ILIAS Lernplattform
2512101 – Seminar Digital Twins with Lego: Hands-on Workshop in Data-driven Simulation (Master)
WS 24/25
KIT-Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Organisationseinheiten
Magazin
Hilfe
Sprache
Deutsch
English
Anmelden
0
0
Mehr zeigen
Tools
Magazin
Mehr
Hilfe
Magazin - Einstiegsseite
Baumansicht
...
Schließen
Magazin
Organisationseinheiten
KIT-Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
WS 24/25
2512101 – Seminar Digital Twins with Lego: Hands-on Workshop in Data-driven Simulation (Master)
Aktionen
Mehrere Objekte herunterladen
2512101 – Seminar Digital Twins with Lego: Hands-on Workshop in Data-driven Simulation (Master)
Allgemeine Informationen
Wichtige Informationen
This seminar focuses on the data-driven discovery of simulation models in industrial settings, providing a hands-on approach to understanding and optimizing production processes.
Students will start by designing and constructing production lines using Lego Spike and similar modular systems. This activity will include developing comprehensive data-capturing pipelines to collect detailed event-logging raw data from their production lines.
Next, the seminar will explore advanced techniques for transforming this raw data into simulation models, e.g., Petri nets. Participants will learn and apply data-driven model extraction methods, such as process mining to extract workflow processes; statistical methods to fit probability distributions and analyze trends, and machine learning algorithms to model complex behaviors within the production process. Through these techniques, students will extract simulation models that reflect the real-world dynamics of their production lines. The seminar will then guide participants on how to validate the extracted simulation models to ensure their accuracy.
By the end of the seminar, students will be equipped with the skills to build model production lines, collect event logging data from them, transform event log data into actionable simulation models and use these models to drive efficiency and innovation in industrial production settings.
Veranstaltungsdaten
Ort
Karlsruhe
Allgemein
Sprache
Englisch
Copyright
This work has all rights reserved by the owner.
Kontakt
Name
Atieh Khodadadi
E-Mail
atieh.khodadadi@kit.edu
Verfügbarkeit
Zugriff
Unbegrenzt – wenn online geschaltet
Aufnahmeverfahren
Sie müssen einen Aufnahmeantrag stellen, um in den Kurs aufgenommen zu werden. Beschreiben Sie im Feld Nachricht, warum Sie beitreten möchten. Sobald Ihr Antrag angenommen oder abgelehnt wurde, erhalten Sie eine Benachrichtigung.
Zeitraum für Beitritte
Unbegrenzt
Für Kursadministratoren freigegebene Daten
Daten des Persönlichen Profils
Anmeldename
Vorname
Nachname
E-Mail
Matrikelnummer
Zusätzliche Informationen
Objekt-ID
3215163