330.169 Instandhaltungs- und Zuverlässigkeitsmanagement
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2019W, VO, 2.0h, 3.0EC, wird geblockt abgehalten

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: VO Vorlesung

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage...

  • Definition und Anerkennung von Konzepten und Strategien der "Smart and Knowledge-Based Maintenance" sowie damit verbundener datengetriebener Prozesse, Methoden und Werkzeuge im Kontext von Cyber Physical Production Systems und Smart Factories. 
  • Anwendung einer geeigneten und branchenorientierten Methodik zur Auswahl von Methoden und/oder Werkzeugen (Plattformen) der "Künstlichen Intelligenz" und der "Datenwissenschaft", einschließlich maschinellem Lernen und prädiktiver Datenanalyse, Wissenstechnik und semantischer Technologie zur Modellierung und Analyse (unstrukturierter) Daten, zum Erlernen neuer Muster und Argumentation (einschließlich Vorhersage) im Wartungsmanagement.
  • Identifizierung und Charakterisierung zukunftsweisender Instandhaltungsansätze über das Zeitalter von Industry 4.0 hinaus (Out-of-the-box-Denken im Instandhaltungsmanagement

Inhalt der Lehrveranstaltung

Grundlagen einer/ Anforderungen an eine moderne(n) Instandhaltung, Instandhaltungsstrategien, Eigen- oder Fremdinstandhaltung? IT in der Instandhaltung, Nutzen und Anwendung von Kennzahlen im Controlling, Lean Production und Total Productive Management, Grundlagen und statistische Verfahren der Zuverlässigkeitstechnik, Methoden der Planung und Vorausbestimmung sowie der Zuverlässigkeitsprüfungen, Organisatorische Verankerung des Zuverlässigkeitsprogramms im Unternehmen. Basics of Cyber Physical Production Systems (CPPS) related concepts and terminologies including Digitalization, Industry 4.0, Digital Transformation in Manufacturing Enterprises, IoT, Digital Twin, etc., Industrial Artificial Intelligence, Basic of Knowledge-Based Maintenance (KBM), including terminologies, concepts and models of Predictive and Prescriptive Maintenance, Big Data, CRISP-DM and Data Science Applications in Various Industrial Domains, Text-Mining Applications in KBM, Industrial Maintenance Use-cases, Future-oriented Maintenance Approaches (Self-healing and self-management, collaborative robotics and assistant systems in maintenance, Digital Twin in maintenance, etc.)

Methoden

Qualitative Modellierung und Analyse (PriMa Model and Maintenance Cube)

CRISP-DM, Maschinelles Lernen und Text Mining

Prüfungsmodus

Schriftlich

Vortragende

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Di.09:00 - 16:0003.12.2019Bombardier Hörsaal Zuverlässigkeitsmanagement - HASELGRUBER
Mi.09:00 - 16:0004.12.2019Bombardier Hörsaal Zuverlässigkeitsmanagement - HASELGRUBER
Fr.09:00 - 16:0006.12.2019Bombardier Hörsaal Instandhaltungsmanagement - MATYAS
Mo.08:00 - 16:0016.12.2019Bombardier Hörsaal Instandhaltungsmanagement - ANSARI - Hinweis: Vorlesung in Englisch!
LVA wird geblockt abgehalten

Leistungsnachweis

Der Leistungsnachweis erfolgt in Form einer schriftlichen Prüfung am Ende des Semesters

Für die Teilnahme an einem Prüfungstermin ist die fristgerechte Anmeldung (für den jeweiligen Prüfungstermin) in TISS erforderlich. Studierende, welche die Anmeldefrist nicht einhalten, können nicht zur Prüfung antreten! Anfragen diesbezüglich werden nicht beantwortet!

Prüfungssperren

Gemäß den Studienrechtlichen Bestimmungen (Mitteilungsblatt 2014, 3. Stück; Nr.22) gelten folgende Regeln für die Abmeldung von Prüfungen.

§ 18a. (1)) ergaben Die Studierenden sind berechtigt, sich bis spätestens zwei Arbeitstage vor dem Prüfungstag mündlich, schriftlich oder elektronisch bei der Prüferin/beim Prüfer oder bei der Studiendekanin/beim Studiendekan von der Prüfung abzumelden.

(2) Erscheinen Studierende nicht zu einer Prüfung, ohne sich gemäß Abs. 1 abgemeldet zu haben, so ist die Studiendekanin/der Studiendekan auf Vorschlag der Prüferin/des Prüfers berechtigt, diese Studierenden für einen Zeitraum von acht Wochen von der Anmeldung zu dieser Prüfung auszuschließen. Diese ordnungsrechtliche Frist beginnt mit dem Prüfungstag, an dem die/der Studierende trotz aufrechter Anmeldung ohne vorherige Abmeldung nicht erschienen ist. Die betroffenen Studierenden sind von der Sperre auf geeignete Weise zu informieren.

(3) Kann die/der Studierende nachweisen, dass sie/er durch einen triftigen Grund (zB. Unfall) oder einen anderen besonders berücksichtigungswürdigen Grund an einer rechtzeitigen Abmeldung gemäß Abs. 1 gehindert gewesen ist, ist die Sperre aufzuheben.

Es wird darauf hingewiesen, dass von der in Absatz (2) angeführten Möglichkeit, Studierende, welche bei der Prüfung ohne vorherige Abmeldung nicht erscheinen, Gebrauch gemacht wird

Prüfungseinsicht: Anmeldung per E-Mail an thomas.leithner@tuwien.ac.at.

Prüfungen

TagZeitDatumOrtPrüfungsmodusAnmeldefristAnmeldungPrüfung
Di.14:30 - 16:0017.12.2019Bombardier Hörsaal schriftlich26.11.2019 00:00 - 13.12.2019 00:00in TISSPrüfung
Fr.12:30 - 14:0024.01.2020FH Hörsaal 1 schriftlich03.01.2020 00:00 - 22.01.2020 00:00in TISSPrüfung
Do.13:30 - 15:0005.03.2020FH Hörsaal 1 schriftlich13.02.2020 00:00 - 03.03.2020 00:00in TISSPrüfung
Do.13:30 - 15:0023.04.2020FH Hörsaal 1 schriftlich02.04.2020 00:00 - 21.04.2020 00:00in TISSPrüfung
Do.13:30 - 15:0004.06.2020FH Hörsaal 1 schriftlich14.05.2020 00:00 - 02.06.2020 00:00in TISSPrüfung

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
01.09.2019 00:00 31.01.2020 00:00 31.01.2020 00:00

Curricula

StudienkennzahlSemesterAnm.Bed.Info
066 482 Wirtschaftsingenieurwesen - Maschinenbau STEOP
Lehrveranstaltung erfordert die Erfüllung der Studieneingangs- und Orientierungsphase STEOP

Literatur

Zur weiteren Vertiefung empfohlen: K. Matyas: Instandhaltungslogistik - Qualität und Produktivität steigern, Hanser Verlag München, 6. Auflage, 2016

Vorkenntnisse

Fundierte  Kenntnisse im Produktions-, Logistik-, Qualitäts-, Prozess- und Projektmanagement

Sprache

Deutsch