Beschreibung des Angebots

Certificate of Advanced Studies (CAS) ist eine Nachdiplomausbildung der Hochschulen und entspricht mindestens 10 ECTS-Punkten. Dieses CAS verlangt 12 ECTS-Punkte.

Das CAS Predictive Maintenance bietet das theoretische und praktische Rüstzeug, um erfolgreich die Digitalisierung im Betrieb und der Instandhaltung technischer Anlagen umsetzen zu können. Durch die heute realisierbare Zugänglichkeit einer Vielzahl von Anlagen- und Sensordaten können in der Instandhaltung neue Konzepte umgesetzt werden, etwa Zustandsmonitoring, Predictive Maintenance oder automatische Fehleridentifikation. 

Module:

Modul 1: Einführung in die Instandhaltung

• Aufgaben und Ziele der Instandhaltung
• Konzepte: Abnutzungsvorrat, Instandhaltungsrate, Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit, Ausfallratenmodelle
• Instandhaltungsstrategien: Reaktive und vorbeugende Instandhaltung, zeitabhängige, zustandsabhängige, vorausschauende Instandhaltung

   

Modul 2: Digitale Technologien, Digitalisierungsstrategien und neue Geschäftsmodelle

• Digitale Transformation: Was bedeutet das? Was bedeutet das für die Instandhaltung? Bezug von Technologie und Instandhaltungsstrategien.
• Digitale Technologien für technische Anlagen verstehen: Sensoren, Cloud, IoT, Konnektivität, Netzwerke, Protokolle, Plattformen, XaaS etc.
• Ziele von Digitalisierungsprojekten in der Instandhaltung
• Neue Geschäftsmodelle im Bereich Anlagenbewirtschaftung und Instandhaltung
• Digitalisierungsstrategien für Anlagen, Instandhaltungs- und Betriebsprozesse,  Dienstleistungen, Kunden- und Mitarbeiterbeziehungen
• Erfolgsfaktoren: Geschäftsmodell, Kundenzentrierung, Kultur

   

Modul 3: Datenbasierte Verfahren in der Instandhaltung

• Datengetriebene Anwendungsfälle in der Instandhaltung
• Datenquellen und Datenintegration
• Statistische und Machine Learning-Verfahren: multivariate Verteilungen, deskriptive Datenanalyse und Visualisierung, Anomaliedetektion, Clustering, Klassifikation, Regression, Fehlerraten, Performance
• Anomaliedetektion: abnormale Betriebszustände technischer Anlagen erkennen mittels Datenanalyse
• Predictive Maintenance: Voraussetzungen, Anwendungsfälle, Methoden und Beispiele
• Condition und Health Monitoring: Methoden und Tools für aussagekräftige Dashboards

   

Modul 4: Projektarbeit

• Anwendung der im CAS vermittelten Kenntnisse und erlernten Fähigkeiten auf ein selbstgewähltes Vertiefungsprojekt im Unternehmen (oder sonstigen Umfeld) der Studierenden

   

Der Unterricht findet berufsbegleitend einmal pro Woche jeweils am Montag von 9-17 Uhr (8 Lektionen) statt.

Aufbau der Ausbildung

1 ECTS-Kreditpunkt entspricht einem Aufwand von 25-30 Arbeitsstunden.