Kursbeschreibung

„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.

Studieninhalte

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