Inhalt

Abstract:

Enterprise Ressource Planning-Systeme (ERP-Systeme) zählen zur Grundausstattung mittelständischer Unternehmen und weltumspannender Konzerne. Im betrieblichen Umfeld sind sie die zentralen Anwendungssysteme zur Steuerung betrieblicher Prozesse. Als zentrale Steuerungseinheit und Gedächtnis eines jeden Unternehmens unterstützen ERP-Systeme die betrieblichen Arbeitsprozesse und übernehmen u.a. die Integrationsaufgabe über alle Fachabteilungen hinweg vom Vertrieb über die Beschaffung bis zur Produktion und Buchhaltung.
Durch die technologischen Entwicklungen der letzten Dekade ergeben sich neue Automatisierungs- und Anwendungsmöglichkeiten für ERP-Systeme in Unternehmen. Gleichzeitig stellen die Neuerungen veränderte Anforderungen an Nutzende. Das Internet der Dinge erlaubt es Sensordaten für Entscheidungen und Transaktionen zu nutzen. Dazu müssen die Daten erfasst, transportiert und transformiert werden. Methoden der Künstlichen Intelligenz können Usern bei der Datenpflege im ERP-System helfen oder diese vollständig automatisieren. Der Benutzer wandelt sich vom Datenpfleger zum Workflowerschaffer und -überwacher.
Dieser CLASSIC vhb-Kurs adressiert dieses verändert Kompetenzprofil und damit den Bedarf Fachkräften in diesem Bereich und nimmt die zentralen, betrieblichen Anwendungssysteme (ERP-Systeme) in das Blickfeld. Er bietet den Teilnehmern – flankiert von theoretischen Grundlagen – eine Lernumgebung, in der es den Teilnehmern erlaubt ist sich selbst zu vertiefen und die theoretischen Grundlagen durch praktische Erfahrungen zu festigen. In den anschließenden Fallstudien zu den Themenschwerpunkten Internet der Dinge und Künstliche Intelligenz erhalten die Teilnehmenden die Chance, sich in aktuelle Themenschwerpunkte im Umfeld betrieblicher Digitalisierungsprozesse zu vertiefen.
Die Fallstudie zum Internet der Dinge zeigt im Produktionsumfeld die technische Grundlage auf, um u.a. Maschinen und Material digital ohne Medienbruch mit den betrieblichen Anwendungssystemen zu verbinden. Mit der IoT-Infrastruktur können planungsrelevante Maschinendaten wie z.B. Maschinenlaufzeiten, Stillstandszeiten und der Ausschuss direkt vom Shopfloor ERP-Systeme automatisiert gemeldet werden. Anhand aktueller und exakter Datenpunkte werden Geschäftsprozesse verbessert. In der Fallstudie werden u.a. als Basis-Komponenten Microsoft Azure und ein Raspberry-Simulator eingesetzt, um die Basisarchitektur von IoT-Lösungen zu durchdringen und aufgezeigt diese Daten in das ERP-System integriert werden können.
Die Fallstudien zur Künstlichen Intelligenz erlauben den Studierenden einen initialen Einblick in die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz in Verbindung mit ERP-Systemen. Im Zuge dessen werden Machine-Learning-Modelle zur Dokument- und Objekterkennung genutzt. Die extrahierten Daten werden transformiert und für Aktionen im ERP-System genutzt. Auf diese Weise erstellen die Studierenden eine automatische Pipeline vom Dokument oder Bild zum ERP-System.
Der Kurs setzt keine speziellen IT- und Programmierkenntnisse voraus. Der Kurs folgt allerdings einem konstruktivistischen Verständnis und erfordert die Arbeit in Standardsoftware, die allerdings vollständig im Kurs zur Verfügung stehen.

Gliederung:

• ERP-Systeme
• Fallstudie Internet der Dinge
• Fallstudien zur Künstlichen Intelligenz

Detaillierter Inhalt:

Prüfung:
Studienarbeit bestehend aus einer praktischen Ausarbeitung

• im ERP-System (25 %)
• zur Fallstudie Internet der Dinge (25%)
• zu einer Fallstudie Künstliche Intelligenz (25%)
• sowie Tests zu theoretischen Grundlagen (25%) verknüpft mit der praktischen Anwendung

Der Zugriff auf das ERP-System wird per VPN-Software und Logindaten bereitgestellt. Die VPN-Software muss von den Teilnehmenden auf den bereitgestellten Rechnern installiert werden.

Nähere Informationen zur Prüfung erhalten Sie in der Kursumgebung.

Lern-/Qualifikationsziele:

Nach erfolgreicher Beendigung des Moduls soll der/die Lernende in der Lage sein:

• Strukturelle Eigenschaften und Funktionalitäten von ERP-Systemen zu identifizieren und darauf basierend einzelne ERP-Systeme miteinander zu vergleichen
• ERP-Systemen zur Geschäftsprozessausführung anzuwenden.
• digitale Aufgabenträger zielgerichtet zu betrieblichen Aufgaben zuzuordnen.
• eine grundlegende Architektur zur Integration von Sensordaten in ein ERP-System im Kontext des Internet der Dinge zu beschreiben und beispielhaft umzusetzen.
• eine grundlegende Architektur zur Integration von Künstlicher Intelligenz in ERP-Systemen zu beschreiben und beispielhaft zu implementieren.

Lehrveranstaltungstyp:

Virtuelle Vorlesung

Interaktionsformen mit Betreuer/in:

E-Mail, Kooperation Lerner/Betreuer bei der Aufgabenbearbeitung, Video-/Webkonferenz

Interaktionsformen mit Mitlernenden:

Video-/Webkonferenz, Gemeinsame Aufgabenbearbeitung, Forum, E-Mail

Kursdemo:

zur Kursdemo

Nutzung

Kurs ist konzipiert für:

Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt:

• Bachelor Wirtschaftsingenieurwesen
• Bachelor Business and Engineering

Universität Bamberg

• Bachelor BWL
  
  

Formale Voraussetzungen:

Anmeldung zum Kurs über die Virtuelle Hochschule Bayern (vhb)

Erforderliche Vorkenntnisse:

keine

Hinweise zur Nutzung:

Sonstige bzw. externe Nutzende (entgeltpflichtig) können den Kurs nur mit Einschränkungen nutzen. Rückfragen beantworten der Kursbetreuer (Johannes Beckert) und der Kursanbieter (Prof. Dr. Dobhan).

Kursumsetzung (verwendete Medien):

-

Erforderliche Technik:

-

Nutzungsentgelte:

für andere Personen als (reguläre) Studenten der vhb Trägerhochschulen nach Maßgabe der Benutzungs- und Entgeltordnung der vhb

Rechte hinsichtlich des Kursmaterials:

-

Verantwortlich

Anbieterhochschule:

TH Würzburg-Schweinfurt (THWS)

Anbieter:

Prof. Dr. Alexander Dobhan

Johannes Beckert

Autoren:

Karl-Heinz Gerholz

Alexander Dobhan

Johannes Beckert

Betreuer:

Johannes Beckert

Prüfung

Prüfungsangebot zur Lehrveranstaltung

Art der Prüfung:

Studienarbeit

Bemerkung:

Studienarbeit: praktische Ausarbeitung im System (50 %), Fallstudien (50 %) (nähere Infos im Kurs)

Prüfer:

Prof. Dr.  Alexander Dobhan

Prüfungsanmeldung erforderlich:

ja

Anmeldeverfahren:

Die Anmeldung erfolgt in der Kursumgebung.

Prüfungsanmeldefrist:

–

Prüfungsabmeldefrist:

–

Kapazität:

–

Prüfungsdatum:

–

Prüfungszeitraum:

–

Prüfungsdauer:

–

Prüfungsort:

–

Zuständiges Prüfungsamt:

Prüfungsamt der Heimathochschule der Studierenden

Zugelassene Hilfsmittel:

–

Formale Voraussetzungen für die Prüfungsteilnahme:

Anmeldung zum Kurs über die Virtuelle Hochschule Bayern (vhb) sowie Anmeldung zur Prüfung

Inhaltliche Voraussetzungen für die Prüfungsteilnahme:

Kursinhalte

Zertifikat:

Ja (benoteter Schein)

Anerkennung:

–