Postgraduate-Zertifikatsprogramm in Bereitstellung auf industriellen Gateways und MLOps
Online-Postgraduiertendiplom mit 800 Stunden in Bereitstellung auf industriellen Gateways und MLOps. 8 Module zu IEC 62443-3-3, IEC 62443-4-2 und MLflow. Zugewiesener Tutor und offene Einschreibung.
Postgraduate-Zertifikatsprogramm in Bereitstellung auf industriellen Gateways und MLOps — Studium aus der Schweiz
Robotik und Automatisierung gehören zu den Stärken der Schweizer Industrie. Die ETH Zürich, die EPFL und das Forschungsinstitut IDSIA sind international anerkannt, während Unternehmen wie ABB, Stäubli und Bühler Automatisierungslösungen anbieten. Die Verbindung von Regelungstechnik, Sensorik und Softwareentwicklung ist hier zentral. Industrieverbände wie Swissmem und Normen der SNV begleiten die Entwicklung.
Gebühren für die Schweiz: CHF 1’190 (Schweizer Franken), mit Ratenzahlung und Arbeitgeberunterstützung.
Zuständige Stellen in der Schweiz
Typische Funktionen
Fragen aus der Schweiz
Wird dieser Abschluss in der Schweiz von einer Berufsorganisation oder Behörde anerkannt?
SEIUM ist ein privates Online-Institut, seine Abschlüsse sind keine staatlichen Zertifikatsprogramme und nicht akkreditiert. Für Ingenieure in der Schweiz ist der Titel bei Berufsverbänden wie Swiss Engineering STV oder dem SIA relevant, eine Mitgliedschaft setzt jedoch in der Regel eine anerkannte Ausbildung voraus. Die Anerkennung entscheiden Arbeitgeber oder die zuständige Stelle.
Welche Arbeitgeber in der Schweiz suchen Fachleute in diesem Bereich?
Die Schweiz hat eine starke Industrie für Automatisierung, Robotik und Steuerungstechnik. Gefragt sind Fachleute bei Maschinenbauern, Automatisierungsfirmen, Forschungseinrichtungen wie den ETH-Instituten und Herstellern von Industriesteuerungen. Ob ein privater Abschluss berücksichtigt wird, bestimmt der Arbeitgeber, und praktische Projekterfahrung ist meist ausschlaggebend.
Kann ich das Studium neben dem Beruf absolvieren und wie ist die Unterrichtssprache?
Das Studium ist vollständig online und auf Englisch. Ein technischer Tutor ist zugewiesen. Weiterbildungsprogramme umfassen 1900 Stunden, Diplomprogramme 800, Spezialkurse 300. Die Gebühren sind in Raten zahlbar, und eine Übernahme durch den Arbeitgeber ist möglich. Für das Studium aus der Schweiz ist kein Visum erforderlich.
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
Industrielle Gateways mit Containern und schlanker Orchestrierung konfigurieren.
Datenerfassungspipelines für die Produktion mit OPC UA und MQTT entwerfen.
Den MLOps-Lebenszyklus mit Versionierung und CI/CD umsetzen.
Modelle über Edge-Flotten mit sicheren Updates bereitstellen.
Daten-Drift und Modellleistung im Produktionsbetrieb überwachen.
Die Normenreihe IEC 62443 auf Edge-Bereitstellungen anwenden.
Die Skalierung von KI-Lösungen über mehrere Werke hinweg planen.
Für wen es gedacht ist
- Industrieller MLOps-Ingenieur, der sich auf die Bereitstellung auf industriellen Gateways und MLOps spezialisieren möchte.
- IIoT-Lösungsarchitekt, der sich auf die Bereitstellung auf industriellen Gateways und MLOps spezialisieren möchte.
- Daten-Ingenieur für Produktionsanlagen, der sich auf die Bereitstellung auf industriellen Gateways und MLOps spezialisieren möchte.
- OT-DevOps-Ingenieur, der sich auf die Bereitstellung auf industriellen Gateways und MLOps spezialisieren möchte.
- Spezialist für industrielle Cybersicherheit, der sich auf die Bereitstellung auf industriellen Gateways und MLOps spezialisieren möchte.
- Industrieller Data Scientist, der sich auf die Bereitstellung auf industriellen Gateways und MLOps spezialisieren möchte.
- Absolventen der Ingenieur- oder Naturwissenschaften, die in die Fertigungsindustrie einsteigen möchten.
Womit Sie arbeiten
- IEC 62443-3-3
- IEC 62443-4-2
- Verordnung (EU) 2024/1689
- ISO/IEC 42001
- IEC 62541
- ISO/IEC 27001
- ISO/IEC 5338
8 Module · 800 Std.
1.1Architektur von Edge, Fog und Cloud1.2IIoT-Gateways und Industrie-PCs1.3Industrielle Linux-Betriebssysteme1.4Docker-Container in der Produktionshalle1.5Schlanke Orchestrierung mit K3s1.6Anbindung an SPS und Feldbusse1.7Rechenressourcen und Beschleuniger1.8Umgebungsanforderungen an die Hardware1.9Remote-Verwaltung und Telemetrie von Geräten1.10Praxis: Inbetriebnahme eines Gateways mit Docker
2.1Datenerfassung über OPC UA und Modbus2.2Nachrichtenübertragung mit MQTT und Sparkplug B2.3Zeitreihen und Datenbanken2.4Datenqualität und Synchronisation2.5Datenkennzeichnung in der Produktion2.6Lokale und gepufferte Speicherung2.7Data Governance in der Industrie2.8Datenpipelines mit Node-RED2.9Standardisierung der Variablennamen in der Anlage2.10Labor: Pipeline von OPC UA nach InfluxDB
3.1MLOps-Grundlagen und Reifegradstufen3.2Versionsverwaltung für Daten und Modelle3.3Experimentverfolgung mit MLflow3.4Modellregister und Metadaten3.5Reproduzierbare Trainingspipelines3.6Kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD)3.7Automatisierte Modelltests3.8Infrastruktur als Code3.9Merkmalsverwaltung mit Feature Stores3.10Workshop: Trainingspipeline mit MLflow
4.1Verpacken von Modellen in Containern4.2Inferenzserver Triton und TorchServe4.3Bereitstellung mit Azure IoT Edge und AWS Greengrass4.4Over-the-Air-Updates (OTA)4.5Canary- und Blue-Green-Deployments4.6Verwaltung von Gerätflotten4.7Rollback und kompatible Versionen4.8Optimierung der Ressourcen bei der Inferenz4.9Kompatibilitätstests auf der Zielhardware4.10Praxis: OTA-Bereitstellung eines Modells über eine Gerätflotte
5.1Metriken für Dienste und Modelle5.2Daten- und Konzept-Drift5.3Drift-Erkennung mit statistischen Tests5.4Observability mit Prometheus und Grafana5.5Alarme und Reaktion auf Vorfälle5.6Durch Ereignisse ausgelöstes Neutraining5.7Rückkopplungsschleife mit Bedienern5.8Protokollierung und Auditierung von Vorhersagen5.9Metriken zu Latenz und Verfügbarkeit der Dienste5.10Labor: Drift-Erkennung mit Evidently
6.1Zonen- und Leitungsmodell nach IEC 624436.2Secure Boot und Root of Trust6.3Signierung und Verifizierung von Modellen6.4Verwaltung von Geheimnissen und Zertifikaten6.5Sicherheit der Software-Lieferkette6.6Adversarial Attacks auf Modelle6.7Segmentierung des OT-Netzwerks6.8Sichere Firmware-Updates6.9Sicherung von Modellen und Konfigurationen6.10Fallstudie: Risikoanalyse eines IIoT-Gateways
7.1Organisation von Datenteams in der Produktion7.2Umgang mit technischer Schuld im ML7.3Betriebskosten von Edge gegenüber Cloud7.4Normen und regulatorische Compliance7.5Dokumentation mit Model Cards7.6Skalierung von Lösungen über mehrere Werke7.7Kennzahlen für den Geschäftswert7.8Fahrplan zur Einführung7.9Wirtschaftlicher Nutzen von KI in der Produktion7.10Fallstudie: Skalierungsplan für prädiktive Wartung
8.1Definition des Anwendungsfalls8.2Gateway-Architektur8.3Datenpipeline der Produktion8.4Modelltraining und Registrierung8.5Bereitstellung am Edge8.6Überwachung und Alarme8.7Sicherheitskonzept8.8Analyse der Ergebnisse8.9Bericht und Präsentation8.10Abschlussprüfung mit dem Tutor
Wie Sie lernen
100 % Online-Schulung auf dem SEIUM-Campus mit herunterladbarem Material, aufgezeichneten Unterrichtseinheiten und einem zugewiesenen fachlichen Tutor. Es gibt keine festen Stundenpläne: Die Studierenden arbeiten innerhalb des jeweiligen Jahrgangs in ihrem eigenen Tempo, sodass sich das Programm gut mit einer beruflichen Tätigkeit verbinden lässt.
Jedes Modul verbindet Theorie, angeleitetes Lesen der Originalnorm und praktische Übungen. Eingesetzte Software sind MLflow, Docker und K3s, Azure IoT Edge, Node-RED, Grafana mit Prometheus, in kostenlosen, akademischen oder Testversionen. Die Fallstudien beruhen auf realen Bereitstellungsverfahren: Einsatz prädiktiver Wartungsmodelle auf Gateways, Überwachung von Drift bei der visuellen Inspektion und Verwaltung von Flotten von Edge-Geräten über mehrere Werke hinweg. Die Bewertung erfolgt laufend pro Modul sowie durch das abschließende integrierende Projekt.
Von Anfang bis Ende umsetzen
Ihr Abschlussprojekt folgt dem realen Ingenieursablauf Schritt für Schritt und wird von Ihrem Tutor begleitet und geprüft.
Konfigurieren Sie industrielle Gateways mit Containern und einer schlanken Orchestrierung.
Entwerfen Sie Datenerfassungspipelines für Anlagen mit OPC UA und MQTT.
Implementieren Sie den MLOps-Lebenszyklus mit Versionierung und CI/CD.
Stellen Sie Modelle in Edge-Flotten mit sicheren Updates bereit.
Überwachen Sie Data Drift und die Modellleistung im Produktivbetrieb.
Wohin es Sie führt
Voraussetzungen
- Vorherige technische Ausbildung oder Berufserfahrung in der Branche. Ein Hochschulabschluss ist nicht erforderlich.
- Internetverbindung und ein Computer, auf dem die Software des Programms lauffähig ist.
- Ausreichende Englischkenntnisse, um technische Normen im Original zu lesen.
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 800 Stunden, verteilt auf 6 bis 8 Monate. Das entspricht durchschnittlich 10 bis 15 Stunden pro Woche und lässt sich mit einer Vollzeittätigkeit vereinbaren.
Sie arbeiten mit MLflow, Docker und K3s, Azure IoT Edge, Node-RED, Grafana mit Prometheus. Es werden kostenlose, Academic- oder Testversionen verwendet, und der Tutor nennt die kostenlose Alternative, sofern eine existiert.
Ein eigenes Zertifikatsprogramm von SEIUM nach bestandener kontinuierlicher Bewertung und dem integrierenden Projekt. Es handelt sich um eine hauseigene Weiterbildung und nicht um einen offiziellen Abschluss des Bildungsministeriums.
Ja. Module, die in einem Kurs oder einem Postgraduiertendiplom im selben Bereich bestanden wurden, werden im Aufbaustudiengang anerkannt. Prüfen Sie die Anerkennungsregeln bei der Einschreibung.
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