Hochschule Karlsruhe Hochschule Karlsruhe - University of Applied Sciences
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Überblick Inhalte

Über das Zertifikatsstudium

„Sensorik und IoT-Technologien” ist ein Modul des berufsbegleitenden Masterstudiengangs Elektrotechnik – Elektronische Systeme und Management (M.Eng), das unabhängig vom Masterstudiengang besucht werden kann. Es besteht aus den Lehrveranstaltungen „Magnetische Sensoren“ und „Digitalisierung der Industrie“.
Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls erhalten Sie ein Certificate of Advanced Studies (CAS) der Hochschule Karlsruhe im Umfang von 6 ECTS.

Im Modul erlernen Sie die grundlegenden und typischen Anforderungen der Sensorik und IoT-Technologien kennen. Zudem erlernen Sie im Detail die Funktionalität eines magnetisch-empfindlichen Sensors und dessen Einflussgrößen. Dieses Wissen befähigt Sie dazu selbstständig Lösungsmöglichkeiten im Bereich Sensorik abzuleiten, bewerten und in der Praxis anzuwenden, zum Beispiel in den zunehmend wichtigen Bereichen Industrie 4.0 und Internet of Things.

Kontakt

Institut für Wissenschaftliche Weiterbildung
Judith Wagner

Tel.: +49 (0)721 925-2813
judith.wagnerspam prevention@h-ka.de

Geb. E, 2. OG
Wilhelm-Schickard-Straße 9
76131 Karlsruhe

Studieninhalte

Folgende Inhalte werden im Modul behandelt:

Magnetische Sensoren

  • Grundlegende Informationen zu Magnetismus und magnetischen Materialien, magnetische Kenngrößen
  • Definition eines magnetfeldbasierten Sensorsystems
  • Magnetfeldempfindliche Effekte und Sensoren
    • Induktion und induktive Sensoren
    • Hall-Effekt und Hall-Sensoren
    • Anisotroper Magnetoresistiver Effekt (AMR-Sensoren)
    • Giant Magnetoresistive Effect (GMR- Sensoren)
    • XMR- Sensoren
    • Modellierung und Simulation des AMR- Effekts und des Hall- Effekts mit LTSPICE
  • Beispiele für Anwendungen (z.B. Drehzahlsensoren) mit Selbstkorrektur und Selbstdiagnose
    • Hysterese und versteckte Hysterese
    • Selbst-Kalibrierung und Toleranzausgleich
    • Beispiel von Standard-Sensoren

Insbesondere kommen zur Sprache:

  • Einfluss der Produktionseinflüsse und anderer Einflüsse, welche die Funktionalität und Leistungsfähigkeit der Sensoren beeinflussen
  • Abgleich von Toleranzen am Bandende
  • Plausibilitätsprüfung und Selbstdiagnose, u.a. durch Datenfusion
  • Ausblick in künftige Entwicklungstendenzen

Digitalisierung der Industrie

  • Grundlagen der Industrie 4.0
  • Kommunikation im industriellen Umfeld
  • Datensicherheit (Security) in der Industrie
  • Kommunikation im IoT mit Beispiel (MQTT/OPC UA)
  • Digitaler Zwilling
  • Cloud Technologie mit Beispiel
  • Grundlagen künstlicher Intelligenz
  • Business Case in der Industrie 4.0
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