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Datenanalyse bei cyber-physischen Systemen

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#50020 / #1

WS 2014/15 - WS 2014/15

Deutsch

Data analysis in cyber-physical systems
Datenanalyse bei cyber-physischen Systemen

6

Jochem, Roland

Benotet

Portfolioprüfung

Deutsch

Zugehörigkeit


Fakultät V

Institut für Werkzeugmaschinen und Fabrikbetrieb (IWF)

35361300 FG Qualitätswissenschaft

Maschinenbau

Kontakt


PTZ 3

Mayer, Jan Pascal

roland.jochem@tu-berlin.de

https://www.tu.berlin/qw/studium-lehre/lehrveranstaltungen/dcps-applied-data-science-for-cyber-physical-systems-1

Lernergebnisse

Die Teilnehmer des Moduls werden befähigt, in der zunehmenden Informatisierung der klassischen Industrie (bekannt unter dem Stichwort Industrie 4.0) qualitätsrelevante Datenerhebungen und -auswertung zielgerichtet durchzuführen. Dabei bildet die technische Grundlage der Verbund informatischer, softwaretechnischer Komponenten mit mechanischen und elektronischen Teilen, die über eine Dateninfrastruktur, wie z. B. das Internet, kommunizieren, was unter dem Begriff der cyber-physischen Systeme zusammengefasst wird. In diesem Modul lernen die Teilnehmer unter Beachtung statistischer sowie stochastischer Verfahren das qualitätsrelevante Verhalten der CPS prognostizieren zu können. Dazu wird ein kompletter Datenanalysezyklus durchlaufen, der sowohl technische als auch analytische Aspekte fokussiert.

Lehrinhalte

Teil 1: Vorbereitung auf die Projektdurchführung durch Methodenvertiefung: -Grundlagen zur technischen Datenerhebung -Grundlagen zur IT-Infrastruktur für die Speicherung sowie Auswertung großer Datenmengen (Datenbanksysteme im Umfeld von Big Data) -Grundlagen zur Verwendung der Statistiksoftware R im CPS Umfeld -Grundlagen von Machine Learning Methoden und Techniken Teil 2: Durchführung eines Projektes an einem realen CPS zur Vorhersage des qualitätsrelevanten Verhaltens: -Technische Planung, Durchführung sowie Erhebung von Daten am CPS -Technische sowie logische Speicherung der Daten -Analyse der Daten -Erstellung von Prognosemodellen zur Entscheidungsfindung bezüglich des qualitätsrelevanten Verhaltens des CPS

Modulbestandteile

Pflichtbereich

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWS ISIS VVZ
Datenanalyse bei cyber-physischen SystemenPJ0536 L 316WiSe/SoSede, en4
ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Datenanalyse bei cyber-physischen Systemen (PJ):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Eigenstudium Methodenvertiefung1.040.0h40.0h
Eigenstudium Präsentationsvorbereitung sowie Präsentation1.010.0h10.0h
Projektdurchführung: Abschlusspräsentation, Plakates und Projektdokumentation1.030.0h30.0h
Projektdurchführung: Projektbearbeitung in der Gruppe1.0100.0h100.0h
180.0h(~6 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 180.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 6 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Es kommen Gruppenarbeit und Expertenpuzzle im Rahmen einer Projektdurchführung zum Einsatz. Teil 1: Gruppenarbeit: Die Grundlagen zur Durchführung des Projektes werden in themenspezifischen Gruppen erarbeitet. Die Ergebnisse werden vor den Teilnehmern der Lehrveranstaltung präsentiert. Teil 2: Expertenpuzzle zur Projektdurchführung: Aus den jeweiligen themenspezifischen Gruppen, werden im Rahmen eines Expertenpuzzles, neue Gruppen zur Projektdurchführung gebildet. Diese sollen selbstständig an einem realen CPS im Quality Science Lab Prognosemodelle für Ausprägungen von verschiedenen Qualitäts- oder Zuverlässigkeitsmerkmalen entwickeln. Die Ergebnisse müssen vor den Teilnehmern der Lehrveranstaltung präsentiert und durch ein Poster visualisiert werden. Zudem ist eine Projektdokumentation abzugeben, die einerseits das Vorgehen und die Ergebnisse der Projektdurchführung und andererseits die technische Umsetzung dokumentiert.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Grundlegende Programmierkenntnisse werden vorausgesetzt (Selbstständige Aneignung kann über das kostenlose Kursmaterial des Kurses Intro to Computer Science der Online Akademie Udacity erfolgen). Von Vorteil sind Kenntnisse in der Regelungstechnik, Sensorik, Mikrocontrollerprogrammierung, Datenbanksystemen, Statistik sowie Machine Learning Methoden (Selbstständige Aneignung der Grundlagen kann ebenfalls über das kostenlose Kursmaterial der entsprechenden Kurse der Online Akademie Udacity erfolgen).

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Portfolioprüfung

Art der Portfolioprüfung

Keine Angabe

Sprache(n)

Deutsch

Prüfungselemente

NamePunkte/GewichtKategorieDauer/Umfang
Plakat60Keine AngabeKeine Angabe
Präsentation 160Keine AngabeKeine Angabe
Präsentation 2160Keine AngabeKeine Angabe
Projektdokumentation120Keine AngabeKeine Angabe

Notenschlüssel

Keine Angabe

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

Zwei Präsentationen, Plakat und Projektdokumentation Notenschlüssel: Punkte von Punkte bis Note 360 400,0 1,0 340 359,9 1,3 320 339,9 1,7 300 319,9 2,0 280 299,9 2,3 264 279,9 2,7 248 263,9 3,0 232 247,9 3,3 216 231,9 3,7 200 215,9 4,0 0 199,9 5,0

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Winter- und Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 15.

Anmeldeformalitäten

Bewerbung für die Teilnahme an der Lehrveranstaltung: -Schriftliche Bewerbung bis eine Woche vor Vorlesungsbeginn Anmeldung zur Lehrveranstaltung: - In der ersten Vorlesungswoche Einteilung in Gruppen für die Methodenvertiefung: - In der ersten Wochen nach Semesterbeginn Anmeldung zur Prüfung: - Online (QISPOS) - Die jeweiligen Anmeldefristen sind der Studienordnung zu entnehmen

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Literatur

Empfohlene Literatur
Keine empfohlene Literatur angegeben

Zugeordnete Studiengänge


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Dieses Modul findet in keinem Studiengang Verwendung.

Sonstiges

Literatur/Online Kurse zur Vorbereitung: Kursmaterial der Udacity-Kurse: -Intro to Computer Science -Intro to Statistics -Intro to Data Science -Intro to Hadoop and MapReduce -Exploratory Data Analysis -Data Wrangling with MongoDB -Machine Learning 1 bis 3