Studienführer Bachelor Digital Engineering | Robotik & Big Data 2023/2024

& Big Data

Digitale Prozesse aus einem anderen Blickwinkel betrachten.

Studiengangkonzept

Die Digitalisierung verändert unsere Welt grundlegend und ermöglicht so ganz neue Wege, wie wir neue Produkte entwickeln und unsere Unternehmen sich vernetzen, Produkte produzieren und Dienstleistungen anbieten können. Kompetenzen im Umgang mit grossen Datenmengen, der nahtlose Austausch digitaler Informationen und das gemeinsame Arbeiten mit Modellen und Digital Twins gewinnen dadurch an Bedeutung.

Hört sich leicht an? Ja, und doch ist es eine der grössten Herausforderungen der Unternehmen auf dem Weg zur Industrie 4.0. Mit unserem neuen Studiengang Digital Engineering vermitteln wir die notwendigen Kompetenzen und helfen Ihnen, sich für Aufgaben im Bereich der Digitalisierung zu positionieren.

Bachelor of Science in Digital Engineering | Robotik & Big Data

Der Ingenieurstudiengang Digital Engineering ist ein nach einem völlig neuen Konzept gestaltetes praxisorientiertes Ingenieurstudium, das die Digitalisierung ins Zentrum stellt. Studierende lernen vom ersten Tag an die Datenfülle unserer vernetzten Welt zu nutzen und beispielhaft in Roboteranwendungen der Produktion, Entwicklung von neuartigen, vernetzten Produkten und für die digitalen Transformation der Unterneh men umzusetzen. Dies spiegelt sich auch im didaktischen Konzept mit innovativen digitalen Lehr und Lernformen wider, wie beispielsweise mit dem Zugang zur IBM Cloud ab dem ersten Semester.

Ein Studium für die Zukunft

Das Studium zielt auf die Bildung eines digitalen Kompetenzprofils im Ingenieurberuf ab, in dem die innovativen Aufgaben der Zukunft liegen. Der zunehmende Bedarf an Ingenieurinnen und Ingenieuren mit fundierten Kompetenzen im Bereich der Digitalisierung besteht insbesondere in den Berufsfeldern digitale Produktentwicklung, digitale Produktion und digitale Transforma tion. Bereits heute haben wir im Studiengang drei Mal mehr Projektanfragen aus der Industrie, als wir bewältigen können.

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Digitale Kompetenzen

Digitale Kompetenzen sind das Fundament vieler neuer Themen: der zunehmenden Nutzung von Big Data, dem rasante Anstieg von Blockchain Technologien, der zunehmend robotisierten und automatisierten Fertigung, dem Hardware und Sofware Co Develop ment und einer zunehmend beschleunigten digitalen Transformation.

Im Zentrum stehen Digital Twins, beispiels weise von komplexen robotisierten Systemen und Fertigungsprozessen, die als digitale Abbilder bestehender oder geplanter Maschi nen, Produkte und Prozesse in verschiedensten

Industriesektoren sowohl in der Produktent wicklung als auch der Produktion eingesetzt werden. Data Pipelines verbinden reale Prozesse direkt mit ihren Digital Twins und erlauben Sensordaten mittels AI und Ma chine Learning zu analysieren und die gewonnenen Information wieder in den Prozess zu integrieren. Grundlage dieses datengetriebenen Engineering ist der Umgang mit grossen Datenmengen. Neben den drei Vertiefungsrichtungen «Digital Development», «Digital Manufacturing» und «Digital Transformation» bieten sich den Studierenden viele Wahlmöglichkeiten zur Bildung eines individuellen Kompetenzprofils.

Autonome Robotersysteme, Interpretation von Sensordaten und direkte Anbindung an die Cloud.

Robotik und Big Data im Fokus Robotik und Big Data bilden das Fundament des Studiengangs Digital Engineering, auf dem die drei Vertiefungsrichtungen «Digital Development», «Digital Manufacturing» und «Digital Transformation» aufbauen. Zusätz lich bieten wir viele Wahlmöglichkeiten zur individuellen Entwicklung von Fähigkeiten im Bereich der Digitalisierung und in verwandten Ingenieursdisziplinen.

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Ein Studium für die Zukunft

Das Studium zielt auf die Bildung eines digitalen Kompetenzprofils der Ingenieurwissenschaftem ab. Der zunehmende Bedarf an Ingenieurinnen und Ingenieuren mit fundierten Kompetenzen im Bereich der Digitalisierung besteht insbesondere in den Berufsfeldern digitale Produktentwicklung, digitale Produktion und digitale Transformation.

Besonders engagierten Studierenden bieten wir zusätzlich die Möglichkeit der Vertiefung in gleich zwei Bereichen im Rahmen unseres «Double Specialization» Programms, damit sie sich so für die zukünftigen Herausforde rungen doppelt qualifizieren können.

«Dieser neue Studiengang vermittelt solides Know how in den Ingenieur und Naturwissenschaften. Ausserdem lernen die Absolventinnen und Absol venten, sich flexibel auf die schnellen Entwicklungen in der digitalen Trans formation einzustellen.»

Elena Cortona

Leiterin Digital Transformation, Schindler

Die digitale Transformation der Industrie 4.0 immer im Fokus.

Dr. Gwendolyne Pascua, wissenschaftliche Mitarbeiterin der Hochschule Luzern, testet die Verbindung der IBM Watson Cloud mit dem intelligenten Roboterassistenten Cimon der International Space Station. Cimon steht für Crew Interactive Mobile Compa nion und wurde im Auftrag des Deutschen Zentrums für Luft­ und Raumfahrt (DLR) gemeinsam von Airbus und IBM mit dem BIOTESC Team der Hochschule Luzern –Technik & Architektur entwickelt. Er reagiert auf Sprachbefehle und kann so Fotos machen, Videos aufnehmen oder den Astronauten auf Kommando Beispiele für den Ablauf verschiedener Prozesse zeigen.

Dazu nutzt Cimon die Infrastruktur der IBM Watson Cloud, die auch den Studierenden in Digital Engineering zur Verfügung steht.

Durch eine enge Kooperation mit IBM haben unsere Studierenden von Anfang an die Möglichkeit, die im Studium vermittelten Konzepte im Bereich IoT, Digital Twin und Data Engineering auf der IBM Watson Cloud Infrastruktur umzusetzen und so direkt Erfahrungen mit einem Industriestandard zu sammeln.

Zukunftskompetenzen

Nach dem Studium können Sie:

– Digital Twins in der Entwicklung neuer Produkte und in der Produktion einsetzen.

IoT Systeme entwerfen und mit Hilfe von Data Engineering Cloud Services in Data Pipelines einbinden und so Ingenieurprojekte für Data Scientists zugänglich machen.

Systems Engineering zur Entwicklung und Handhabung grösserer, komplexerer Systeme anwenden und so die präzise Ingenieurwelt mit den Endanwendern der Systeme verbinden.

die komplexen Anforderungen der Digitalisierung im Unternehmen unter technischen, ökonomischen, rechtlichen, nachhaltigen und ethischen Aspekten erfassen und entsprechende Projekte unter Einsatz spezifischer digitaler und sozialer Kompetenzen (Digital Literacy, Critical Thinking, Creativity und Digital Collaboration) effizient und effektiv umsetzen.

bei Wahl der Vertiefung «Digitale Pro duktentwicklung» unter Anwendung digitaler Tools und Technologien innova tive digitale Produkte und Dienstleistun gen in interdisziplinären Teams und in Kooperation mit Kundinnen, Lieferanten und anderen Partnern entwickeln und im Laufe des Produktlebenszyklus an die sich ändernden Anforderungen anpassen.

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bei Wahl der Vertiefung «Digitale Produk tion» mittels Methoden der Datenanalyse die Produktionsabläufe hinsichtlich Qualität, Zeit und Kosten optimieren und durch Anwendung von Mass Customiza tion kundenindividuelle Produkte herstellen.

bei Wahl der Vertiefung «Digitale Transformation» die sich durch die Digitalisierung bietenden Chancen durch die Entwicklung und Implementierung innovativer Geschäftsmodelle, Produkte und Geschäftsprozesse nutzen.

– im Rahmen von Netzwerken im internationalen Umfeld mit externen (Liefe ranten, Partnerunternehmen, Kundinnen und Kunden) und internen Bereichen (Forschung & Entwicklung, Einkauf, Produktion, Marketing, Vertrieb, Finan zen) kooperieren.

komplexe Projekte systematisch planen und zielorientiert leiten, Ideen, Entwürfe und Lösungen teamorientiert erarbeiten und umsetzen, Projektergebnisse klar dokumentieren und adressatengerecht in einem agilen, interdisziplinären und internationalen Umfeld sicher kommuni zieren und präsentieren.

sich dynamisch auf das sich schnell wandelnde technologische und berufliche Umfeld einstellen, sich selbstständig und gezielt Wissen in neuen Bereichen aneignen sowie dieses effizient und effektiv anwenden.

Mathematik und Naturwissenschaften

Mathematik Grundlagen Pflicht DE/E Vermittlung der Grundlagen der Differential und Integralrechnung (Stetigkeit, Grenzwerte, Konvergenz, Differentialquotient, Integration), Herleitung der Ableitungs und Integrationsregeln (Produkt , Quotienten und Kettenregel, partielle Integration, Partialbruchzerlegung), Auseinandersetzung mit Funktionsgraphen (Monotonie, Extremstellen, Nullstellen, Wendepunkte, Krümmung), Bearbeitung von Anwendungen (Optimierungsprobleme, Flächen und Volumenberechnungen), Konzepte von Reihen.

Mathematik & Physik Technik 1 Pflicht DE/E Vermittlung der Grundlagen der Mechanik und des dazugehörigen mathematischen Hintergrunds (Rechnen und Darstellen von komplexen Zahlen, Berechnung von Polynomen, Lösen von Differential gleichungen). Dynamik des Massepunkts aufgrund der Newtonschen Gesetze, Arbeit, Energie, Impuls und deren Erhaltungssätze in linearen und rotierenden Systemen.

Mathematik & Physik Technik 2 Pflicht DE/E Behandlung partieller Ableitungen und totaler Ableitung sowie Grundlagen der Wahrscheinlichkeits rechnung und der beschreibenden Statistik. Verständ nis von Kenngrössen und Verteilungen. Vermittlung mikroskopisch mechanischer Aspekte von Wärme und Temperatur. Studium von Schwingungen und Wellen.

Lineare Algebra Pflicht DE/E Grundlagen der linearen Algebra inklusive Matrizen rechnung und ihrer Anwendungen, insbesondere der euklidische Vektorraum und lineare Abbildungen, Eigenwert und Singulärwertzerlegung; Lösung von mathematischen Fragestellungen mit algebraischen und numerischen Verfahren sowie ihre grafische Darstellung, insbesondere unter Verwendung von numerischer Software wie z. B. Matlab oder Python.

Statistical Data Analysis 1 Pflicht Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und der Statistik, Verständnis von Kenngrössen und Verteilungen, Analyse von Stichproben, Auseinandersetzung mit Schätz und Testproblemen, Aufsetzen eines geeigne ten Versuchsplans.

Statistical Data Analysis 2 Pflicht

Regressionsanalyse: multiple lineare Regression mit Parameterschätzung, grafische Validierung von Modellen, Variablentransformationen, Vorhersage und Vertrauensintervalle für Zielvariablen, statistische Tests und Vertrauensintervalle für Parameter, Variablenselek tion, Ridge Regression, Lasso. Klassifikation: Konzepte der Klassifikation, logistische Regression, CART, Random Forests, Support Vector Machines (SVM) und Modellevaluierung durch Cross Validierung. Zeitreihen analyse: deskriptive Zeitreihenanalyse, STL Zerlegung, Autokorrelation, AR und ARIMA Modell mit Parame terschätzung.

Vertiefungsrichtungen

Digital Development

Angewandte industrielle Robotik Kernwahl

Einführung in die industrielle Robotik. Definition und Einsatz der verschiedenen Robotertypen (Knick Arm, Scara, Delta) bezüglich Aufgaben, Tools, Genauigkeit und Geschwindigkeit. Position und Orientierung von Objekten in verschiedenen Koordinatensystemen bestimmen. Direkte und inverse Kinematik. Bewegun gen eines Roboters (PTP, lineare, spline) programmie ren. Praktische Pick & Place Übungen.

Mechatronische Systeme Kernwahl Einführung in typische mechatronische Systeme. Klassifikation technischer Systeme nach Funktion und Struktur sowie Beschreibung technischer Systemeigen schaften. Grundlagen der Sensorik und Aktorik der Signalverarbeitung sowie der Steuerungs und Regelungskomponenten mechatronischer Systeme. Beispiele aus den Bereichen der Robotik und der Automation mit Schwerpunkt auf Erfassen und Überwachen typischer mechanischer Grössen wie Lage, Geschwindigkeit und Beschleunigung.

Digital Development Einführung Kernwahl Entwicklung von Produkten für eine vernetzte Welt mit Hilfe digitaler Werkzeuge und Prozesse.

Digital Manufacturing

Industrielle Automatisierungssysteme Kernwahl

Einführung in die industrielle Automatisierung. Dimensionierung und Programmierung von Automati sierungssystemen. Implementierung von zeitdiskreten Filtern und von Reglern nach IEC 61131 3. Analyse von zeitdiskreten Regelkreisen (Stabilität, Performanzen). Funktionale Sicherheit (CE, Normen, Massnahmen). Implementierung einfacher Sicherheitslösungen. Einführung in die elektrische Antriebstechnik.

CAD Aufbau Kernwahl

Vertiefung der 3D CAD Technik in der Produktentwick lung; Entwickeln von Strategien des Modellierens und Erstellen von komplexen Volumenmodellen. Volumen körper analysieren und Baugruppen parametrisch aufbauen. Bewegungssimulationen an mechanisch beweglichen Baugruppen durchführen.

Digital Manufacturing Einführung Kernwahl

Einsatz von neuen Fertigungsmethoden und digitalen Prozessen für eine vernetzte Produktion.

Digital Transformation

Digital Strategy Kernwahl

Im Modul werden digitale Strategien beschrieben und ihre Auswirkungen auf bestehende und zukünftige Geschäftsmodelle aufgezeigt. Es wird dargestellt, wie die Digitalisierung zur Steigerung der Effektivität und Effizienz über die gesamte inner und zwischenbetrieb liche Wertschöpfungskette beitragen kann und neue digitale Produkte und Dienstleistungen entstehen. Die Chancen und Risiken der Digitalisierung und deren Steuerung bilden einen wesentlichen Teil dieses Moduls. Die kritischen Erfolgsfaktoren der digitalen Transformation auf Geschäftsmodelle werden an Branchenbeispielen aufgezeigt. Ausserdem wird darauf eingegangen, wer das Thema Digitalisierung im Unternehmen vorantreiben soll und ob z. B. ein Chief Digital Officer (CDO) notwendig ist oder ob die Rolle von anderen Fachverantwortlichen übernommen werden kann. Zusätzlich werden Praxisreferenten und referentinnen zum Thema Digital Business etwas vortragen.

Digital Business Models Kernwahl

Das Modul «Digitale Business Modelle» beleuchtet die Thematik Business Modelle mit dem Fokus auf «Produkte und Dienstleistungen». Dabei werden dazugehörige aktuelle Technologien mit konkreten Anwendungsfällen erarbeitet und behandelt, ergänzt mit Themen wie «Legale Aspekte» und «Technologie management». Die Studierenden lernen somit nicht nur die theoretischen Aspekte von digitalen Geschäfts modellen kennen, sondern auch die konkrete Handhabung von dazugehörigen Technologien (hands on) und deren Anwendung.

Service Innovation Kernwahl E

The focus is on service innovations that aim to make the most of high value capital equipment. The creation of high impact innovation by cross functional project teams will be discussed. The stage gate innovation process will be described and limitations will be discussed within the context of service products and service industries. Service Design Thinking plays a major part of the module.

Digital Transformation Einführung Kernwahl

Anwendung digitaler Technologien zur Verbesserung der Geschäftsprozesse und Maximierung des Kundennutzens sowie zur Steigerung der Innovations kraft von Unternehmen.

Kernmodule

AI & Robotik Pflicht Robotik verbindet die Disziplinen von Mechanik, Elektronik und Informatik. Künstliche Intelligenz (AI) die Nachbildung von intelligentem Verhalten durch Computer. Dieses Modul gibt eine Einführung in die vielfältigen Möglichkeiten zur Entwicklung von intelligenten mechatronischen Produkten, die sich aus der Verbindung der beiden Felder AI & Mechatronik ergeben, und ermöglicht dazu einen vertieften Einblick in konkrete Beispiele aus Industrie und Forschung im Bereich der modernen Robotik und autonomer Systeme.

DE/E = Modul wird in Deutsch und Englisch angeboten

E = Modul wird in Englisch angeboten

Digitale Tools für Ingenieure und Ingenieurinnen Pflicht

Ausgehend von grundlegenden partiellen Differentialglei chungen der Physik und der Technik wird von Beginn weg mit dem Programm Comsol experimentiert. Der Einstieg in das Modul bildet die Poisson Gleichung, die mathema tisch kompakt diskutiert und gleich an der Wärmeleitung ausprobiert wird. Der numerische Ansatz der «Methode der finiten Elemente» (FEM) wird anschaulich erläutert. Es werden Beispiele der Strömungen (Fluiddynamik), der Schallwellen (Akustik), der Eigenschwingungen (Mechanik) und der elektromagnetischen Felder (Kapazität, Antennen) untersucht. Entscheidend ist zu erkennen, dass die Implementierung und die Sprache (Randbedingungen, stationär usw.) immer gleich bleiben. So ist es möglich, ein grundlegendes Verständnis für die Möglichkeiten der numerischen Simulation mittels FEM zu erlangen und neue Phänomene zu studieren. Am Ende des Semesters findet ein Workshop mit Beispielen aus der Forschung und aktuellen Anwendungen der numerischen Simulation statt.

Trends in Digital Engineering Pflicht

Behandlung aktueller Trends im Digital Engineering, insbesondere Digital Production, Digital Product Development, Digital Transformation mit enger Verzahnung zu laufenden Projekten in den Forschungs gruppen und den Vertiefungsrichtungen.

Systems Engineering Pflicht

Dieses Modul soll in die systematische und praktische Handhabung grösserer oder komplexerer Systeme sowohl im technischen als auch im organisatorischen Sinne einführen. Das Modul ist stark interdisziplinär ausgerichtet und bildet das Bindeglied zwischen der präzisen Ingenieurswelt und den Endanwendern der Systeme. Sie erhalten einen Einblick in das, was in der Industrie als System und Requirements Engineering bezeichnet wird. In diesem Zusammenhang lernen Sie, wo Anforderungen entstehen und wie sie formalisiert, verknüpft, verwaltet und bewertet werden, lernen die Stakeholder und ihre Bedeutung kennen, verstehen, wie Systeme modelliert und beschrieben werden, lernen das Schnittstellenmanagement zu verstehen und nicht zuletzt lernen Sie Verifikation und Validie rung kennen. Sie haben die Möglichkeit, die Theorie an einem praktischen Beispiel auszuprobieren/anzuwen den, das sich durch den Kurs fortsetzen wird.

Artificial Intelligence Wahl

Das Modul gibt eine praxisbezogene Einführung in Such und Optimierungstechniken der künstlichen Intelligenz einschliesslich deren Anwendung in der Spieltheorie und zur diskreten, multikriteriellen Optimierung (Constraint Programming).

Digital Twins & Produkte Pflicht

Digital Twins sind Abbilder realer Produkte in der virtuellen und digitalen Welt. Somit bilden sie die Grundlage für digitales Arbeiten. Trotzdem gibt es verschiedene industriespezifische Verständnisse und Begriffe für Digital Twins. Die Verbindung von Produktentwicklung, Produktion und Geschäftsprozess zu den Anforderungen der verschiedenen Anwendun gen verdeutlicht, was im Digital Twin enthalten sein soll. Die Studierenden lernen, wie man Digital Twins als Erweiterung von einem Modell eines Produktes versteht, und wissen, wie man das Digital Twin für ein Produkt in dessen Anwendungskontext aufbaut.

Data Engineering Pflicht

In diesem Modul setzen Sie sich mit der Welt des Data Engineerings auseinander. Sie lernen den Unterschied zwischen einem Data Scientist und einem Data Engineer kennen. Sie lernen einen Werkzeugkasten für Data Engineers kennen und lernen, wie Sie Cloud Technologien im Data Engineering einsetzen.

Einführung Python Pflicht

Einführung in Python als prozedurale Programmiersprache. Kennenlernen von Variablen, Operatoren, Kontrollstrukturen und Funktionen sowie von komple xen Datentypen. Übersicht der wichtigsten Module und Systembibliotheken sowie Prozesse und Threads.

Grundlagen Digital Engineering Pflicht

Einführung in Digital Engineering: Grundbegriffe des Projektmanagements und des Requirements Engineerings im Zeitalter der Digitalisierung. Grundbegriffe der Informatik & Informationssysteme, Informationssicherheit, Rechnerarchitekturen. Einblick in neue Technologien wie VR, Cloud und Digital Twin.

Digital Engineering

Modul Kurzbeschriebe

Lineare Systeme und Regelung Pflicht Überblick über die Systematik der Signale und Systeme, Einführung in das Übertragungsverhalten von linearen Systemen, Grundbegriffe der Regelungs technik, mathematische Modellierung, Stabilität von linearen dynamischen Systemen, PID Regelung, Zweipunktregler, Simulationstechnik (Matlab/ Simulink).

Elektrotechnik 1 Pflicht Kennenlernen der lokalen und integralen Feldgrössen und deren Zusammenhänge im elektrostatischen und elektrischen Strömungsfeld. Methoden zur Berechnung von Netzen am Beispiel des Gleichstroms (Kirchhoffsche Gesetze, Ersatzquellen, Maschenstrom und Knotenpo tenzial Verfahren). Einführung in die Digitaltechnik. Konzepte für den kombinatorischen und sequenziellen Schaltungsentwurf. Einblick in die Logikbausteine und praktische Anwendung im Digitaltechnik Labor.

IoT Pflicht

Einführung in IoT Komponenten, Systeme, Architektur und Anwendungen. Designprozess zur Konzeption und Realisation von IoT Lösungen mit einer grossen Anzahl von Sensoren. Praktische Übungen im Kontext von Kommunikationstechnologien, Datensammlung, Computing Plattformen und Cloud Lösungen. Vorbereitung auf das Modul «Digital Twins & Produkte».

Produktentwicklung Grundlagen Pflicht

Werkstoffe: Vertiefung des Zusammenhangs zwischen chemischen Bausteinen und chemischer Bindung, chemische Stoffklassen und Grundreaktionen mit Gleichgewichtsbetrachtung, Aufbau und Eigenschaf ten der Werkstoffklassen, Einblick in die Metall und Legierungskunde, Laborversuche zur Ermittlung von Werkstoffkennwerten, Überblick über Korrsionsvorgänge und Verfahren der Oberflächentechnik. Grundlagen der Produktentwicklung: Einführung in die Konstruktionsmethodik und das spezifische Entwerfen und Gestalten. Überblick über die Formgebungsverfah ren und deren Anwendung bei der Bauteilgestaltung.

Data Communication Systems Pflicht

Grundlegende Strukturen und Konzepte der Kommuni kationssysteme. Einführung in die Vermittlungs und Übertragungstechnik. Parametrisierung und Konfigura tion von IT Kommunikationssystemen (Router, Switch, WLAN) mit Fokus Internet (TCP/IP).

Artificial Intelligence: Search & Optimization (AISO) Pflicht

Das Modul gibt eine praxisbezogene Einführung in Such und Optimierungstechniken der künstlichen Intelligenz einschliesslich deren Anwendung in der Spieltheorie und zur diskreten, multikriteriellen Optimierung (Constraint Programming).

Information Security Fundamentals Pflicht

In diesem Modul werden die grundlegenden Konzepte für das Erreichen der Schutzziele der Informationssicherheit behandelt. Die Studierenden verstehen die typischen Bedrohungen und kennen die technischen und organisatorischen Massnahmen zu deren Abwehr.

CAD (Blockwoche) Pflicht

Grundlagen der 3D CAD Technik in der Produktent wicklung; Modellieren von Einzelbauteilen und Baugruppen, Ableiten und Erstellen von Zeichnungen und Austauschen von Daten mit den gängigen Austauschformaten.

DE/E = Modul wird in Deutsch und Englisch angeboten

E = Modul wird in Englisch angeboten

Digital Engineering

Projektmodule

Praxismodul Wahl DE/E Erarbeitung und Anwendung von studienrelevanten Fachkompetenzen im Rahmen eines Projekts im beruflichen Umfeld; Einreichung der Projektanträge bei der Studiengangleitung; Anrechnung der erworbenen Kompetenzen erfolgt semesterweise.

Gezieltes Lernen wie im Unternehmen Wahl Ziel des Moduls ist es, das spezifische berufsnahe Lernen zu lernen. Die thematische Ausrichtung des Moduls bzw. des individuellen Lernziels wird zwischen jedem einzelnen Studierenden und den Dozierenden vereinbart. Anhand von definierten Lernetappen wird der Lernerfolg überprüft und wenn nötig korrigierend eingegriffen.

Praxiserfahrung Wahl DE/E Erwerb und Erweiterung praxisbezogener Fach , Methoden und Sozialkompetenzen und/oder unternehmerischer Erfahrung auf Basis der im Studium aufgebauten Kompetenzen. In der Regel in Zusam menarbeit mit einem externen Unternehmen oder beim Aufbau eines eignen Start ups.

Kontext 1 Pflicht DE/E Erarbeiten eines interdisziplinären Projekts mit Studierenden aus verschiedenen Studiengängen; Vermittlung von Fach und Kommunikationswissen zur Erstellung einer wissenschaftlichen Arbeit und zum Halten einer wissenschaftlichen Präsentation; Förderung des projektorientierten und systematischen Denkens sowie der interdisziplinären Zusammenarbeit.

Kontext 2 Pflicht DE/E Förderung der schriftlichen und mündlichen Sprach kompetenzen in Bezug auf das Studium und die Berufspraxis; Vermittlung und Anwendung von berufsrelevanten Textsorten, Rede und Präsentations methoden sowie adressatenorientiertem Schreiben; zielgruppengerichtetev Umsetzung verbaler, nonverba ler und paraverbaler Mittel in verschiedenen mündli chen Kommunikationssituationen.

Produktentwicklung 1 Pflicht

Exemplarisches Engineering Lernprojekt; Bearbeitung einer interdisziplinären Projektaufgabe in einem Team zusammen mit Studierenden der Studiengänge Elektrotechnik, Informatik und Maschinentechnik. Erarbeitung von Produktanforderungen; Entwickeln und Bewerten von Lösungskonzepten unter Einbezug der gängigen Methoden der Ideen und Lösungsfindung.

Produktentwicklung 2 Pflicht Exemplarisches Engineering Lernprojekt; Bearbeitung einer interdisziplinären Projektaufgabe in einem Team zusammen mit Studierenden der Studiengänge Elektrotechnik, Informatik und Maschinentechnik, Realisieren und Testen von Funktionsmustern; Visualisierung von Lösungs und Designkonzepten.

Industrieprojekt Pflicht DE/E Selbstständige Durchführung einer individuellen Projektarbeit in einem Unternehmen. Anwendung und Vertiefung der im Studium erlernten Problemlösungs , Projektmanagement und Fachkompetenzen unter Beachtung systemischer Zusammenhänge. Erstellen einer überzeugenden technisch wissenschaftlichen Dokumentation und Präsentation der Resultate. Die Arbeit steht im Kontext der Vertiefungsrichtung.

Bachelor-Thesis Pflicht DE/E Abschlussarbeit des Bachelor Studiums in Form einer individuellen und komplexen Projektarbeit, welche im Kontext der Vertiefungsrichtung steht. Erstellen einer überzeugenden technisch wissenschaftlichen Doku mentation und Präsentation der Resultate. Die Arbeit hat einen direkten Praxisbezug und beinhaltet die zentralen Elemente der Bachelor Ausbildung des Digital Engineering und wird in der Regel in Zusammenarbeit mit externen Partnern wie Unternehmen, Forschungseinrichtungen oder anderen Institutionen selbstständig durchgeführt.

Kurzbeschriebe

Kurzbeschriebe

Erweiterungsmodule

Programmieren in C Wahl

Einführung in die C Programmierung: Entwicklungsumgebung, Linux Shell, Übersetzungsprozess in C, Datentypen, Operatoren, Kontrollstrukturen, Zeiger, C Standardbibliothek, Input/Output, Ausblick –Threads, OO Programmierung in C++: Klassen, Methoden, Attribute, Vererbung.

Datenvisualisierung Wahl

Die Studierenden lernen Konzepte und Softwarelösun gen für Datenvisualisierungen kennen, können diese sinnvoll anwenden und in einem interaktiven Prototyp umsetzen. Der gesamte Prozess von der Datenakquise, Speicherung und Verarbeitung bis hin zu verschiede nen Formen interaktiver Visualisierung wird metho disch aufgezeigt, praktisch angewendet und kritisch reflektiert.

Data Science Basics Wahl E

This module is carried out within the framework of the Major Data Engineering and Data Science. It provides a systematic introduction to the fundamentals of data engineering and data science through an introduction to data analysis with the programming language R.

Grundlagen elektrischer Antriebssysteme Wahl DE/E Behandlung von Funktionsprinzip, Verhalten, Ersatzschaltung und Berechnungsgrundlagen der wichtigsten elektrischen Maschinen sowie der gebräuchlichsten leistungselektronischen Schaltungen wie Gleichstromsteller, Gleich , Wechsel und Umrich ter. Zusammenfügen dieser Komponenten zu effizienten Antriebssystemen, Diskussion der Vor und Nachteile.

Microcontroller Fundamentals Wahl

Auf den Mikrocontroller (MC) Plattformen Tiny K22 und MC Car2 wird die Funktionsweise und die Fähigkeiten eines modernen MC mit ARM Prozessor durchgearbeitet und in vielen realitätsnahen Übungen werden typische Aufgaben gelöst.

Messtechnik & Sensorik Wahl

Grundlagen der Metrologie, wichtige Messverfahren, Einfluss des statischen und dynamischen Übertragungsverhaltens von Sensoren und Messsystemen auf das Messergebnis, Prinzipien von aktiven und passiven Sensoren, messtechnische Untersuchung des Schwingungsverhaltens einer Struktur, Durchführung der Kalibration von Sensoren und Messgeräten, Ermittlung und Bewertung der Messunsicherheit.

Signale & Systeme Wahl Vermittlung der Grundlagen der Signal und Systemtheorie als Basis für die Regelungstechnik, die digitale Signalverarbeitung und die Nachrichtentechnik.

Machine Learning Wahl DE/E Grundlegende Techniken, Modelle und Architekturen des überwachten und nicht überwachten maschinellen Lernens für strukturierte und unstrukturierte Daten: Regressions und Klassifikationsmodelle, Clustering, Warenkorbanalyse, Recommender Systeme. Einfüh rung in Deep Learning und dessen Anwendung in der Bild und Sprachanalyse. AIML Bachelor Studierende müssen ADML belegen. Alle anderen Studierenden können entweder ML (3 ECTS Credits) oder ADML (6 ECTS Credits) als Wahlmodul belegen, aber nicht beide.

Steuerungstechnik Grundlagen Wahl Grundlagen der Steuerungstechnik inklusive Digital technik. Entwerfen und Realisieren von kombinatori schen Steuerungen und Ablaufsteuerungen mit SPS. Einführung in die Grundlagen der Informatik, inklusive Programmierübungen, Programmiersprache «Struktu rierter Text». Umgang mit programmierbaren Steuerungen vom Konzept mit Feldgeräten bis zur Inbetriebsetzung im Labor.

DE/E = Modul wird in Deutsch und Englisch angeboten

= Modul wird in Englisch angeboten

Industrie 4.0 Basics Wahl DE/E Auseinandersetzung mit der vierten industriellen Revolution (Industrie 4.0) aus verschiedenen Blickwin keln und verschiedenen Disziplinen; Kennen der wichtigsten Technologien, der grundlegenden Metaphern der Künstlichen Intelligenz, die Problem stellung Sicherheit und Zuverlässigkeit von Daten und Kommunikation, Herausforderungen Hardware / Software intensiver Projekte, Zusammenhänge zwischen digitaler Technologie und Business; Diskussion der betrieblichen und gesellschaftlichen Folgen der digitalen Transformation.

Robotics Wahl

Industrieroboter (6 Achs Knickarm und Scara Roboter) sowie mobile und humanoide Roboter werden so programmiert, dass sie verschiedene Aufgaben erfüllen können. Damit sich die Roboter in ihrer Umgebung zurechtfinden und ihre Aufgaben lösen können, werten sie Signale verschiedener Sensoren aus. Zum Abschluss findet ein Wettbewerb statt, dessen Ziele und Bedingungen während der Veranstaltung von den Studierenden definiert wurden. Hinweis: AI ML Bachelor Studierende der HSLU – Informatik können anstelle dieses ROBO Moduls das Modul AROB am Departement Technik & Architektur in Horw besuchen. (Sie müssen entweder das eine oder das andere besuchen). Hinweis: Bachelor Studierende des Departements Technik & Architektur (TM und TDE) in Horw können dieses ROBO Modul in Rotkreuz in Ergänzung zum Modul AROB besuchen.

User Centered Design – Engineering Wahl

Dieses Modul vertieft die Grundlagen und Vorgehens weisen des User Centered Designs (UCD). Es zeigt die konstruktive Zusammenarbeit zwischen Requirements Engineering und UCD auf, indem es Methoden agiler Vorgehensweisen aufzeigt und diese in einem praktischen Projekt anwendet.

Digital Engineering

Modul Kurzbeschriebe

Advanced Machine Learning Wahl DE/E

Grundlegende Techniken, Vorgehensmodelle und Architekturen des überwachten und nicht überwachten maschinellen Lernens für strukturierte und unstruktu rierte Daten. Einführung in Deep Learning und dessen Anwendung in der Bild und Sprachanalyse. Weiterfüh rende Themen betreffen generative Modelle, Transfer Learning und nicht überwachtes Pre Training.

AIML Bachelor Studierende müssen ADML belegen. Alle anderen Studierenden können entweder ML (3 ECTS Credits) oder ADML (6 ECTS Credits) als Wahlmodul belegen, aber nicht beide.

Design Grundlagen Wahl DE/E

Das Modul vermittelt ein Verständnis für die Disziplin und den Prozess des Industriedesigns und des Human Centered Design. Teilbereiche des Designprozesses wie z. B. Wahrnehmung, Ergonomie, Kreativität, Bedürfnis analyse und Prototyping werden in praktischen Übungen erfahren. Die Fähigkeit des innovativen Denkens steht im Vordergrund und wird intensiv geschult.

Web-Technologien Wahl

Das Modul vermittelt das Basiswissen über Web Tech nologien, Web Anwendungen und Web Frameworks. Es werden sowohl das Grundwissen in HTML und CSS wie auch client und serverseitige Skriptsprachen zur Erzeugung dynamischer Inhalte vermittelt. Ausgewählte HTML5 APIs sind ebenfalls Bestandteil des Moduls. Ergänzend erfolgt clientseitig eine Einführung in verschiedene Web Frameworks und serverseitig eine Einführung in Webservices.

Management Grundlagen Wahl

Überblick über die Unternehmensführung, Einführung in Mitarbeitendenführung, Organisation und Geschäftsprozesse.

Digital Design Tools Wahl

Anwendung von Adobe Illustrator, Photoshop und InDesign, Informationsgrafik (Piktogramme), dreidimensionale Visualisierung (Rendering), Fotografie, Zusammenführung in ganzheitliches System (Manual).

Digital Engineering

Modul Kurzbeschriebe

Datenbanksysteme Wahl

Theorie der Datenbanksysteme: Definition, Motivation und Intension (Entitäten und Beziehungsmodell); relationale Datenbanken: relationales Modell, SQL, Relationenalgebra, Integrität, Programmierung, Optimierung, Transaktionen, Sicherheit; NoSQL Daten banken: Graphdatenbanken, Key Value Stores, Column Family Stores, Dokumentdatenbanken, Anwendungen für Big Data.

Medizintechnik Einführung Wahl

Einführung in die rechtlichen, normativen und technischen Rahmenbedingungen für das Entwickeln und Inverkehrbringen von Medizinprodukten, Übersicht der branchenspezifischen Methoden und der biolo gisch medizinischen Hintergründe, Anwendung der behandelten Methoden am Beispiel eines existieren den Medizinproduktes.

Digital Law Wahl

Durch die Digitalisierung befindet sich die Welt in einem steten Wandel. Die digitale Transformation hat unzählige Auswirkungen auf Wirtschaft, Unternehmen und deren Strukturen und Prozessabläufe. Unterneh men haben sich so anzupassen und zu verändern, dass sie den neuen Technologien und der damit einhergehenden Geschwindigkeit gerecht werden und deren Vorteile nutzen können sowie dass die Wettbewerbsfähigkeit bestehen bleibt. Den Studierenden wird in diesem Modul Wissen und Praxis zu relevanten rechtlichen Themen vermittelt, welche die Digitalisie rung mit sich bringt.

IoT Grundlagen Pflicht

In diesem Module erlernen die Studierenden Anwendung und Design von IoT Geräten und IoT Systemen. Ausgehend von typischen Anwendungsbeispielen werden Spezifikationen für Systeme und Komponenten hergeleitet. Existierende Technologien für: IoT Geräte, Kommunikation, IoT Systeme werden dargestellt, so dass die Studierenden die aktuellen Technologien kennen und so leicht ein einfaches IoT System mit kommerziell verfügbaren Komponen ten zusammenstellen können.

Big Data Management Wahl

Dieses Modul lehrt ein Referenzmodell für das Business/IT Alignment im Big Data Management (BDM). Lernziel ist die Befähigung, Big Data in Unternehmen zu operationalisieren, sei es als Vision, Strategie, konkrete Projekte und/oder ganze Pro gramme. Das Big Data Management Canvas Referenzmodell zeigt auf, wie Big Data Management von der Datensammlung über Integration, Analyse und Interaktion bis zum Business Nutzen sowie der steuernde Rahmen gezielt in Zusammenarbeit von Business und IT gestaltet werden kann.

Big Data Lab Sandbox Wahl

In einer Sandbox Umgebung mit mehreren vorinstal lierten Big Data Tools werden Einsatz und Zusammen spiel von diesen Tools ergründet. Theorieteile werden zum Teil über das Flipped Classroom Verfahren behandelt. Die Studierenden generieren selber «on the fly» Laborübungen aus ihrem Erfahrungs /Interessen bereich. Diese Laborübungen werden in der Präsenzzeit der Vorlesung ausgetauscht und gegenseitig gelöst.

Entrepreneurship (Blockwoche) Wahl

Durchführung eines Planspiels zur Gründung eines Produktionsunternehmens, Auseinandersetzung mit unternehmerischem Denken und Handeln, Erarbeitung eines Businessplans zur Unternehmensgründung, Anwendung der erlernten betriebswirtschaftlichen Methoden.

IoT Systems Wahl

Einführung in IoT Komponenten, Systeme und Anwendungen. Designprozess zur Konzeption und Realisation von IoT Lösungen. Entwerfen und aufbauen eines IoT Systems mit Sensoren und Aktoren. Praktische Übungen im Kontext von Kommunikationstechnologien, Energiemanagement, Security, Computing Plattformen und Cloud Lösungen.

DE/E = Modul wird in Deutsch und Englisch angeboten

E = Modul wird in Englisch angeboten

Zulassung/Zeitmodelle

Voraussetzungen

Sie benötigen einen der folgenden Ab schlüsse: – einen Berufsabschluss, bevorzugt im technischen Bereich, und einer Berufsmatura die Fachhochschulreife, wenn Sie aus Deutschland stammen eine gymnasiale Matura mit unserem neuen Digital Engineering PLUS­Modell oder nach einem absolvierten Praktikum (wir helfen Ihnen gerne bei der Suche nach einem Praktikumsplatz) ein Zulassungsstudium

Vollzeit, Teilzeit oder berufsbegleitend?

Unsere Zeitmodelle sind so individuell wie unsere Studierenden. Sie können zwischen den Modellen Vollzeit, Teilzeit und berufsbe gleitend wählen und sogar während des Stu diums in ein anderes Modell wechseln. Zudem können Sie wählen, ob Sie Ihr Studium im Herbst oder im Frühling beginnen möchten.

Studium PLUS

Digital Engineering PLUS studieren – direkt im Anschluss an die gymnasiale Matura. Studieninteressierte ohne einschlägigen Berufshintergrund können fehlende Praxis kompetenzen durch das massgeschneiderte Studium PLUS Programm erlangen. Der Studiengang Digital Engineering verbindet so nahtlos Theorie und Praxis. hslu.ch/plus

Anschlussmöglichkeiten

Nach erfolgreichem Abschluss des Studien gangs Digital Engineering haben Sie die Möglichkeit, ein Master­Studium im Master Science & Engineering (MSE) in den Profilen Mechatronics & Automation, Data Science oder in einem anderen Profil zu beginnen und so Ihre Kenntnisse in Robotik und Big Data zu vertiefen.

Sind Sie Quereinsteigerin oder Quereinsteiger? Das ist kein Problem! Ein Berufspraktikum vermittelt Ihnen die Grundlagen der Digitalisierung in den Bereichen Produktentwicklung und Produktion – unabhängig von Ihrer Vorbildung. Wir unterstützen Sie bei der Suche nach einem geeigneten Praktikumsplatz.

Zielorientiert und präzise: mobile Roboter im Einsatz.

Projektarbeit

Praktische Produktentwicklung in interdisziplinären Teams

Im dritten und vierten Semester stehen die Projektmodule der praktischen Produktentwicklung (PREN) im Team auf dem Stunden plan: Produktentwicklung durch praktische Anwendung der erlernten Theorie, Arbeit im Team, Projektmanagement und kreative Entwicklung innovativer Lösungen. In interdisziplinären Teams planen, entwickeln und realisieren Sie mit Studierenden unterschiedlicher Disziplinen ein mechatro nisches System, beispielsweise einen Manipulator, eine Ballwurfmaschine oder ein autonomes Fahrzeug.

Von der Idee zum Prototyp

Sie erarbeiten Markt und Produktanforde rungen und entwickeln Ideen für technische Lösungen. Sie bewerten und prüfen diese Ideen und erarbeiten ein Konzept, ein Budget und einen Projektplan. Sie bauen einen Prototyp, um zum Abschluss der PREN Module im Wettbewerb mit anderen Studierenden die Machbarkeit Ihres Kon zepts nachzuweisen.

Virtual Reality in der Produktent wicklung – Projektarbeit in interdisziplinären Teams ist ein zentraler Bestandteil des Studiums.

Möchten Sie Erfahrungen im Ausland sammeln?

Ein Auslandssemester lohnt sich nicht nur, um das Fundament für eine internationale Karriere zu legen, sondern ist auch für Schweizer Arbeitgebende ein wertvoller Pluspunkt. Die Hochschule Luzern –Technik & Architektur unterhält Partner schaften mit mehr als 80 Hochschulen auf der ganzen Welt. Sie können an diesen Partnerhochschulen ein Auslandssemester absolvieren oder im Rahmen eines Auslandsjahres sogar einen Doppelabschluss an einer Partnerhochschule erwerben. Nebst Fachwissen erwerben Sie so sprachliche und interkulturelle Kompetenzen im Unterricht und können das zusätzliche Zertifikat «International Profile» erwerben. Wichtige Bestandteile des Studiums sind International Summer Schools und gemeinsame Projekte mit Studierenden unserer internationalen Partnerhochschulen.

Erweitern Sie Ihren Horizont

Ein Auslandssemester ist persönlich, fachlich und sozial eine grosse Bereicherung. Ein Semester Ihres Studiums in Digital Engineering können Sie unter anderem an einer der auf geführten Partneruniversitäten absolvieren.

Weitere Informationen finden Sie auf hslu.ch/ea international

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«Das Auslandsemester an der TUD in Dublin gehört zu den schönsten Erfahrungen, die ich in meinem bisherigen Studienleben machen durfte.»

Janick Zehnder

Partnerhochschulen

California Polytechnic State University

Coventry University, United Kingdom

Fachhochschule Münster, Germany

Ausland

National Taiwan University of Science and Technology (Taiwan Tech), Taiwan

Pôle Léonard de Vinci Paris, France

Stellenbosch University, South Africa

St. Petersburg State Polytechnical University, Russia

Fachhochschule Technikum Wien, Austria

Hong Kong Baptist University, Hong Kong

Indian Institute of Technology (IIT) Roorkee, India

Mid Sweden University, Sweden

Technological University Dublin, Ireland

Universidad de Ingeniería & Technología (UTEC), Lima, Peru

University of Southern Denmark, Odense, Denmark

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Anmeldung

Aus organisatorischen und administrativen Gründen wird eine Anmeldung bis spätestens vier Monate vor Studienbeginn empfohlen. Auch spätere Anmeldungen sind möglich. Melden Sie sich jetzt an: hslu.ch/jetzt

Wohnen

Mehr als nur ein Dach über dem Kopf zum Leben und Lernen gesucht? Die Hochschule Luzern bietet Wohnraum für Studierende und Austauschstudierende an. housing@hslu.ch

Militärdienst

Ihr Ansprechpartner für alle Militärfragen ist Prof. Urs Grüter: urs.grueter@hslu.ch

Hochschulsport

Bei uns profitieren Sie von einem umfassenden Sportangebot: unilu.ch/uni leben/sport

Stipendienberatung

Möglicherweise erhalten Sie Stipendien. Wenn Sie in Erstausbildung sind, wenden Sie sich bitte an den Wohnkanton Ihrer Eltern. Weitere Informationen finden Sie auf hslu.ch/stipendien

Leben & Lernen

In unseren Projekträumen und Labors arbeiten Sie praxisnah und interdisziplinär. Besonders praktisch: Die Fachbibliothek mit einem breiten Medienangebot ist nur zehn Schritte von der Mensa entfernt.

Erster Tag:

Weihnachtsferien

Die

Luzern –Technik & Architektur

Zukunftsorientierung

In unseren Studiengängen bereiten

wir Sie optimal auf eine nachhaltige und digital transformierte Berufswelt vor.

Selbstständigkeit

Wollen Sie sich auf eine spätere Selbstständigkeit vorbereiten?

Smart up unterstützt Sie. hslu.ch/smart up

Flexibilität

Bei uns studieren Sie nach Ihren Bedürfnissen: Sie wählen das Zeitmodell, welches Ihnen zusagt, schliessen gezielt Lücken in Ihrer Vorbildung und bestimmen wesentliche Teile des Studiums selbst.

Interdisziplinarität

Wir lehren interdisziplinär. Sie arbeiten in Projektmodulen mit Studierenden anderer Richtungen intensiv zusammen. Über die Hälfte aller Module bieten wir für mehr als einen Studiengang an.

Praxisorientierung

Wir machen Sie fit für die künftige berufliche Herausforderung. Die Zusammenarbeit mit Industrie und Wirtschaft beginnt schon früh im Studium und zieht sich bis zu den Abschlussarbeiten durch.

Campus

Lust auf Berge und See? Oder auf pulsierendes Stadtleben? Wir bieten beides. Unser Campus ist zentral gelegen und gut erreichbar. hslu.ch/ta standort

Erster Tag: MO, 19.2.2024 Osterferien

Erster Tag: MO, 16.9.2024

Haben Sie noch Fragen?

Das Sekretariat Bachelor & Master hilft Ihnen weiter: Hochschule Luzern Technik & Architektur Technikumstrasse 21 6048 Horw

T +41 41 349 32 07 bachelor.technik architektur@hslu.ch hslu.ch/digital engineering

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Robotik & Big Data