie 4.0 - Anwendungsszenarien in Produktion und Service

Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Informatik

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Master of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

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Industrie 4.0 - Anwendungsszenarien in Produktion und Service - Cheatsheet
Industrie 4.0 - Anwendungsszenarien in Produktion und Service - Cheatsheet Definition und historische Entwicklung von Industrie 4.0 Definition: Industrie 4.0: Vierte industrielle Revolution, Integration cyber-physischer Systeme, IoT und KI in die Fertigung, intelligente Vernetzung von Maschinen und Prozessen für flexible Produktion. Details: Industrie 1.0: Erste industrielle Revolution (Dampfmasch...

Industrie 4.0 - Anwendungsszenarien in Produktion und Service - Cheatsheet

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Industrie 4.0 - Anwendungsszenarien in Produktion und Service - Exam
Industrie 4.0 - Anwendungsszenarien in Produktion und Service - Exam Aufgabe 1) Industrie 4.0: Definition und historische Entwicklung Industrie 4.0 steht für die vierte industrielle Revolution, die durch die Integration cyber-physischer Systeme, das Internet der Dinge (IoT) und Künstliche Intelligenz (KI) in die Fertigung gekennzeichnet ist. Diese Revolution ermöglicht die intelligente Vernetzung ...

Industrie 4.0 - Anwendungsszenarien in Produktion und Service - Exam

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Was ist Industrie 4.0?

Was charakterisiert die vierte industrielle Revolution (Industrie 4.0)?

Wann begann die vierte industrielle Revolution?

Was ist ein Cyber-physisches System (CPS)?

Welche Rolle spielt das Internet der Dinge (IoT) in Industrie 4.0?

Was ist das Hauptziel der Industrie 4.0?

Was ist eine Smart Factory in der Industrie 4.0?

Welche Technologie wird in einer Smart Factory zur Vorhersage von Ausfällen eingesetzt?

Wie gewährleisten Smart Factories die Echtzeit-Datenverarbeitung?

Was sind die 4 Vs von Big Data?

Welche Werkzeuge werden für Big Data in der Industrie verwendet?

Welche Methoden der Analyse werden bei Big Data angewendet?

Welche Vorteile bietet die Anwendung von Predictive Maintenance in der Produktion?

Wie wird maschinelles Lernen in der Qualitätskontrolle eingesetzt?

Welche Rolle spielt maschinelles Lernen im Supply Chain Management?

Was umfasst Automatisierungstechnik und Robotik in der intelligenten Produktion?

Welche Aufgaben übernehmen Roboter in der intelligenten Produktion?

Welche Technologien sind mit Automatisierungstechnik und Robotik verknüpft?

Was sind Angriffsvektoren im Kontext von CPS und IoT?

Welche Maßnahmen sind wichtig für die Datensicherheit in CPS und IoT?

Welche Faktoren beeinflussen die Zuverlässigkeit von Systemen in der Industrie 4.0?

Was ist das Hauptziel von Predictive Maintenance in industriellen Prozessen?

Welche Techniken werden für Predictive Maintenance genutzt?

Welche Datenquellen werden bei Vorhersagemodellen typischerweise verwendet?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Industrie 4.0 - Anwendungsszenarien in Produktion und Service an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
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Einleitung und Grundlagen von Industrie 4.0

Diese Vorlesungseinheit bietet eine Einführung in das Konzept von Industrie 4.0 und die zugrunde liegenden Prinzipien und Technologien.

  • Definition und historische Entwicklung von Industrie 4.0
  • Unterschiede zu früheren industriellen Revolutionen
  • Relevanz und Bedeutung für die moderne Industrie
  • Strategische Ziele und Zielsetzungen
  • Schlüsseltechnologien und Innovationen
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Cyber-physische Systeme (CPS) und Internet der Dinge (IoT)

Hier werden die Konzepte und Technologien von Cyber-physischen Systemen und dem Internet der Dinge behandelt, die zentrale Komponenten von Industrie 4.0 darstellen.

  • Grundlagen von CPS und IoT
  • Implementierung und Integration in industrielle Prozesse
  • Sensoren, Aktoren und Netzwerke
  • Anwendungsbeispiele in der Produktion
  • Sicherheitsaspekte und Herausforderungen
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Smart Factory und intelligente Produktion

Dieser Abschnitt beschäftigt sich mit den Konzepten und Technologien, die intelligente Fabriken und Produktionsprozesse ermöglichen.

  • Definition und Merkmale einer Smart Factory
  • Automatisierungstechnik und Robotik
  • Flexible und vernetzte Produktionssysteme
  • Echtzeit-Monitoring und -Steuerung
  • Beispiele für erfolgreiche Implementierungen
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Big Data und Datenanalyse in der Industrie

Die Nutzung von Big Data und fortgeschrittene Datenanalyse spielen eine entscheidende Rolle in Industrie 4.0.

  • Grundlagen und Konzepte von Big Data
  • Datenmanagement und -speicherung
  • Analyse- und Visualisierungstechniken
  • Predictive Maintenance und Vorhersagemodelle
  • Praxisbeispiele und Fallstudien
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Anwendungen von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen

Diskussion und Analyse der Rolle von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in der modernen Industrie.

  • Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
  • Maschinelles Lernen: Algorithmen und Modelle
  • Integration von AI in industrielle Anwendungen
  • Autonome Systeme und Entscheidungsfindung
  • Fallbeispiele und Anwendungsfälle
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Industrie 4.0 - Anwendungsszenarien in Produktion und Service an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Die Vorlesung 'Industrie 4.0 - Anwendungsszenarien in Produktion und Service' an der Universität Erlangen-Nürnberg richtet sich an Studierende der Informatik, die sich für die modernen Entwicklungen und Anwendungen der Industrie 4.0 interessieren. Du erhältst einen umfassenden Einblick in die wesentlichen Technologien und Konzepte, die die vierte industrielle Revolution ausmachen und zudem wie diese in der Produktion und im Service praktisch eingesetzt werden können. Die Vorlesung kombiniert theoretische Grundlagen mit praktischen Übungen, um Dir ein tiefes Verständnis der Thematik zu vermitteln.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Studienleistungen: Die Leistung wird in Form einer schriftlichen Prüfung erbracht.

Angebotstermine: Die Vorlesung wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Einleitung und Grundlagen von Industrie 4.0, Cyber-physische Systeme (CPS) und Internet der Dinge (IoT), Smart Factory und intelligente Produktion, Big Data und Datenanalyse in der Industrie, Anwendungen von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, Zukunftsfähige Geschäftsmodelle in der Industrie 4.0

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

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