This course aims at introducing the data-driven management of cyber physical production systems (CPPS) in which the focus is placed on i) exploitation of data generated within CPPS and ii) exploring new knowledge through aggregating and interlinking the accumulated data. During the course, we elaborate on CPPS and its data-driven characteristics, the potentials for utilizing accumulated data for improving the management of CPPS and associated process as well as exploring new knowledge using novel approaches of data science (machine learning, predictive analytics) and knowledge engineering.

• Introduction to Knowledge Management (KM), including basic theories, KM models, lifecycle, principles, standards, systems, etc.
• Cyber Physical Production Systems (CPPS) and Big Data

• Methods and Tools:
• Knowledge Integration in production systems, including Watermill Model, Knowledge Maps, etc.
• Knowledge representation and modelling using mathematical and graphical models
• Knowledge search, retrieval and discovery from production processes using meta-analytical methods such as data-mining, text-mining, web-mining, etc.
• Predictive Analytics and Machine learning for forecasting and learning (Theory and Tools)
• (Real-Time)Business Intelligence (BI) Systems for production knowledge management
• Decision support and Recommender Systems for (semi-)automated production management (From Prediction to Prescription)
  
  
• State of Practice and Application Areas:
• Smart Factory as a driver of Big Data
• Knowledge-based quality control and management in production systems such additive manufacturing (3D-Printing), automotive manufacturing, and semi-conductor manufacturing
• Knowledge-based maintenance

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.