Weiterbildungsprogramm in Digitale Zwillinge, Simulation und MBSE-Engineering
Online-Weiterbildungsprogramm mit 1.900 Stunden in digitalen Zwillingen, Simulation und MBSE-Engineering, gegliedert in 12 Module zu Systemdenken und MBSE, SysML- und Arcadia-Modellierung, Konzepten digitaler Zwillinge, physikalischer und ereignisdiskreter Simulation, Anbindung von Anlagen, prädiktiven Zwillingen, virtueller Inbetriebnahme, 3D-Umgebungen und modellbasierter V&V, mit einem zugewiesenen fachlichen Tutor.
Weiterbildungsprogramm in Digitale Zwillinge, Simulation und MBSE-Engineering — Studium aus Österreich
Robotik, Automatisierung und Regelungstechnik sind in der österreichischen Industrie tief verankert. Hersteller von Maschinen und Anlagen setzen auf automatisierte Produktionslinien, und Forschungseinrichtungen wie das Austrian Institute of Technology entwickeln Mensch-Roboter-Kollaboration und intelligente Steuerungen. Universitäten in Linz, Graz und Wien bieten einschlägige Studiengänge. Normen für Maschinensicherheit werden über Austrian Standards und europäische Regelwerke vorgegeben.
Gebühren für Österreich: € 8.920 (Euro), mit Ratenzahlung und Kostenbeteiligung durch den Arbeitgeber.
Zuständige Stellen in Österreich
Typische Tätigkeitsfelder
Fragen aus Österreich
Welche Berufsvertretung in Österreich ist für Automatisierung und Regelungstechnik relevant, und wird SEIUM anerkannt?
Relevante Fachverbände sind in Österreich unter anderem der Verband der Elektrotechnik, Elektronik und Informationstechnik (OVE) und die Fachgruppen der Wirtschaftskammer. Der Titel Ingenieur ist in Österreich nach dem Ziviltechnikergesetz oder dem Ingenieurgesetz für bestimmte Bereiche geregelt. SEIUM-Abschlüsse sind private Qualifikationen und nicht akkreditiert. Die Anerkennung liegt bei Arbeitgebern oder den Stellen.
Welche Arbeitgeber in Österreich suchen Fachkräfte für Robotik und Automatisierung?
Gefragt sind Industrieunternehmen in Maschinenbau, Automobilzulieferung, Elektronik und Verpackung sowie Systemintegratoren und Forschungseinrichtungen. Gesucht werden Kenntnisse in Steuerung, Sensorik und Systemintegration. Ein privater Abschluss kann diese Kompetenzen dokumentieren, die Einstellung hängt aber von Erfahrung ab. Projektnachweise sind ein wichtiger Pluspunkt.
Ist das Programm neben dem Beruf zeitlich machbar, und gibt es Zahlungs- oder Förderoptionen?
Das Studium ist vollständig online und auf Englisch, ein Visum ist für das Lernen von zu Hause nicht erforderlich. Ein Weiterbildungsprogramm umfasst 1.900 Stunden und erfordert eine gute Zeitplanung. Die Gebühren sind in Raten zahlbar, und Arbeitgeberförderung ist möglich. Ein persönlicher technischer Tutor begleitet Sie.
Übernehmen Sie die Kontrolle.
Führen Sie einen echten ingenieurtechnischen Zielkonflikt aus diesem Fachgebiet durch. Bewegen Sie die Regler, beobachten Sie die Reaktion des Modells in Echtzeit und meistern Sie die Herausforderung.
Was Sie danach können
Die Prinzipien des modellbasierten Systems Engineering anwenden.
Anforderungen und Architekturen mit SysML modellieren.
Digitale Zwillinge im Einklang mit Normen definieren.
Modelle der physikalischen und der ereignisdiskreten Simulation entwickeln.
Digitale Zwillinge mit Anlagendaten verbinden.
Die virtuelle Inbetriebnahme automatisierter Systeme durchführen.
Die organisatorische Einführung von MBSE planen.
Für wen es gedacht ist
- MBSE-Systemingenieure, die SysML und Arcadia einführen.
- Spezialisten für digitale Zwillinge, die vernetzte Anlagen- und Produktmodelle entwickeln.
- Simulationsingenieure, die an physikalischen oder ereignisdiskreten Modellen arbeiten.
- Architekten von Automatisierungssystemen, die komplexe Anlagen entwerfen.
- Ingenieure für die virtuelle Inbetriebnahme, die Steuerungslogik vor dem Anlauf testen.
- Berater für digitale Transformation, die die modellbasierte Einführung begleiten.
- Absolventinnen und Absolventen aus Ingenieur- oder Naturwissenschaften, die in die Automobilbranche einsteigen möchten.
Womit Sie arbeiten
- ISO/IEC/IEEE 15288:2023 (Prozesse des Systemlebenszyklus)
- ISO 23247-1:2021 (Rahmenwerk für digitale Zwillinge in der Fertigung)
- IEC 63278-1:2023 (Struktur der Asset Administration Shell)
- OMG SysML v1.7 (Systems Modeling Language)
- FMI 3.0 (Functional Mock-up Interface für Modellaustausch und Co-Simulation)
- IEC 62541-1:2020 (OPC Unified Architecture — Überblick und Konzepte)
- ISO/IEC/IEEE 42010:2022 (Beschreibung von Architekturen)
- IEC 62264-1:2013 (Integration von Unternehmens- und Leitsystemen, ISA-95-Modelle)
- Cameo Systems Modeler
- Capella
- MATLAB/Simulink
- Siemens Plant Simulation
- NVIDIA Omniverse
12 Module · 1900 Std.
1.1Systems Engineering gemäß ISO/IEC/IEEE 152881.2Vom dokumentenbasierten zum modellbasierten Ansatz1.3V-Lebenszyklus und agile Ansätze1.4Anforderungen, Architektur und Verifikation1.5Nachverfolgbarkeit zwischen Artefakten1.6Nutzen und Hürden von MBSE1.7INCOSE Vision 20351.8Organisationale Reife in MBSE1.9Erfolgsbeispiele in der Automatisierung1.10Fallstudie: Analyse eines mechatronischen Systems
2.1SysML v1 und seine Diagramme2.2Neuerungen in SysML v22.3Anforderungs- und Anwendungsfalldiagramme2.4Blöcke und interne Blockdiagramme2.5Aktivitäts- und Zustandsdiagramme2.6Parametrik und Randbedingungen2.7Methoden OOSEM und Arcadia2.8Modellierung mit Capella und Arcadia2.9Werkzeuge Cameo und Enterprise Architect2.10Labor: SysML-Modell einer Roboterzelle
3.1Definitionen des digitalen Zwillings3.2Digitales Modell, Schatten und Zwilling3.3Reifegrade digitaler Zwillinge3.4ISO 23247 für die Fertigung3.5Asset Administration Shell3.6Produkt-, Prozess- und Anlagenzwillinge3.7Synchronisation mit dem physischen Objekt3.8Referenzarchitekturen3.9Geschäftlicher Nutzen des Zwillings3.10Praxisübung: Definition eines Zwillings mit AAS
4.1Multidomänenmodellierung mit Modelica4.2Simscape für mechatronische Systeme4.3Mehrkörpersimulation von Maschinen4.4Finite-Elemente-Simulation4.5Strömungs- und Thermosimulation4.6Modelle reduzierter Ordnung4.7Der FMI-Standard und Co-Simulation4.8Validierung von Modellen anhand von Messungen4.9Echtzeitfähigkeit4.10Workshop: FMI-Co-Simulation eines Antriebs
5.1Modellierung von Produktionslinien5.2Plant Simulation und FlexSim5.3Statistische Verteilungen von Prozessen5.4Kapazitäts- und Engpassanalyse5.5Experimente und Optimierung5.6Simulation der Intralogistik5.7Agentenbasierte Simulation5.8Statistische Validierung des Modells5.9Integration realer Daten5.10Praxisübung: Linienmodell in Plant Simulation
6.1Erfassung von Echtzeitdaten6.2OPC UA als Rückgrat6.3MQTT und der Unified Namespace6.4Zeitreihendatenbanken6.5Semantische Datenmodelle6.6Synchronisation des Zustands6.7Kontinuierliche Kalibrierung des Modells6.8Latenzzeiten und Aktualisierungsraten6.9IIoT-Plattformen für Zwillinge6.10Labor: über OPC UA synchronisierter Zwilling
7.1Modellbasierte Zustandsschätzung7.2Zwillingsbasierte prädiktive Instandhaltung7.3Hybride Physik- und Datenmodelle7.4Maschinelles Lernen in Zwillingen7.5Optimierung von Prozessparametern7.6Was-wäre-wenn-Szenarioanalysen7.7Erkennung von Anomalien7.8Kennzahlen zum Zustand der Anlage7.9Erklärbarkeit von Vorhersagen7.10Fallstudie: prädiktiver Zwilling eines Lagers
8.1Konzept und Nutzen8.2Modelle des Maschinenverhaltens8.3Software-in-the-Loop (SIL)-Tests8.4Hardware-in-the-Loop (HIL)-Tests8.5Werkzeuge NX MCD und Process Simulate8.6Emulation von SPS und Roboter8.7Ablauf- und Fehlertests8.8Verkürzung der Inbetriebnahmezeit8.9Grenzen der virtuellen Inbetriebnahme8.10Praxisübung: virtuelle Inbetriebnahme eines Förderbands
9.1Spiel-Engines Unity und Unreal9.2NVIDIA Omniverse und OpenUSD9.3Virtuelle Realität für Design-Reviews9.4Erweiterte Realität in der Produktionshalle9.5Visualisierung von 3D-Daten9.6Leistung bei großen Szenen9.7Gemeinsame Arbeit am Zwilling auf Distanz9.8Schulung von Bedienern mit Zwillingen9.9Benutzererfahrung9.10Workshop: OpenUSD-Szene einer Zelle
10.1Verifikation von Anforderungen durch Simulation10.2Modellbasiertes Testen10.3Abdeckung der Anforderungen10.4Verwaltung der Glaubwürdigkeit von Modellen10.5Normen zur Validierung von Simulationen10.6Unsicherheitsanalyse10.7Nachverfolgbarkeit von Nachweisen10.8Integration in Qualitätsprozesse10.9Zertifizierung mit Modellen10.10Fallstudie: modellbasierter V&V-Plan
11.1Fahrplan für MBSE und digitale Zwillinge11.2Verwaltung technischer Daten im PLM11.3Integration mit ALM11.4Modell-Governance11.5Kompetenzen und Weiterbildung11.6Kosten und Return on Investment11.7Anbieter und Ökosystem11.8Offene Standards und Interoperabilität11.9Erkenntnisse aus realen Umsetzungen11.10Praxisübung: Fahrplan zur Einführung
12.1Definition des Zielsystems12.2SysML-Modell der Anforderungen und der Architektur12.3Modelle der physikalischen Simulation12.4Produktionssimulation12.5Anbindung an reale Daten12.6Analytik des Zwillings12.7Verifikation und Validierung12.8Schlussfolgerungen und Skalierung12.9Bericht zur Abschlussarbeit12.10Abschlussarbeit: Verteidigung vor einem Prüfungsausschuss
Wie Sie lernen
Die Weiterbildung findet zu 100 % online auf dem Campus von SEIUM statt, mit herunterladbaren Unterlagen, aufgezeichneten Lehrveranstaltungen und einem zugewiesenen fachlichen Tutor. Es gibt keine festen Stundenpläne: Sie kommen innerhalb des jeweiligen Jahrgangs in Ihrem eigenen Tempo voran, sodass sich das Programm mit einer Vollzeitbeschäftigung vereinbaren lässt.
Jedes Modul verbindet Theorie, angeleitete Arbeit mit dem Originalstandard und praxisnahe Übungen. Als Arbeitssoftware dienen Cameo Systems Modeler, Capella, MATLAB/Simulink, Siemens Plant Simulation und NVIDIA Omniverse, in kostenlosen, akademischen oder Testversionen. Die Übungen beruhen auf realen Verfahren zur SysML-Modellierung automatisierter Systeme, zur Co-Simulation physikalischer Modelle und zur virtuellen Inbetriebnahme von Anlagen. Die Bewertung erfolgt modulbegleitend sowie durch die abschließende Abschlussarbeit.
Abgedeckte Standards: ISO/IEC/IEEE 15288:2023, ISO 23247-1:2021, IEC 63278-1:2023, OMG SysML v1.7, FMI 3.0, IEC 62541-1:2020, ISO/IEC/IEEE 42010:2022, IEC 62264-1:2013.
Von Anfang bis Ende umsetzen
Ihr Abschlussprojekt folgt dem realen Ingenieursablauf Schritt für Schritt und wird von Ihrem Tutor begleitet und geprüft.
Wohin es Sie führt
Voraussetzungen
- Ein Hochschulabschluss in Ingenieurwesen, Naturwissenschaften oder Architektur oder eine gleichwertige nachweisbare Berufserfahrung.
- Ein Internetanschluss und ein Computer, der die Software des Programms ausführen kann.
- Englischkenntnisse, die für das Lesen technischer Normen ausreichen.
Bereit zu starten?
Senden Sie noch heute Ihre Bewerbung. Unser Zulassungsteam antwortet Ihnen innerhalb von 72 Stunden mit Ihrem Studienplan und den Finanzierungsmöglichkeiten.
Häufig gestellte Fragen
Das Programm umfasst insgesamt 1.900 Stunden über 12 bis 14 Monate. Innerhalb jedes Jahrgangs bestimmen Sie Ihr eigenes Tempo, und Ihr Tutor hilft Ihnen, den Arbeitsaufwand mit Ihrer beruflichen Tätigkeit abzustimmen.
Sie arbeiten mit Cameo Systems Modeler, Capella, MATLAB/Simulink, Siemens Plant Simulation und NVIDIA Omniverse, und zwar in kostenlosen, akademischen oder Testversionen. Wo es eine kostenlose Alternative gibt, zeigt Ihr Tutor sie Ihnen auf.
Ein Zertifikatsprogramm des SEIUM Institute, das nach bestandener kontinuierlicher Bewertung und der Abschlussarbeit verliehen wird. Es handelt sich um einen eigenen Abschluss von SEIUM und nicht um einen staatlichen Studienabschluss; seine Anerkennung hängt vom absolvierten Programm und den Vorschriften des jeweiligen Landes ab.
Ja. Module, die in einem Kurs oder Zertifikatsprogramm im selben Fachgebiet bestanden wurden, werden im höheren Programm anerkannt. Fragen Sie bei der Einschreibung nach der Anerkennungsregelung.
Ein Hochschulabschluss in Ingenieurwesen, Naturwissenschaften oder Architektur (oder gleichwertige berufliche Erfahrung), ein Computer, auf dem die Programmsoftware lauffähig ist, sowie Englischkenntnisse, die zum Lesen technischer Normen ausreichen.
Die Starttermine werden vom Lehrkörper von SEIUM für jeden Jahrgang festgelegt. Unser Zulassungsteam bestätigt Ihnen bei Ihrer Bewerbung den nächsten verfügbaren Termin.
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