Maschinentechnik: Vertiefung Digitalisierung
Im Profil Digitalisierung ergänzen Sie Maschinentechnik mit zentralen Kompetenzen der Informatik, der künstlichen Intelligenz und des Data-Engineerings.
In dieser Vertiefung verbinden Sie klassisches Maschinenbauwissen mit modernen digitalen Technologien. Sie lernen, wie Informatik, Künstliche Intelligenz (KI) und Data-Engineering die Industrie verändern.
Sie beschäftigen sich mit Themen wie dem Internet of Things (IoT), Predictive Maintenance und Digital Twins, die es ermöglichen, virtuelle Abbilder realer Maschinen zu erstellen und zu optimieren. Zudem legen Sie mit Python die Grundlagen für Data Analytics, um aus großen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Die praktischen Anwendungen stehen im Mittelpunkt: In unserer Smart Factory lernen Sie, wie diese Technologien direkt in der Industrie eingesetzt werden. Sie sammeln wertvolle Hands-on-Erfahrungen in Embedded Programmierung, Künstlicher Intelligenz (KI, AI) und digitalen Prozessen. So sind Sie optimal vorbereitet, um Maschinenbau und Digitalisierung erfolgreich zu verknüpfen.
Abschluss
Bachelor of Science in Maschinentechnik mit Nachweis «Fachliche Vertiefung Digitalisierung»
Warum Digitalisierung?
- Die Digitalisierung ist aus der Industrie nicht mehr wegzudenken
- Digitalisierung erweitert die Kompetenzen im Maschinenbau um die Dimension der Informatik
- Sie lernen, komplexe Cyber-Physische Systeme zu konzipieren
- Arbeit an der Schnittstelle zwischen der physischen und der virtuellen Welt
Kernelemente der Digitalisierung
Smart Factory
Die Smart Factory baut auf dem Konzept der intelligenten Fabrik auf und vernetzt mittels moderner Datenverarbeitung alle Schritte einer Fertigung zu einem volldigitalisierten System. Ziel ist eine flexible, effiziente und weitgehend autonome Produktion mit minimalem menschlichem Eingriff.
Vernetzte Maschinen und Systeme werden für produzierende Unternehmen in der Schweiz künftig ein zentraler Schlüsselfaktor sein, um als Hochlohnstandort signifikante Produktivitätssteigerungen zu erzielen und langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben.
Internet of things
Das Internet of Things (IoT) bezeichnet die Vernetzung von physischen Objekten mit dem Internet, sodass diese Daten erfassen, austauschen und automatisierte Aktionen ausführen können. Im Maschinenbau bedeutet dies beispielsweise, dass Sensoren Betriebsdaten wie Temperatur, Vibrationen oder Verschleiss messen und diese Informationen an ein zentrales System oder eine Cloud senden. Diese Daten bilden die Grundlage für Prozessoptimierungen, vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance), oder KI basierte Entscheidungen.
Artifical Intelligence (AI)
Künstliche Intelligenz (KI, AI) in der Industrie nutzt intelligente Algorithmen zur Steigerung der Wertschöpfung von Produktionsgütern. Im Maschinenbau wird KI eingesetzt, um digitale Zwillinge zu erstellen, Verschleiß an Maschinen vorherzusagen und Produktionsausfälle zu vermeiden. Zudem ermöglicht KI die frühzeitige Erkennung von Abweichungen im Fertigungsprozess und die Vorhersage der Qualität von Bauteilen durch Analyse von Sensor- und Maschinensteuerungsdaten.
Big Data & Analytics
Mit Big Data und Analytics bezeichnen wir Technologien zur Verarbeitung und Analyse grosser Mengen, meist unstrukturierter Daten, um daraus neue Erkenntnisse zu gewinnen. Im industriellen Umfeld stammen diese Daten oft aus Sensoren, Maschinensteuerungen, IoT-Geräten, ERP-Systemen, oder Quellen von Drittanbietern (z.B. opendata.swiss). Die daraus gewonnenen Auswertungen liefern eine faktenbasierte Entscheidungshilfe zur Optimierung von Produktionsprozessen, für vorausschauende Wartung oder Qualitätskontrolle.
Digital Twins
Ein Digitaler Zwilling ist ein virtuelles Abbild eines physischen Objekts, Prozesses oder Systems, das in Echtzeit mit seinem realen Gegenstück verbunden ist. In der Industrie werden Maschinen, Produktionsanlagen oder Fertigungsprozesse digital nachgebildet, um deren Verhalten, Zustand und Leistung kontinuierlich zu überwachen und zu analysieren. Echtzeitdaten aus Sensoren werden mit dem digitalen Modell abgeglichen, um Abläufe zu simulieren, Störungen frühzeitig zu erkennen und Optimierungspotenziale zu identifizieren.
Studienplan
Die Module ergänzen die Grundlagen des Maschinenbaus mit Kompetenzen in Informatik, Mechatronik, Systems Engineering und Künstlicher Intelligenz.
Inhalte
- Smart Factory
- Artificial Intelligence und Statistical Machine Learning
- Programmierung (Phyton, C++, Webtechnologien)
- Industrielle und autonome Robotik
- Datenbanksysteme
- Model Based Systems Engineering
Die Übersicht über die Module finden Sie im Curriculum:
Vertiefungsrichtung Digitalisierung
Berufsfelder
Als Digitalisierungsingenieur/in oder Consultant im Bereich Digitalisierung können Sie in verschiedensten Branchen interessante Aufgaben übernehmen:
- Verantwortung für die Entwicklung digitalisierter Produkte, zum Beispiel der Weiterentwicklung existierender Produkte, um diese IoT-fähig zu machen
- Verantwortung für die Prozess-Digitalisierung und die Digitalisierung der Produktion
- Beratungen im Umfeld der Digitalisierung (IT, Produktentwicklung, Business-Modell-Entwicklung, Digitale Transformation)
- Mit ihrem IoT-Produkt und/oder innovativen digitalen Services haben verschiedene Abgänger der OST auch ihr eigenes Start-up gegründet.
Unser Institut für Digitalisierung: IPEK
Das IPEK Institut für Produktdesign, Entwicklung und Konstruktion befasst sich mit allen Aspekten rund um das Produkt und setzt diese in der Praxis um: Planung, Entwicklung, Design, Produktion, Supply Chain, Qualität, Service und Instandhaltung.
Studierende können in Zusammenarbeit mit dem IPEK Studien- und Bachelorarbeiten durchführen.
Zur Übersichtsseite BSc Maschinentechnik | Innovation