Automatisierungstechnik bezieht sich auf die Analyse, das Design und die Verbesserung bestehender oder neuer Automatisierungssysteme. Moderne Automatisierungssysteme zeichnen sich durch die Kombination vieler verschiedener Apparate aus, wie z.B. Aktoren, Sensoren und Maschinen, die in der Lage sein müssen, eine koordinierte Aktion durchzuführen und Daten miteinander auszutauschen.

Dieser Kurs stellt solche modernen Automatisierungssysteme vor, indem er ihre notwendigen Komponenten auflistet, aktuelle Herausforderungen und Trends vorstellt und Kommunikationstechnologien zum Aufbau effektiver industrieller Automatisierungsnetzwerke erläutert. Wichtige Aspekte wie die Funktionale Sicherheit und die Cyber-Security sind ebenso berücksichtigt.

1. Grundlagen und historische Entwicklung
   1. Entwicklung der Automatisierung
   2. Industrielle Revolutionen
   3. Moderne Automatisierungssysteme
2. Einführung in speicherprogrammierbare Steuerungen
   1. Hardware und interne Architektur
   2. Programmierung
   3. Besonderheiten bei der Steuerung von Batch-Prozessen
3. SCADA-Systeme
   1. Historische Entwicklung von SCADA-Systemen
   2. Komponenten
   3. Kommunikationstechnologien
4. Industrielle Kommunikationstechnologien
   1. Industrielle Netzwerke
   2. HART
   3. PROFIBUS
   4. Drahtlose Kommunikation
   5. OPC
   6. Konnex (EIB/KNX) und LonWorks®
5. Cyber-Sicherheit in der industriellen Automatisierung
   1. Cyber-Sicherheit und Besonderheiten von industriellen Netzwerken
   2. Industrielle Kommunikationsnetze (IEC 62443)

Smarte Produkt-Service-Systeme integrieren intelligente Produkte und Dienstleistungen in digitalisierte Einzellösungen. Intelligente Produkte bedienen sich dabei der Informations- und Kommunikationstechnologie, um Informationen zu sammeln, zu verarbeiten und zu produzieren, während die Servicekomponenten zunehmend digitalisiert zur Verfügung gestellt werden. Darüber hinaus werden in die Lösungsangebote elektronische Dienste, wie Webportale und Softwareanwendungen integriert, die die Kommunikation zwischen Dienstleistern und Verbrauchern erleichtern. Vor diesem Hintergrund haben sich sowohl in der Wissenschaft als auch in der Praxis verschiedene Ansätze zum lifecycle-orientierten Management und Engineering von smarten Produkt-Service-Systemen entwickelt. Der Kurs vermittelt den Studierenden die interdisziplinären Grundlagen und fokussiert dabei insbesondere auch die praxisorientierte Entwicklung und Analyse digitaler Geschäftsmodelle für smarte Produkt-Service-Systeme. Hierbei findet eine differenzierte Betrachtung des B2B- und B2C-Marktes statt. Dies spiegelt sich auch in verschiedenen Anwendungsfeldern vom Maschinenbau bis hin zur Konsumgüterindustrie wider, welche im Rahmen von Fallstudien und Praxisbeispielen vertieft werden.

1. Von klassischen Produkten zu intelligenten Lösungen für die digitale Welt
   1. Wandel des klassischen Produktverständnisses
   2. Einfluss der Digitalisierung und Industrie 4.0
   3. Bedeutung intelligenter Komponenten und datenbasierter Technologien
   4. Servitization und Service Transformation
   5. Bedeutung digitaler Geschäftsmodelle
2. Grundlagen smarter Produkt-Service-Systeme
   1. System und soziotechnisches System
   2. Integration von Sach- und Dienstleistung
   3. Definition und Charakteristika smarter Produkt-Service-Systeme
   4. Besonderheiten smarter Produkt-Service-Systeme im B2B- und B2C-Bereich
3. Digitale Geschäftsmodelle für smarte Produkt-Systeme-Systeme
   1. Terminologische Grundlagen zu Geschäftsmodellen
   2. Bestehende Ansätze zur Beschreibung von Geschäftsmodellen
   3. Design der Geschäftsmodellarchitektur
   4. Analyse der dynamischen Geschäftsmodellmechanik
   5. Exkurs: System Dynamics zur dynamischen Modellierung von Geschäftsmodellen
4. Lifecycle smarter Produkt-Service-Systeme
   1. Lebenszyklus- und Lebensphasenkonzepte
   2. Integriertes Lifecycle-Konzept smarter Produkt-Service-Systeme
   3. Bedeutung des Lifecycle-Managements
5. Engineering smarter Produkt-Service-Systeme
   1. Konzeption und Design
   2. Implementierung und Realisierung
   3. Integriertes Engineering von smarten Geschäftsmodellen
6. Management smarter Produkt-Service-Systeme
   1. Führung und Organisation in smarten Produkt-Service-Systemen
   2. Controlling smarter Produkt-Service-Systeme
   3. Vermarktung smarter Produkt-Service-Systeme
   4. Transformation zum smarten Lösungsanbieter
7. Anwendung von Engineering- und Management-Methoden smarter Produkt-Service-Systeme
   1. Praktische Einführung in das Design der Geschäftsmodellarchitektur
   2. Praktische Einführung in die dynamische Modellierung der Geschäftsmodellmechanik
   3. Fallstudien und Praxisbeispiele aus dem Business-to-Business-Bereich
   4. Fallstudien und Praxisbeispiele aus dem Business-to-Consumer-Bereich

Der Kurs stellt die wichtigsten Konzepte für eine sichere Produktionsumgebung vor. Im Rahmen moderner Fertigungsprozesse kommen mehr und mehr Roboter in automatisierten Fertigungsumgebungen zum Einsatz, die auch mit Menschen interagieren und kooperieren. Um eine ausreichende Sicherheit im Produktionsumfeld zu gewährleisten, werden Roboter mit Sensoren ausgerüstet, speziell für eine sichere Handhabung ausgelegt und hierfür zusätzliche Hardware-Elemente vorgesehen. Aber neben Vorschriften zum Arbeitsschutz sind außerdem ein funktionierendes Qualitätsmanagement eine Voraussetzung für Sicherheit. Weiterhin kann durch Software-Lösungen und Modellierung von Prozessen eine Erhöhung der Sicherheit gewährleistet werden. Zuletzt gewinnt in der vernetzten Produktion auch das Thema IT-Sicherheit zunehmend an Bedeutung.

1. Grundbegriffe der Sicherheitstechnik
   1. Aktive und passive Systeme
   2. Vorschriften des Arbeitsschutzes
   3. Mechanische und elektrische Sicherheit
   4. Funktionale (System-)Sicherheit
   5. Cybersecurity
2. Grundbegriffe des Qualitätsmanagements
   1. Qualitätsbegriff und Qualitätsphilosophien
   2. Qualitätsmanagementsysteme – TQM, EFQM und Six Sigma
   3. Prozesse und Werkzeuge im Qualitätsmanagement
   4. Kaizen und die kontinuierliche Verbesserung
   5. Qualität und Sicherheit
3. Six-Sigma-Projekte zur Verbesserung von Qualität und Sicherheit
   1. Define
   2. Measure
   3. Analyze
   4. Improve
   5. Control
4. Sensorik für die industrielle Sicherheitstechnik
   1. Physikalische Funktionsprinzipien
   2. Sensorarten
   3. Kamerasysteme und Bilderkennung
   4. Anwendungsbeispiel: Kollisionsmessung
5. Software und Modellierung für die Sicherheit
   1. Bahnplanung
   2. Modellierung auf der Maschinenebene
   3. Virtuelle Fabrik – Modellierung auf der Fabrikebene
6. Mensch-Maschine-Interaktion und Sicherheit
   1. Vorschriften für Roboter – ISO 10218, ISO 13482 und ISO TS 15066
   2. Trennende und trennende bewegliche Schutzeinrichtungen
   3. Nichttrennende Schutzeinrichtungen
   4. Schutzsysteme bei mobilen und autonomen Robotern
7. Sichere Gestaltung von Robotersystemen
   1. Anforderungen bezüglich Kraftübertragung, Energieausfall und Fehlfunktion
   2. Steuerung der Geschwindigkeit und Stoppfunktionen
   3. Betriebsmodi und Sicherheit
   4. Kollaborierende Systeme
   5. Überprüfung von Schutzmaßnahmen
8. Cybersecurity in der Robotik
   1. Herausforderungen bei IoT-Robotersystemen
   2. Defense-in-Depth
   3. Risk-by-Default
   4. Secure-by-Design

Die Digitalisierung geht mit immensen Veränderungsprozessen in Gesellschaft, Wirtschaft und Industrie einher und beeinflusst zunehmend klassische Managementansätze. Das traditionelle Projektmanagement ist aktuell noch in vielen Industrieunternehmen vorzufinden und auch von dieser digitalen Transformation betroffen. Durch das hohe Maß an Standardisierung im traditionellen Projektmanagement besteht zunehmend der Bedarf, mehr Flexibilität und Dynamik durch agile Ansätze zu integrieren. Doch gerade in der Unternehmenspraxis ist vielen Projektmanagern noch nicht klar, wann auf agile und wann auf klassische Projektmanagementprinzipien zurückgegriffen werden kann. Insbesondere im Kontext von digitalen Veränderungsprojekten in klassischen Industrieunternehmen erweist sich daher eine Kombination aus agilen und traditionellen Werkzeugen und Prinzipien als vorteilhaft, welche mit dem Begriff „hybrides Projektmanagement“ zusammengefasst werden können. Vor diesem Hintergrund werden in diesem Kurs wichtige Grundlagen des klassischen, agilen und hybriden Projektmanagements vermittelt. Darüber hinaus werden wichtige laterale Führungsprinzipien und Anwendungsfelder des hybriden Projektmanagements aufgezeigt.

1. Projektmanagement und Digitalisierung
   1. Wandel des Projektmanagementverständnisses durch die digitale Transformation
   2. Terminologie: Projekt und Projektmanagement
   3. Projektportfolio-, Multiprojekt- und Programmmanagement
   4. Projektmanagementphilosophien: klassisch, agil und hybrid
   5. Neue Formen des Projektmanagements in digitalen Veränderungsprojekten
2. Normen, Standards und Zertifizierungsmodelle im Projektmanagement
   1. DIN 69901 und ISO 21500
   2. International Project Management Association (IPMA)
   3. Project Management Institute (PMI)
   4. Prince 2
   5. Agile Standards
3. Traditionelles Projektmanagement
   1. Klassifikation traditioneller Vorgehensmodelle
   2. Phasen im traditionellen Projektmanagement
   3. Kontinuierliche Aufgaben im traditionellen Projektmanagement
4. Agiles Projektmanagement
   1. Agiles Manifest und agile Werte
   2. Agile Vorgehensweise: Scrum und Kanban
   3. Lean Projektmanagement
5. Hybrides Projektmanagement
   1. Kriterien für die Auswahl von geeigneten Vorgehensmodellen
   2. Konfiguration von unternehmensspezifischen hybriden Vorgehensmodellen
   3. Integrierte Anwendung agiler und traditioneller Projektmanagementprinzipien
   4. Projektorganisation in der hybriden Vorgehensweise
   5. Softwarewerkzeuge in hybriden Projekten
6. Laterale Führung im hybriden Projektmanagement
   1. Führung ohne disziplinarische Weisungsbefugnis
   2. Führungskonzepte und -stile für das hybride Projektmanagement
   3. Teamzusammenstellung und -entwicklung
   4. Interdisziplinarität hybrider Projekte in der Digitalisierung
   5. Teamdynamik und Konfliktmanagement
7. Anwendung des hybriden Projektmanagements in der digitalen Transformation
   1. Hybrides Projektmanagement in der interdisziplinären Produktentwicklung
   2. Hybrides Projektmanagement im strategischen Innovationsmanagement
   3. Hybrides Projektmanagement in digitalen Veränderungsprojekten
   4. Weitere Fallstudien und Praxisbeispiele

Der Schwerpunkt dieses Kurses liegt auf den theoretischen Grundlagen der mobilen und industriellen Robotik. Zunächst werden die grundlegenden Konzepte, die architektonischen Komponenten (z. B. Aktoren und Sensoren) und die Herausforderungen im Zusammenhang mit der mobilen und industriellen Robotik im Zeitalter von Industry 4.0 vorgestellt.

Als nächstes werden die mathematischen Aspekte bezüglich der Roboterkinematik und der Bahnplanung betrachtet. Diese sind notwendig, um die operative Aufgabe zu definieren, die ein Roboter (mobil oder industriell) ausführen muss. Die Dynamik eines Robotersystems liefert ein mathematisches Modell des Roboters, das für die Simulation, den Entwurf und die Steuerung der Aufgabenausführung genutzt werden kann. Es gibt verschiedene Steuerungsarchitekturen und Ansätze für Robotersysteme. Dieser Kurs konzentriert sich auf die zentralisierten und dezentralisierten Architekturen sowie auf den einfachen Steuerungsentwurf (z.B. proportional-integral-derivative Steuerungsansätze).

Schließlich stellt dieser Kurs die wichtigsten Software-Plattformen und Architekturen vor, die zur Steuerung von und zum Datenaustausch mit Robotern in einem Multiagentensystem verwendet werden, z.B. in einer Fertigungsanlage, in der viele Roboter verschiedene Aufgaben ausführen oder zusammenarbeiten müssen. Die Hauptmuster solcher Architekturen und ihre Verwendung werden diskutiert.

Die Anwendung modellbasierter Wahrnehmungs- und Steuerungsansätze führt zu intelligenten Systemen, die mit der Umwelt interagieren. Dieser Kurs schließt mit einem Überblick über die verhaltensbasierte Robotik, bei der Roboter in der Lage sind, dynamisch auf die reale Welt zu reagieren und von ihr zu lernen.

1. Einführung
   1. Roboter und Fertigung
   2. Industrieroboter
   3. Mobile Roboter
   4. Aktuatoren für die Robotik
   5. Trends in der Robotik
2. Kinematik
   1. Position und Orientierung eines starren Körpers
   2. Gelenk-Kinematik
   3. Vorwärtskinematik
   4. Inverse Kinematik
   5. Differentialkinematik
   6. Kinematik mobiler Roboter
3. Planung der Flugbahn
   1. Grundlegende Konzepte
   2. Bahnkurven im Gelenkraum
   3. Bahnkurven im Werkzeugraum
   4. Bahnplanung für mobile Roboter
4. Sensing
   1. Position
   2. Geschwindigkeit
   3. Kraft
   4. Entfernung
   5. Vision
5. Grundlagen der Roboterdynamik
   1. Dynamik starrer Körper
   2. Lagrange’sche Formulierung
   3. Newton-Formulierung
   4. Direkte und inverse Dynamik
   5. Dynamik mobiler Roboter
6. Regelung von Robotern
   1. Grundlegende Konzepte
   2. Dezentralisierte Bewegungsregelung
   3. Zentralisierte Bewegungsregelung
   4. Kraftregelung
7. Architektur von Robotersystemen
   1. Architektonische Komponenten
   2. Offene Robotersteuerungs-Software (OROCOS)
   3. Eine weitere Plattform für Robotersysteme (YARP)
   4. Roboterbetriebssystem (ROS)
   5. Verhaltensbasierte Robotik

Dieser Kurs bietet einen tiefen Einblick in die Vernetzung und Digitalisierung von Produktionsanlagen im Sinne einer Smart Factory. Hierzu werden die Studierenden mit den grundlegenden Zielen solcher Produktionsanlagen im Kontext des Forschungskomplexes Industrie 4.0 vertraut gemacht. Nach einer kurzen Einführung in die Geschichte der Automatisierung werden den Studierenden die technischen Grundlagen und Standards vermittelt, die für den Entwurf und den Betrieb einer Smart Factory erforderlich sind. Darauf aufbauend wird gezeigt, wie diese in einzelnen Technologien eingesetzt werden, um die zentralen Konzepte einer Smart Factory zu realisieren. Um zu verstehen, aus welchen Bestandteilen eine Smart Factory besteht, werden verschiedene Referenzarchitekturen vor- und gegenübergestellt. Der Kurs schließt mit den besonderen Engineering-Herausforderungen einer autonom handelnden und dezentral organisierten Produktionsanlage. Dazu zählt vor allem der Aspekt der IT-Sicherheit, der durch die digitale Vernetzung der Produktionsanlagen und Produkte besonders relevant ist.

1. Motivation und Begriffsabgrenzung
   1. Ziele von Smart Factory
   2. Internet of Things
   3. Cyber-physische Systeme
   4. Cyber-physische Produktionssysteme
   5. Smart Factory als Cyber-physisches (Produktions-)System
2. Entwicklung der Automatisierung
   1. Automatisierungspyramide
   2. Vernetzte, dezentrale Organisation der Produktion
   3. Zukünftige Herausforderungen
3. Technologische Grundlagen und Standards
   1. Identifizierung physikalischer Objekte
   2. Formale Beschreibungssprachen und Ontologien
   3. Digitales Objektgedächtnis
   4. Physikalische Situationserkennung
   5. (Teil-)autonomes Handeln und Kooperieren
   6. Mensch-Maschine-Interaktion
   7. Maschine-Maschine-Kommunikation
4. Grundkonzepte einer Smart Factory
   1. Auftragsgesteuerte Produktion
   2. Bündelung von Maschinen- und Produktionsdaten
   3. Unterstützung des Menschen in der Produktion
   4. Intelligente Produkte und Betriebsmittel
   5. Smart Services
5. Referenzarchitekturen
   1. Zweck und Eigenschaften von Referenzarchitekturen
   2. Überblick über Normungsinitiativen
   3. CyProS-Referenzarchitektur
   4. RAMI 4.0 (DIN SPEC 91345)
6. Smart Factory Engineering
   1. Klassifikation verschiedener Engineering-Werkzeuge
   2. Virtual Engineering
   3. User-Centered Design
   4. Requirements Engineering
   5. Modellierung
   6. Integration klassischer und smarter Komponenten
7. Sicherheit
   1. Sicherheitsrisiken in einer Smart Factory
   2. Handlungsvorschläge des BMWi
   3. VDMA-Handlungsleitfaden