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CS 577 — Fundamentale Technologien zur IoT-Datengenerierung von physikalischen und nichtphysikalischen Größen - IoT Sensorik
(engl. Fundamental IoT Sensor Technologies To Measure Physical And Non-physical Parameters)

Niveaustufe, VerpflichtungsgradAufbaumodul, Wahlpflichtmodul
Lehr- und Lernformen,
Arbeitsaufwand
Vorlesung (2 SWS), Übung (2 SWS),
180 Stunden (60 Std. Präsenzzeit, 120 Std. Selbststudium)
Leistungspunkte,
Voraussetzungen zum Erwerb
6 LP
Zwei Teilprüfungen: Hausarbeit (Gewichtung: 3 LP) und Präsentation (Gewichtung: 3 LP)
Sprache,
Benotung
Deutsch,
Die Benotung erfolgt mit 0 bis 15 Punkten gemäß der Prüfungsordnung für den Studiengang B.Sc. Wirtschaftsinformatik.
Dauer des Moduls,
Häufigkeit
Ein Semester,
Im Wechsel mit anderen Aufbaumodulen zur Wirtschaftsinformatik
Modulverantwortliche(r)Prof. Dr. Martin Przewloka, Prof. Dr. Bernhard Seeger

Inhalt

  • Aktueller Stand zu IoT (Internet of Things)-Anwendungen in ausgewählten Industrien
  • IoT-Plattformen und Sensornetzwerke
  • Einfache, komplexe und hochkomplexe Messverfahren physikalischer Größen
  • Anwendungen
  • Herausforderungen von Echtzeitmessungen
  • Dezentrale vs. Zentrale Messdatenverarbeitung
  • Softwaregestützte Störgrößenvermeidung und Kalibrationsverfahren
  • Marktüberblick
  • Aktuelle Forschungsfelder der Sensorentwicklung
  • Messverfahren in der Physiologie, Psychologie, Biologie und Anwendungen
  • Theoretische und Praktische Übungen anhand konkreter Aufgabenstellungen
  • Lösung komplexer Messprobleme aus der Industrie und deren technische sowie betriebswirtschaftliche Bewertung
  • Kosten-/Nutzenbetrachtung von IoT-Sensorik

Qualifikationsziele

Die Studierenden entwickeln ein umfassendes Technologieverständnis zur IoT-Datengenerierung.


Voraussetzungen

Keine. Empfohlen werden grundlegende Kenntnisse der Physik sowie mathematische und betriebswirtschaftliche Basiskompetenzen.


Verwendbarkeit

Importmodul aus dem B.Sc. Wirtschaftsinformatik.

Es kann im FB12 verwendet werden im Studiengang bzw. in den Studiengängen

  • B.Sc. Data Science
  • B.Sc. Informatik
  • B.Sc. Wirtschaftsinformatik
  • M.Sc. Data Science
  • M.Sc. Informatik
  • M.Sc. Wirtschaftsinformatik

Im Studiengang B.Sc. Data Science kann das Modul im Studienbereich Informatik Wahlpflichtmodule absolviert werden.


Literatur

  • Aktuelle und spezifische Literaturquellen werden im Rahmen des Moduls bereitgestellt.
  • Allgemeine Quellen:
  • Thomas Mühl: Einführung in die elektrische Messtechnik: Grundlagen, Messverfahren, Anwendungen 4. Auflage (2014)
  • Brian R. Eggins: Chemical Sensors And Biosensors (Analytical Techniques in the Sciences) (Englisch) (2009)



Bitte beachten Sie:

Diese Seite beschreibt ein Modul gemäß dem im Wintersemester 2019/20 aktuellsten gültigen Modulhandbuch. Die meisten für ein Modul gültigen Regeln werden nicht durch die Prüfungsordnung festgelegt, und können daher von Semester zu Semester aktualisiert werden. Folgende Versionen liegen im Online-Modulhandbuch vor:

Das Modulhandbuch enthält alle Module, unabhängig vom aktuellen Veranstaltungsangebot, vergleichen Sie dazu bitte das aktuelle Vorlesungsverzeichnis in Marvin.

Die Angaben im Online-Modulhandbuch wurden automatisch erstellt. Rechtsverbindlich sind die Angaben der Prüfungsordnung. Wenn Ihnen Unstimmigkeiten oder Fehler auffallen, sind wir für Hinweise dankbar.