Vorlesungen

Inhalt und Ziele

Die Vorlesung Aspekte Autonomer Systeme wird im Wintersemester angeboten und ist die zentrale Überblicksvorlesung des Masterstudiengangs Autonome Systeme, die von verschiedenen Dozenten aus Wissenschaft und Industrie gehalten wird. Die wissenschaftlichen Dozenten stammen aus den Fachbereichen Informatik, Luft- und Raumfahrttechnik, Maschinenbau, Kybernetik, Elektro- und Informationstechnik. Bei den industriellen Dozenten handelt es sich um erfahrene Ingenieure mittelständischer und großer Technologieunternehmen aus der Region. Durch die Vorlesung bekommen die Studierenden Einblicke in das breite Themenfeld der wissenschaftlichen Fachgebiete und industriellen Anwendungen, die sich mit autonomen Systemen beschäftigen. Die Dozenten spiegeln die Anwendungsthemen in den Bereichen Automotive, Luft- und Raumfahrt, Produktion und Energie wider.

Masterprüfung Autonome Systeme

• Modulkennung: 76390
• 6 ECTS
• Schriftliche Prüfung

Termine Wintersemester 2022/2023

Termine zum downloaden

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Wichtige Information zum Ablauf im SoSe 2021

Das IAS bietet diese Lehrveranstaltung im SoSe 2021 komplett virtuell an. Dazu werden Materialien online über das ILIAS zur Verfügung gestellt und begleitende Sprechstunden per WebEx angeboten.

Lernziele

Die Studierenden besitzen grundlegende Kenntnisse über Funktionalität, Struktur und besondere Eigenschaften rechnerbasierter Automatisierungssysteme.

Inhalt

• Grundlegende Begriffe der Automatisierungstechnik
• Automatisierungs-Gerätesysteme und -strukturen
• Prozessperipherie – Schnittstellen zwischen dem Automatisierungscomputersystem und dem technischen Prozess (Prozesssignalerfassung und -überwachung)
• Grundlagen zu Kommunikationssystemen in der Automatisierungstechnik (Feldbussysteme, drahtlose Kommunikation)
• Grundlagen der Echtzeitprogrammierung (Synchrone und Asynchrone Programmierung, Scheduling-Algorithmen, Synchronisationskonzepte)
• Programmiersprachen für die Automatisierungstechnik (Programmierung von Speicherprogrammierbaren und Pneumatischen Steuerungen)

Rahmenbedingungen

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Lernziele

Die Studierenden sind in der Lage, Automatisierungsprojekte fachgerecht durchzuführen und die dazu benötigten Entwicklungsmethoden, Automatisierungsverfahren und Rechnerwerkzeuge zu verwenden.

Inhalt

• Automatisierungsprojekte
• Automatisierungsverfahren
• Methoden für die Entwicklung von Automatisierungssystemen
• Sicherheit von Automatisierungssystemen
• Automatisierung mit qualitativen Modellen
• maschinelles Lernen
• Sicherheit von Automatisierungssystemen

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Wichtige Information zum Ablauf im SoSe 2021

Das IAS bietet diese Lehrveranstaltung im SoSe 2021 komplett virtuell an. Dazu werden Materialien online über das ILIAS zur Verfügung gestellt und begleitende Sprechstunden per WebEx angeboten.

Lernziele

Die Studierenden verstehen die Grundkonzepte und die grundlegenden Methoden der objektorientierten Systementwicklung und können diese anwenden.
Sie kennen die Notation in der Unified Modeling Language UML und in SysML sowie weitere Modelierungskonzepte für Softwaresysteme.
Sie wissen, was ein Softwaresystem ist, und können dies beschreiben.

Inhalt

• Basiskonzepte und Notationen der Objektorientierung
• Statische und dynamische Konzepte in der objektorientierten Analyse
• Konzepte und Notationen des objektorientierten Entwurfs
• Entwurfsmuster
• Implementierung objektorientierter Konzepte
• SysML
• Darstellung weiterer Modelierungsansätze in der Automatisierungs- und Elektrotechnik

Rahmenbedingungen

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Inhalt und Ziele

Die Ringvorlesung wird im Wintersemester immer donnerstags um 14.00 Uhr online per Webex angeboten. Im Gegensatz zu regulären Vorlesungen kommen bei der Ringvorlesung verschiedene Dozenten aus der Industrie zu Wort, die aktuelle Themen der Automatisierungstechnik und der Softwaresysteme aus ihrer Sicht beleuchten.

Dieses zusätzliche Vorlesungsangebot des IAS soll vor allem den Bezug der Theorie zur Praxis stärken und als Diskussionsplattform für den Erfahrungsaustausch dienen. Aus diesem Grund richtet sich das Angebot nicht nur an Studierende verschiedener Fachbereiche, sondern auch an berufstätige Ingenieure, die sich einen Überblick über aktuelle Themen der Automatisierungstechnik und der Softwaresysteme verschaffen möchten.

Webex-Link zur Vorlesung

Die Vorlesung ist hybrid in V47.4.282 sowie unter folgendem Link:

• https://unistuttgart.webex.com/unistuttgart/j.php?MTID=ma5745f02a15b5f7c8ee27ed3550e28e4

Masterprüfung Elektrotechnik und Informationstechnik

• Wahlfach Modul: 21970
• 3 ECTS
• Mündliche oder schriftliche Prüfung

Fächerübergreifende Schlüsselqualifikation

• T9: Digitalisierung und KI
• Voraussetzung: Anwesenheit in 11 der 14 Vorträge, sowie eine einstündige schriftliche Prüfung

Themen Wintersemester 2023/2024

Programm zum downloaden

Lernziele

Die Studierenden lernen spezielle Themenstellungen aus dem Bereich intelligenter cyber-physischer Systeme wissenschaftlich zu bearbeiten. Sie recherchieren die in wissenschaftlichen Datenbanken angebotene Fachliteratur. Sie erlenen die Analyse bzw. Extraktion von wesentlichen Zusammenhängen, Methoden, Verfahren sowie Tools. Die Studierenden können Ergebnisse beurteilen und darüber hinaus schriftliche Ausarbeitungen anfertigen sowie Fachpräsentationen ausarbeiten und abhalten. 

Inhalt

Die Fachthemen gehen auf aktuelle Forschungstrends bei cyber-physischen Systemen in den verschiedenen Gebieten Autonomer Systemen ein:  

• Anwendungen Autonomer Systeme in der Automatisierungstechnik 
• Validierung und Verifikation sowie modellbasierte Tests dynamisch veränderlicher Soft- und Hardwaresysteme
• Fehlermanagement und automatische Rekonfiguration autonomer Systeme
• Komplexitätsmanagement und Erhöhung der Verfügbarkeit
• Die Studierenden bearbeiten die Themen unter Anleitung eigenständig und stellen ihre Ergebnisse in einer multimedialen Präsentation und einem schriftlichen Bericht zusammen

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Lernziele

Studierende besitzen Kenntnisse über Anforderungsanalyse.
Sie hinterfragen Systemanalysen, erstellen Softwareentwürfe und wenden gängige Softwaretestverfahren an.
Studierende praktizieren Projektplanung und nutzen Softwareentwicklungswerkzeuge. Studierende bewerten entwickelte Software mit Metriken.

Inhalt

• Softwareentwicklungsprozesse und Vorgehensmodelle
• Requirements Engineering
• Systemanalyse
• Softwareentwurf
• Implementierung
• Softwareprüfung
• Projektmanagement
• Metriken

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Wichtige Information zum Ablauf im SoSe 2021

Das IAS bietet diese Lehrveranstaltung im SoSe 2021 komplett virtuell an. Dazu werden Materialien online über das ILIAS zur Verfügung gestellt und begleitende Sprechstunden per WebEx angeboten.

Lernziele

Die Studierenden besitzen Kenntnisse über Softwarequalität für technische Systeme, Softwaretechniken für bestehende technische Systeme und aktuelle Themen der Softwaretechnik.

Inhalt

• Konfigurationsmanagement
• Prototyping bei der Softwareentwicklung
• Metriken
• Formale Methoden zur Entwicklung qualitativ hochwertiger Software
• Wartung & Pflege von Software
• Reengineering
• Datenbanksysteme
• Software-Wiederverwendung
• Agentenorientierte Softwareentwicklung
• IoT-Softwaresysteme
• Cyber-Security für IoT-Softwaresysteme

Rahmenbedingungen

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Wichtige Information zum Ablauf im SoSe 2021

Das IAS bietet diese Lehrveranstaltung im SoSe 2021 komplett virtuell an. Dazu werden Materialien online über das ILIAS zur Verfügung gestellt und begleitende Sprechstunden per WebEx angeboten.

Ab dem Sommersemester 2019

Die Vorlesung „Zuverlässigkeit und Sicherheit von Automatisierungssystemen“ wurde ab dem Sommersemester 2019 zu „Verlässlichkeit intelligenter verteilter Automatisierungssysteme“ umbenannt und wird nun mit 6 Leistungspunkten (anstelle der bisherigen 3 Leistungspunkte) bewertet. Die Prüfungsleistung besteht aus einer schriftlichen Prüfung über 90 Minuten und einer Projektarbeit. Die Note setzt sich zu 75 % aus der schriftlichen Prüfung und zu 25 % aus der Projektarbeit zusammen.

Information für Medizintechnik-Studierende

Für die MedTech-Studierenden wird weiterhin das Modul „[21980] Zuverlässigkeit und Sicherheit von Automatisierungssystemen“ mit 3 Leistungspunkten angeboten. Die MedTech-Studierenden nehmen dazu an der Lehrveranstaltung VivA teil. Sie müssen keine Projektarbeit durchführen, bestimmte Vorlesungen nicht besuchen und die Prüfung dauert 60 Minuten. Die genauen Informationen werden in der ersten Vorlesung bekannt gegeben.

Lernziele

Die Studierenden besitzen Kenntnisse über Methoden und Verfahren, um die Zuverlässigkeit, Sicherheit (Safety und Security) von Automatisierungssystemen zu bestimmen.

Inhalt

• Begriffe und Kenngrößen
• Normen und Standards
• Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung
• Zuverlässigkeits- und Sicherheitsanforderungen und Einflussfaktoren
• Risiko und Gefährdung, Risiko- und Gefährdungsanalyse
• Beispiel Bahnübergangssicherungsanlage
• Zuverlässigkeits- und Sicherheitstechnik, Zuverlässigkeitsmaßnahmen
• Redundanzen auf Modul- und Systemebene
• Allgemeines Prinzip der Fehlererkennung
• Hardware-Fehler und -Ausfallarten
• Ursachen und Wirkungen
• Fehlerarten bei Programmsystemen (Software)
• Zuverlässigkeit der Serien-, Parallel- und k-von-n-Anordnung
• Berechnungsmethoden (Zuverlässigkeitsdiagramm, Markov-Modell, Bayes'sche Methode)
• Aufbau zuverlässiger Automatisierungssysteme (Hardware und Software)
• Vereinfachungen und Abschätzungen
• Zuverlässigkeit komplexer Systeme
• Definition und Berechnung von Sicherheitskenngrößen
• Failsafe-Bausteine und -Systeme
• Zuverlässigkeitsmodelle für Software Sicherheitsnachweis für Hardware und Software
• Management zur Sicherung der Zuverlässigkeits- und Sicherheitsziele
• IT-Sicherheit auf der Feldebene

Rahmenbedingungen

Kontakt

• Mooc@TU9
• Industrial Automation Systems
• Software Engineering for Real-Time Systems
• Modeling and Analysis of Automation Systems (MAAS)
• New course: Risk Assessment for Robotic Systems (RARS)