Robotik & Big Data
BACHELOR 2022/2023
Digitale Prozesse aus einem anderen Blickwinkel betrachten.
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Studiengangkonzept
Die Digitalisierung verändert unsere Welt grundlegend und ermöglicht so ganz neue Wege, wie wir neue Produkte entwicklen 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 & digital Twins gewinnen dadurch an Bedeutung. Hört sich leicht an? Ja und ist doch 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 Der Studiengang Digital Engineering ist ein nach einem völlig neuen Konzept gestaltetes interdisziplinäres und praxisorientiertes Ingenieurstudium. Gemeinsam legen wir Grundlagen im Bereich Ingenieur- und Naturwissenschaften für die Entwicklung komplexer, robotisierter Systeme und dem für IoT-Systemen typischen Umgang mit grossen Datenmengen. In einer schweizweit einzigartigen Zusammenarbeit bieten wir Ihnen während des ganzen Studiums Zugang zur IoT- & Cloud-Infrastruktur von IBM, um so hands-on digitale Fähigkeiten erwerben zu können. Den Fokus der Digitalisierung erweitern sie individuell um die Bereiche Produktion, Big Data, Entrepreneurship und weitere. Im letzten Studienjahr können Sie sich dann in eine dieser Richtungen vertiefen: • Digital Development: Entwicklung von Produkten für eine vernetzte Welt mit Hilfe digitaler Werkzeuge und Prozesse. • Digital Manufacturing: Einsatz von neuen Fertigungsmethoden und digitalen Prozessen für eine vernetzte Produktion. • Digital Transformation: Anwendung digitaler Technologienen zur Verbesserung der Geschäftsprozesse und Maximierung des Kundennutzens, sowie Steigerung der Innovationskraft von Unternehmen. Haben Sie Fragen? Prof. Dr. Björn Jensen Studiengangleiter Digital Engineering T +41 41 349 35 76 bjoern.jensen@hslu.ch
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Studiengangkonzept
Digitale Kompetenzen Digitale Kompetenzen sind das Fundament vieler neuer Themen: der zunehmenden Nutzung von Big Data, dem rasante Anstieg von Blockchain-Technologien, der zunehmed robotisierten und automatisierten Fertigung, dem Hardware & Software Co-Development und einer zunehmend beschleunigten digitalen Transformation. Im Zentrum stehen Digital Twins, beispielsweise von komplexen robotisierten Systemen und Fertigungsprozessen, die als digitale Abbilder bestehender oder geplanter Maschinen, Produkte und Prozesse in verschiedensten Industriesektoren, sowohl in der Produktentwicklung als auch der Produktion eingesetzt werden. Data Pipelines verbinden reale Prozesse direkt mit ihren Digital Twins und erlauben Sensordaten mittels AI und Machine 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.
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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, Digital Transformation aufbauen. Zusätzlich bieten wir viele Wahlmöglichkeiten zur individuellen Entwicklung von Fähigkeiten im Bereich der Digitalisierung und verwandten Ingenieursdisziplinen.
Mechatronik & Robotik
Automatisierung & Produktionstechnik
lo
ita
l
ve Digital De
Digital Engineering
c t u r i ng
Recht
Sprachen
u fa
Energie
Robotik & Big Data
Autonome Systeme
Ethik
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Data Science
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Industriedesign
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n Wirtschaft & Entrepreneur
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, um sich so speziell für zukunftige Aufgaben zu qualifizieren.
«Dieser neue Studiengang vermittelt solides KnowHow in den Ingenieur- und Naturwissenschaften. Ausserdem lernen die Absolventinnen und Absolventen, sich flexibel auf die schnellen Entwicklungen in der digitalen Transformation einzustellen.» Elena Cortona Leiterin Digital Transformation, Schindler
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Die digitale Transformation der Industrie 4.0 immer im Fokus.
Die HSLU-Mitarbeiterin Dr. G. Pascua testet die Verbindung der IBM Watson Cloud mit dem intelligenten Roboterassistenten Cimon der International Space Station. Cimon steht für Crew Interactive Mobile Companion und wurde im Auftrag des Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) gemeinsam von Airbus und IBM mit dem BIOTESC Team der HSLU 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 IBM Watson Cloud Infrastruktur, 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. 8
Zukunftskompetenzen
Nach dem Studium können Sie: • Digital Twins in der Entwicklung neuer Produkte und 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 Ingenieurswelt 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 Produktentwicklung» unter Anwendung digitaler Tools und Technologien innovative digitale Produkte und Dienstleistungen in interdisziplinären Teams und in Kooperation mit Kunden, Lieferanten und anderen Partnern entwickeln und im Laufe des Produktlebenszyklus an die sich ändernden Anforderungen anpassen. • bei Wahl der Vertiefung «Digitale Produktion» mittels Methoden der Datenanalyse die Produktionsabläufe hinsichtlich Qualität, Zeit und Kosten optimieren und durch Anwendung von Mass Customization 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 (Lieferanten, Partnerunternehmen, Kundinnen und Kunden) und internen Bereichen (Forschung & Entwicklung, Einkauf, Produktion, Marketing, Vertrieb, Finanzen) 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 kommunizieren und präsentieren. • sich dynamisch auf das schnell wandelnde technologische und berufliche Umfeld einstellen und sich selbstständig und gezielt Wissen in neuen Bereichen aneignen und dieses effizient und effektiv anwenden.
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Aufbau des Bachelor-Studiums Digital Engineering Kernmodule
Vertiefungsrichtungen
Mathematik und
Vertiefung Digital Vertiefung Digital Development Manufacturing
mindestens 90 ECTS-Credits
mindestens 12 ECTS-Credits
Semester Naturwissenschaften
6. (FS)
Angewandte Industrielle Robotik
Industrielle Automatisierungssysteme
AI & Robotik
6
3 5. (HS)
Mechatronik
3 Digitale Tools für Ingenieure
3 4. (FS)
Statistical Data Analysis 2
3
6
CAD Aufbau/ Operations
3
Digital Development Einführung 3
Digital Manufacturing Einführung 3
Systems Engineering
Trends in Digital Engineering
3
3
AI
3 3. (HS)
Mathematik und Physik 2
Statistical Data Analysis 1
Lineare Systeme und Regelung
3
6 2. (FS)
Mathematik und Physik 1
6
Lineare Algebra
Produktentwicklung Grundlagen
3
Data Communication Systems 3 Information Security
Pflichtmodul (Kern oder Projekt) Kernwahlmodul Wahlmodul (Erweiterung, Zusatz oder Projekt) 6 ECTS-Creditangabe (hier 6)
6 1. (HS)
6
Elektrotechnik 1
Mathematik Grundlagen
3
CAD (Blockwoche)
3
6
6
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Projektmodule
Erweiterungsmodule
mindestens 39 ECTS-Credits Vertiefung Digital Transformation
Digital Strategies
Advanced Machine Learning
3
Digitale Business Models
Entrepreneurship
3
Mechatronik
3 Industrie 4.0 Basics
3
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3
Geschäftsprozesse digitalisieren & automatisieren
Industrieprojekt
User Centered Design Engineering 3
IoT Systems
Steuerungstechnik
Big Data Lab Sandbox
3 Praxis im Studium
3
Digitale Twins & Produkte
6
Produktentwicklung 2
3
3
3
Datenvisualisierung
IoT
Gezieltes Lernen wie im Unternehme 3
Praxismodul
3
Produktentwicklung 1
Medizintechnik Einführung
3
Machine Learning
Data Engineering
3
3
3
Einführung Python
Microcontroller Fundamentals
3
Kontext 1
Grundlagen Digital Engineering
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Programmieren in C
3
Management Grundlagen
6
3
BWL für Ingenieure
3
3
WebTechnologien
3
3
3
3
3
Elektrische Antriebssysteme
Business & Engineering Ethics
Digital Design Tools
3
6
3
3 Datenbanksysteme
Messtechnik & Sensorik
Kontext 2
Interaction for Virtual Reality
Digital Law
Signale & Systeme
6
3
3
3
3 6
IoT Smar Buildings
Big Data Management
Data Science Basics
6
* Umfassende Auswahl an Zusatzmodulen. Die Inhalte reichen Blockchain & von Sprachen über Security for IoT Betriebswirtschaft Hackathon 3 für Ingenieure bis zu rechtlichen Grundlagen. Siehe www.isa-campus.ch (je 3 ECTS-Credits)
3
3
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mindestens 15 ECTS-Credits
Auswahl einiger verfügbarer Erweiterungsmodule
Bachelor-Thesis
Digital Transformation Einführung 3
Zusatzmodule*
mindestens 15 ECTS-Credits
3 Design Grundlagen
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Digitale Transformation und Ethik 3
Modul-Kurzbeschriebe Digital Engineering 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-, Quotientenund Kettenregel, partielle Integration, Partialbruchzerlegung), Auseinandersetzung mit Funktionsgraphen (Monotonie, Extremstellen, Nullstellen, Wendepunkte, Krümmung), Bearbeitung von Anwendungen (Optimierungsprobleme, Flächen- und Volumenberechnungen), Konzepte von Reihen. Mathematik & Physik 1 Pflicht DE/E Vektorrechnung, Grenzwerte, Differentialrechnung, Einführung in die Integralrechnung; Ruhende und strömende Flüssigkeiten und Gase (Ideale Strömungen, Bernoulligleichung, Innere Reibung, Turbulente Strömungen). Mathematik & Physik 2 Pflicht DE/E Integralrechnung und ihre Anwendungen, Differentialrechnung für Funktionen mehrerer veränderlicher, Differentialgleichungen erster Ordnung; Temperatur, ideale Gase, Stoffmenge, Energie und Wärme, Aggregatzustandsänderungen, Wärmetransport und Strahlung. Lineare Algebra Pflicht DE/E Grundlagen der linearen Algebra inklusive Matrizenrechnung und ihrer Anwendungen, insbesondere auf Differentialgleichungen; Modellierung und Diskussion von Anwendungsproblemen; Lösung von mathematischen Fragestellungen mit analytischen und numerischen Verfahren sowie ihre graphische Darstellung, insbesondere unter Verwendung von numerischer Software wie z. B. MATLAB. Statistical Data Analysis 1 Pflicht DE Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und der Statistik, Verständnis von Kenngrössen und Verteilungen, Analyse von Stichproben, Auseinandersetzung mit Schätz- und Testproblemen, Aufsetzen eines geeigneten Versuchsplans. Statistical Data Analysis 2 Pflicht DE Regressionsanalyse: Multiple lineare Regression mit Parameterschätzung, Graphische Validierung von Modellen, Variablentransformationen, Vorhersage- und Vertrauensintervalle für Zielvariablen, statistische Tests und Vertrauensintervalle für Parameter, Variablenselektion, Ridge-Regression, Lasso.
Klassifikation: Konzepte der Klassifikation, Logistische Regression, CART, Random Forests, Support Vector Machines (SVM) und Modellevaluierung durch CrossValidierung. Zeitreihenanalyse: Deskriptive Zeitreihenanalyse, STL Zerlegung, Autokorrelation, AR und ARIMA Modell mit Parameterschätzung.
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. Bewegungen eines Roboters (PTP, lineare, spline) programmieren. Praktische Pick & Place Übungen. Mechatronik Kernwahl Einführung in typische mechatronische Systeme. Klassifikation technischer Systeme nach Funktion und Struktur sowie Beschreibung technischer Systemeigenschaften. 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 Einführung in die Entwicklung von Produkten für eine vernetzte Welt mit Hilfe digitaler Werkzeuge und Abläufe.
Digital Manufacturing Industrielle Automatisierungssysteme Kernwahl Einführung in die industrielle Automatisierung. Dimensionierung und Programmierung von Automatisierungssystemen. 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. 12
Modul-Kurzbeschriebe
CAD Aufbau Kernwahl Vertiefung der 3D-CAD Technik in der Produktentwicklung; Entwickeln von Strategien des Modellierens und Erstellen von komplexen Volumenmodellen. Volumenkörper analysieren und Baugruppen parametrisch aufbauen. Bewegungssimulationen an mechanisch beweglichen Baugruppen durchführen. Digital Manufacturing Kernwahl Einsatzmöglichkeiten neuer Fertigungsmethoden und digitaler Prozesse 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 zwischenbetriebliche 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 die Rolle von anderen Fachverantwortlichen übernommen werden kann. Zusätzlich werden Praxisreferenten zum Thema Digital Business 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 / behandelt, ergänzt mit Themen wie Legale Aspekte und Technologiemanagement. Die Studierenden lernen somit nicht nur die theoretischen Aspekte von digitalen Geschäftsmodellen kennen sondern auch die konkrete Handhabung von dazugehörigen Technologien (hands-on) und deren Anwendung.
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Geschäftsprozesse digitalisieren & automatisieren Kernwahl Nur wenn die Geschäftsprozesse und deren Digitalisierungs- resp. Automatisierungspotential in einem Unternehmen bekannt sind, können diese auch wo sinnvoll automatisiert werden. Dieses Modul vermittelt einerseits die Grundkenntnisse der Digitalisierung- resp. Automatisierungsmöglichkeiten von Geschäftsprozessen und anderseits werden einfache Problemstellungen mit entsprechenden Methoden und Tools praktisch umgesetzt. Digital Transformation Einführung Kernwahl Grundlagen der Anwendung digitaler Technologienen zur Verbesserung der Geschäftsprozesse und Maximierung des Kundennutzens, sowie Steigerung der Innovationskraft von Unternehmen.
Kernbereich AI & Robotik Pflicht Mechatronik ist die Verbindung 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 gibt dazu vertieften Einblick in konkrete Beispielen aus der Industrie und Forschung im Bereich der modernen Robotik und autonomer Systeme. Digitale Tools für Ingenieure Pflicht Numerische Experimente zur Simulation physikalischer Phänomene mit konkreten Anwendungen für den Ingenieursalltag. Nutzung von Simultionswerkzeugen, wie COMSOL und Schnittstellen zu Python. Reduktion komplexer Zusammenhänge auf möglichst einfache Modelle, Simulation & Verständnis von Extremsituationen. Berechnungen und Simulation mit intuitivem Verständnis verbinden. Beispiele: Schwingungen, Wellen (skalare, vektorielle), Polarisation, Strömungen, Felder, Stationäre Rechnung, transiente Rechnung, harmonischer Ansatz, Lineare und nicht lineare Differentialgleichungen.
Modul-Kurzbeschriebe
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 Forschungsgruppen und den Vertiefungsbereichen. 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 Validierung kennen. Sie haben die Möglichkeit, die Theorie an einem praktischen Beispiel, das sich durch den Kurs fortsetzen wird. Artificial Intelligence Wahl Das Modul gibt eine Praxis bezogenen Einführung in Such- und Optimierungstechniken der künstlichen Intelligenz einschliesslich deren Anwendung in der Spieltheorie und diskreten, multikriteriellen Optimierung (Constraint Programming). Digital Twins & Produkte Pflicht Digital Twins sind virtuelle Abbildungen realer Produkte in die digitale Welt. Sie bilden die Grundlage für digitales Arbeiten in vielen Industrien. Die Verbindung von Produktentwicklung, Produktion und Geschäftsprozessen zu den Anforderungen der individuellen Anwendungen zeigt die Elemente Digital Twins auf. Die Studenten lernen, wie man Digital Twins als Erweiterung eines Produktes einsetzen kann, und wissen, wie man Digital Twins 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. IoT Pflicht Einführung in IoT-Komponenten, Systeme, Architektur und Anwendungen. Design-Prozess 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 Digital Twins & Produkte Modul. Einführung Python Pflicht Einführung in Python als prozedurale Programmiersprache. Kennenlernen von Variablen, Operatoren, Kontrollstrukturen und Funktionen, sowie komplexen 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. Lineare Systeme und Regelung Pflicht Überblick über die Systematik der Signale und Systeme, Einführung in das Übertragungsverhalten von linearen Systemen, Grundbegriffe der Regelungstechnik, 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 Knotenpotenzial-Verfahren). Einführung in die Digitaltechnik. Konzepte für den kombinatorischen und sequentiellen Schaltungsentwurf. Einblick in die Logikbausteine und praktische Anwendung im Digitaltechnik-Labor.
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Modul-Kurzbeschriebe
Produktentwicklung Grundlagen Pflicht Werkstoffe: Vertiefung des Zusammenhangs zwischen chemischen Bausteinen und chemischer Bindung, chemische Stoffklassen und Grundreaktionen mit Gleichgewichtsbetrachtung, Aufbau und Eigenschaften der Werkstoffklassen, Einblick in die Metall- und Legierungskunde, Laborversuche zur Ermittlung von Werkstoffkennwerten, Überblick über Korrsionsvorgänge und verfahrend der Oberflächentechnik. Grundlagen der Produktentwicklung: Einführung in die Konstruktionsmethodik und das spezifische Entwerfen und Gestalten. Überblick über die Formgebungsverfahren und deren Anwendung bei der Bauteilgestaltung. Data Communication Systems Pflicht Grundlegende Strukturen und Konzepte der Kommunikationssysteme. Einführung in die Vermittlungs- und Übertragungstechnik. Parametrisierung und Konfiguration von IT-Kommunikationssystemen (Router, Switch, WLAN) mit Fokus Internet (TCP/IP). Information Security Fundamentals Pflicht Identifikation der wichtigsten und grössten Bedrohungen und Risiken in der IT. Organisatorische Massnahmen werden anhand einer Fallstudie erarbeitet und grundlegenden technische Konzepte für das Erreichen der Schutzziele der Informationssicherheit werden behandelt. CAD (Blockwoche) Pflicht Grundlagen der 3D-CAD Technik in der Produktentwicklung; Modellieren von Einzelbauteilen und Baugruppen Ableiten und Erstellen von Zeichnungen und Austauschen von Daten mit den gängigen Austauschformaten.
Projektmodule Praxismodul Wahl DE/E Erarbeitung und Anwendung von Studiums relevanten Fachkompetenzen im Rahmen eines Projekts im beruflichen Umfeld; Einreichung der Projektanträge bei der Studiengangleitung; nur berufsbegleitende Studierende zugelassen; Anrechnung der erworbenen Kompetenzen erfolgt semesterweise.
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Gezieltes Lernen wie im Unternehmen Wahl DE 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. Praxis im Studium Wahl DE/E Erwerb praktischer und/oder unternehmerischer Erfahrung im Umfeld der während des Studiums aufgebauten Kompetenzen; in der Regel Zusammenarbeit mit einem externen Unternehmen oder für den 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 Sprachkompetenzen in Bezug auf das Studium und die Berufspraxis; Vermittlung und Anwendung von berufsrelevanten Textsorten, Rede- und Präsentationsmethoden sowie adressatenorientiertem Schreiben; Zielgruppen gerichtete Umsetzung verbaler, nonverbaler und paraverbaler Mittel in verschiedenen mündlichen Kommunikationssituationen. Produktentwicklung 1 Pflicht DE 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.
Modul-Kurzbeschriebe
Produktentwicklung 2 Pflicht DE 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 Praxisorientierte, individuelle und selbstständige Projektarbeit. In der Regel in Zusammenarbeit mit externen Partnern, wie Unternehmen, Forschungseinrichtung oder anderen Institutionen. Anwendung und Vertiefung der im Studium erlernten Problemlösungs-, Projektmanagement- und Fachkompetenzen im Kontext der gewählten Vertiefungsrichtung des Studiums. Bachelor-Thesis Pflicht Abschlussarbeit des Bachelor-Studiums in Form einer individuellen und komplexen Projektarbeit, welche im Kontext der Vertiefungsrichtung steht. Erstellen einer überzeugenden technisch-wissenschaftlichen Dokumentation und Präsentation der Resultate. Die Arbeit hat einen direkten Praxisbezug und beinhaltet die zentralen Elemente der Bachelor-Ausbildung der Digital Engineering und wird in der Regel in Zusammenarbeit mit externen Partnern, wie Unternehmen, Forschungseinrichtung oder anderen Institutionen selbstständig durchgeführt.
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. 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 Umrichter. 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 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, Tools und Architekturen des maschinellen Lernens mit Anwendungsfokus E-Commerce einschliesslich Regressionsanalyse, Klassifizierung mit Support-Vektoren und Entscheidungsbäumen, Clustering und Recommender Systeme. Steuerungstechnik Grundlagen Wahl Grundlagen der Steuerungstechnik inkl. Digitaltechnik. Entwerfen und Realisieren von kombinatorischen Steuerungen und Ablaufsteuerungen mit SPS. Einführung in die Grundlagen der Informatik, inkl. Programmierübungen, Programmiersprache «Strukturierter Text». Umgang mit programmierbaren Steuerungen vom Konzept mit Feldgeräten bis zur Inbetriebsetzung im Labor. Industrie 4.0 Basics Wahl DE/E Auseinandersetzung mit der vierten industriellen Revolution (Industrie 4.0) aus verschiedenen Blickwinkeln und verschiedenen Disziplinen; Kennen der wichtigsten Technologien, der grundlegenden Metaphern der Künstlichen Intelligenz, die Problemstellung 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. 16
Modul-Kurzbeschriebe
Advanced Machine Learning Wahl DE/E Grundlegende Techniken, Vorgehensmodelle und Architekturen des überwachten und nicht-überwachten maschinellen Lernens für strukturierte und unstrukturierte Daten. Einführung in Deep Learning und dessen Anwendung in der Bildanalyse, Sprachanalyse und generativen Modellen.
Medizintechnik Einführung Wahl Einführung in die rechtlichen, normativen und technischen Rahmenbedingungen für das Entwickeln und Inverkehrbringen von Medizinprodukten, Übersicht der branchenspezifischen Methoden und biologisch-medizinischen Hintergründe, Anwendung der behandelten Methoden am Beispiel eines existierenden Medizinproduktes.
Design Grundlagen Wahl DE/E Das Modul vermittelt ein Verständnis für die Disziplin und den Prozess des Industriedesigns. Teilbereiche des Designprozesses wie z.B. Wahrnehmung, Ergonomie oder Kreativität werden mit praktischen Übungen erfahren. Die Fähigkeit des innovativen Denkens steht im Vordergrund und wird intensiv geschult.
IoT Grundlagen Pflicht In diesem Module erlernen die Studierenden die 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 und werden dargestellt, so dass die Studierenden die aktuellen Technologien kennen und so leicht ein einfaches IoT System mit kommerziell verfügbaren Komponenten zusammenstellen können.
Web-Technologien Wahl Das Modul vermittelt das Basiswissen über Web-Technologien, Web-Anwendungen und Web-Frameworks. Es wird 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 Mitarbeiterführung, Organisation und Geschäftsprozesse. Digital Design Tools Wahl Anwendung von Adobe Illustrator, Photoshop und InDesign, Informationsgrafik (Piktogramme), dreidimensionale Visualisierung (Rendering), Photografie, Zusammenführung in ganzheitliches System (Manual). Datenbanksysteme Wahl Theorie der Datenbanksysteme: Definition, Motivation und Intension (Entitäten- und Beziehungsmodell); Relationale Datenbanken: Relationales Modell, SQL, Relationenalgebra, Integrität, Programmierung, Optimierung, Transaktionen, Sicherheit; NoSQL-Datenbanken: Graphdatenbanken, Key-Value-Stores, Column-Family-Stores, Dokumentdatenbanken, Anwendungen für Big Data.
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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 Programme. 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 die der steuernde Rahmen gezielt in Zusammenarbeit von Business und IT gestaltet werden kann. Big Data Lab Sandbox Wahl Die Studierenden lernen in einer vorgefertigten Sandbox von Hortonworks den Einsatz von verschiedenen Tools im Umfeld von Big Data, NoSQL und Data Science kennen. Mit der Sandbox von Hortonworks sind aktuelle Tools direkt einsetzbar, ohne dass diese Tools durch die Studierenden selber konfiguriert und aufeinander abgestimmt werden müssen. Theorieteile werden über Flipped Classroom-Verfahren angeeignet. Laborübungen werden von Studierenden «on the fly» generiert und in der Vorlesungs-Präsenzzeit gegenseitig ausgetauscht. Gemachte Erfahrungen und Vertiefungen werden am Schluss mit einer Gruppenarbeit ausgewiesen. 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.
Modul-Kurzbeschriebe
Zusatzmodule Digitale Transformation und Ethik Wahl Kennen und anwenden spezifischer Instrumente und Methoden im Umgang mit ethischen Fragen und Dilemmata der Digitalen Transformation; kennen konkreter digitaler Transformationsprozesse, deren Interaktion mit Menschen sowie deren Wirkung auf den menschlichen Alltag, das menschliche Selbstverständnis, die Gesellschaft und auf die Wirtschaft; Aneignung von Kompetenzen in Ethik für die Nutzung aktueller Chancen; meistern von Herausforderungen bezüglich der Digitalisierung und Robotisierung der Gesellschaft und der Wirtschaft und des Einsatzes von künstlicher Intelligenz. BWL für Ingenieure Wahl Entwickeln eines Geschäftsmodells auf Basis der Lean Canvas für eine konkrete (oder erfundene) Geschäftsidee in der Start-Up-Phase; Vermittlung der Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre wie Rechnungswesen, Marketing, Materialwirtschaft und Kalkulation; Anwendung der theoretisch vermittelten Inhalte an einem Fallbeispiel.
IoT Smart Buildings Wahl Internet of Things im Kontext zum Smart Building der Zukunft verstehen. Auseinandersetzung mit den dadurch indizierten Veränderungen für Gebäude, der Nutzung und Anwendung von IoT zur Verbesserungen von Lebensqualität und Umwelt, Automatisierung von Prozessen, Kreation von neuartigen Kunden- interaktionen, intelligenten Produkten und neuen Geschäftsmodellen. Blockchain & Security for IoT Hackathon (Blockwoche) Wahl DE/E Mit der Blockwoche wird Wissen über Blockchain und IoT an Hand eines durch die Studierenden definierten Use Cases aufgebaut. Durch die interdisziplinären Teams werden verschiedene Blickwinkel auf die Technologien und Use Cases sichergestellt. Die Blockwoche wird zusammen mit Wirtschaftspartnern (IBM) durchgeführt, welche auch Coaches stellen. Dem Siegerteam winkt ein spannender Preis.
Business & Engineering Ethics Wahl Erkennen und Bearbeiten der ethischen Dimension eines Dilemmas aus den Bereichen der Technik und der Wirtschaft; Bedeutung von Grundhaltungen erkennen; Kennenlernen unterschiedlicher Menschenbilder und Bezug schaffen zu Fällen aus dem Alltag. Interaction for Virtual Reality (Blockwoche) Wahl In diesem Modul lernen die Studierenden, wie Anwender in virtuelle Welten eintauchen und wie die Technologie in der Arbeitswelt eingesetzt werden kann. Dies beinhaltet Grundlagen von Virtual und Augmented Reality, Benutzerbewegungen und -interatkionen in immersiven Umgebungen, Unterscheidung von Virtual Reality Applikationen gegenüber klassischen 2D Anwendungen. Das Wissen wird mit der Arbeit an eigenen Projekten vertieft.
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Daten, der Rohstoff der Digitalisierung.
Zulassung/Zeitmodelle
Voraussetzungen Sie benötigen einen der folgenden Abschlüsse: • einen Berufsabschluss bevorzugt im technischen Bereich und einer Berufsmatura • die Fachhochschulreife, wenn Sie aus Deutschland stammen • eine gymnasiale Matura für unser neues Digital Engineering Studium PLUS-Modell (hslu.ch/plus) oder einfach nach einem absolvierten Praktikum (wir helfen gerne bei der Suche nach einem Praktikumsplatz) • oder ein Zulassungsstudium Vollzeit, Teilzeit oder berufsbegleitend? Unsere Zeitmodelle sind so individuell wie Sie. Sie können zwischen den Modellen «Vollzeit», «Teilzeit» und «berufsbegleitend» wählen und sogar während des Studiums in ein anderes Modell wechseln. Zudem können Sie wählen, ob Sie Ihr Studium im Herbst oder im Frühling beginnen möchten. Anschlussmöglichkeiten Nach erfolgreichem Abschluss dieses Studiengangs haben Sie die Möglichkeit ein Master-Studium anzuschliessen, beispielsweise im Bereich Mechatronics & Automation, Business Engineering & Production, Electronics oder Medical Engineering. 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 Praktikum.
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Zielorientiert und präzise. Mobile Roboter im Einsatz.
Projektarbeit
Praktische Produktentwicklung in interdisziplinären Teams Im dritten und vierten Semester stehen die Projektmodule zur Produktentwicklung (PREN1 & PREN2) auf dem Stundenplan: 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 verschiedener Ingenieursdisziplinen ein mechatronisches System, wie beispielsweise einen robotischen Manipulator, eine Ballwurfmaschine oder ein autonomes Fahrzeug. In den letzten Jahren entwickelten die Studierenden im PREN-Modul einen Hochgeschwindigkeitszug, der möglichst schnell fahren, selbstständig Kurven und Signale erkennen, Frachtgut aufnehmen und bei Haltesignalen variabel anhalten kann oder Roboter, die selbstständig eine Treppe mit Hindernissen erklimmen können. Die erschwerten Zugangsmöglichkeiten aufgrund der Corona-Situation erforderten von den Studierenden noch mehr Teamwork, dezentrales und digitales Arbeiten, sowie die Nutzung digitaler Werkzeuge und Simulationen, um im Abschlusswettbewerb zum Erfolg zu kommen. Von der Idee zum Prototyp Sie erarbeiten konkrete Produktanforderungen und entwickeln Ideen für technische Lösungen. Sie bewerten und prüfen diese Ideen und erarbeiten ein Konzept, ein Budget und einen Projektplan. Sie bauen Funktionsmuster und entwickeln einen Prototyp, um so die Machbarkeit Ihres Konzepts nachzuweisen. Am Ende der PREN-Module steht ein Wettbewerb, in dem die Studierenden mit ihren Prototypen gegeneinander antreten – ein Höhepunkt zum Abschluss des Moduls.
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VR in der Produktentwicklung – Projektarbeit in interdisziplinären Teams ist ein zentraler Bestandteil des Studiums.
Internationales
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 Partnerschaften 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 mit 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 aufgeführten Partneruniversitäten absolvieren. Weitere Informationen finden Sie auf www.hslu.ch/ea-international
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«Das Auslandssemester an der Technological University of Dublin (TUD) gehört zu den schönsten Erfahrungen, die ich in meinem bisherigen Studienleben machen durfte. Dies sowohl in akademischer, kultureller als auch persönlicher Hinsicht.» Janick Zehnder Absolvierte 2018 ein Austauschsemester in Irland 24
Kooperationen: Partnerhochschulen im Ausland 1 California Polytechnic State University (CalPoly), USA 2 Coventry University, United Kingdom 3 Fachhochschule Münster, Germany 4 Fachhochschule Technikum Wien, Austria 5 Hong Kong Baptist University, Hong Kong 6 Indian Institute of Technology (IIT) Roorkee, India 7 Mid-Sweden University, Sweden 8 National Taiwan University of Science and Technology (Taiwan Tech), Taiwan
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Pôle Léonard de Vinci Paris, France Stellenbosch University, South Africa St. Petersburg State Polytechnical University, Russia Technological University Dublin, Ireland Universidad de Ingeniería & Technología (UTEC), Lima, Peru 14 University of Southern Denmark, Odense, Denmark
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Wissenswertes rund ums Studium
Anmeldung Aus organisatorischen und administrativen Gründen wird eine Anmeldung bis spätestens 4 Monate vor Studienbeginn empfohlen. Auch spätere Anmeldungen sind möglich. Melden Sie sich jetzt an: www.hslu.ch/ta-anmeldung
Wohnen Günstigen Wohnraum finden Sie auf www.stuwoluzern.ch
Militärdienst Ihr Ansprechpartner für alle Militärfragen ist Prof. Urs Grüter, urs.grueter@hslu.ch
Hochschulsport Bei uns profitieren Sie von einem umfassenden Sportangebot: www.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 www.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 10 Schritte von der Mensa entfernt.
Jahresplan 2022/2023 Kalenderwoche
Erster Tag: MO 19.9.2022
Erster Tag: MO 20.2.2023
Weihnachten
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Kontaktunterricht Einführungstage (DO/FR) Blockwochen Ferien Prüfungsvorbereitung Modulendprüfungen Bachelor-Thesis/Diplomfeier Herbstsemester Frühlingssemester
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Die Hochschule Luzern – Technik & Architektur
Zukunftsorientierung In unseren Studiengängen bereiten wir Sie optimal auf eine nachhaltige und digital transformierte Berufswelt vor.
Selbständigkeit Wollen Sie sich auf eine spätere Selbständigkeit vorbereiten? Smart-up unterstützt Sie. www.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 pulsierendes Stadtleben? Wir bieten beides. Unser Campus ist zentral gelegen und gut erreichbar. www.hslu.ch/ta-standort
Erster Tag: MO 18.9.2023
Ostern: 6.–12.4.
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Haben Sie noch Fragen? Das Sekretariat Bachelor & Master hilft Ihnen weiter: T: +41 41 349 32 07 bachelor.technik-architektur@hslu.ch Hochschule Luzern Technik & Architektur Sekretariat Bachelor & Master Technikumstrasse 21 CH-6048 Horw/Luzern www.hslu.ch/digital-engineering 10-2021
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