Posts by Darki

Interessante Praktikumsstelle im Audi Production Lab zu besetzen! Dachte, dass ich mal hier etwas Werbung mache.

https://karriere.audi.de/sap/b…996021EDBB4E53B7C88841EC5

Ich war selbst letztes Jahr für sechs Monate Praktikant und beginne nun nächsten Monat als Doktorand im selben Team. Das zeigt hoffentlich, wie gut es mir (und anderen, die sonst da waren) hier gefällt.

Ihr solltet Interesse für das Thema IIoT mitbringen: 5G, Virtualisierung, Cloud Computing, Networking, Data Engineering, Machine Learning, ... Vorkenntnisse in den Bereichen sind zunächst erstmal nicht erforderlich. Zudem wird euch der Kontakt zu weiteren Großunternehmen weltweit ermöglicht.

Bei Fragen könnt ihr mich auch gerne anschreiben!

PS: Das Interview im Rahmen des Bewerbungsverfahrens ist vermutlich das Lockerste und Entspannteste, das ihr je führen werdet

Quote from sunsy

kurze Frage über die Organisation bei Studium Generale: Entsteht durch ein Nicht-Bestehen der Klausur kein Nachteil? (Weil es viel 5,0 gibt, und macht es mich ein bisschen verwirrt.)

Zunächst erstmal ist das für uns Ings innerhalb des Studium Generale angesiedelt; andere Studiengänge nutzen das Modul als Wahlfach usw. und dürfte hier die Mehrheit darstellen.

Das Nicht-Bestehen der Klausur ist meiner Kenntnis nach wie bei allen anderen Modulen identisch: Sobald du einmal durchgefallen bist, musst du in den nächsten beiden Versuchen bestehen. Aber da gerne nochmal beim Mechcenter nachfragen.

Die 5,0en sind mir übrigens ein Rätsel, da es doch sehr wenig Stoff ist; inkl. Multiple Choice und Testfragen zu jeder Vorlesung.

FYI: Es ist die falsche Ausschreibung verlinkt (erneut die AR App, copy/paste-Fehler...). Der "angezeigte" Link funktioniert allerdings.

Genau, meine Empfehlung wäre Kognitive Psychologie. Im SoSe2020 belegt, wenig Arbeit für eine gute Note und interessant ist's auch. Siehe:

Hat jmd. zufällig das Fach Kognitive Psychologie belegt

Falls es was Interessantes sein darf und du Spaß daran hast, wissenschaftliche Arbeiten zu schreiben (Aufwand ist natürlich nicht 0, aber die Themen so interessant, dass man das gerne in Kauf nimmt): Serious Games Seminar (4CP, Informatik).

Man erhält ein Thema und schreibt darüber eine Seminararbeit. Die Themen sind hierbei extrem interessant, zumindest war das bei mir so. Egal ob AI, Sport, Spiele, Robotik, ... Es gibt eine Vielzahl an verschiedenen Themen und für gewöhnlich erhält man auch das, was man möchte.

Mein Thema letztes Jahr war beispielsweise "Finde den nächsten Messi", bei der ich mir Sport Analytics angesehen habe (im gesamten Sportbereich inkl. E-Sports).

Benotung ist extrem fair und für jemanden, der bereits eine Bachelorarbeit geschrieben hat, sollte es auch ein Leichtes sein. Das Institut ist auch genial, aber das nur am Rande.

Die Themen vom WS19/20 (einige Themen wurden mehrfach bearbeitet, allerdings nicht im Team):

Hier noch die Beschreibung:

In this seminar (offered both in the summer and in the winter term), the students will analyze and discuss the current state of the art on (game) technology and design in the context of serious games.

The topics relate to current research questions in the field, partly in cooperation with partners from the games industry and/or serious games users, and are associated to the following areas:

• Digital Storytelling and Adventure Games
• Multiplayer and Collaborative Gaming
• Game Content Generation
• Exergames and Games for Health
• Mobile and Urban Health Games
• Evaluation and Measurement of Effects

Nachtrag: Die Noten sind draußen. Ich hatte mit wirklich wenig Aufwand die 1,0, also lasst euch von den Noten nicht zu sehr beeinflussen. Weiterhin eine klare Empfehlung von mir.

Falls jemand hier über den Thread stolpern sollte und sich fragt, wo er/sie noch 3CP für das Studium Generale her bekommt.

Ja, ich kann das Modul sehr empfehlen! Habe die Klausur heute geschrieben, 3 Tage gelernt (ohne "Vorlesungsbesuch") und ~90% der Klausur gewusst, beim Rest "geraten", wobei das hier relativ gut möglich ist. Vielleicht folgt noch ein Update mit den Noten, wenn ich daran denke.

Die Klausur besteht zu 50% aus Multiple Choice. Die meisten Fragen heute sind in den Zwischentests auf Moodle enthalten, also nichts Überraschendes.

Die anderen 50% sind entweder Fragen, die sich mit einem Satz beantworten lassen oder mal eine Aufgabe, etwas zu zeichnen (bspw. die Graphik zur seriellen erschöpfenden Suche im Arbeitsgedächtnis). Auch beim Gehirn sollte man nur grob wissen, wo welche Ströme verlaufen (dorsal, ...) sowie wo die einzelnen Teile des Arbeitsgedächtnisses sind (Phonologische Schleife, ...), Luce's Wahlaxiom die Formel kennen sowie die 3 Eigenschaften, ...

Es wurden keine Namen von Psychologen etc. abgefragt, keine Namen von Gehirnarealen. Weiterhin auch kaum Experimente. Daher reicht es definitiv, sehr oberflächlich zu lernen und die Grundprinzipien zu verstehen (bspw. alle neurowissenschaftlichen Methoden).

Achso, und inhaltlich ist das Modul auch echt interessant! Allein deswegen würde ich das wieder belegen.

TL/DR:

Arbeitsaufwand: gering (insgesamt ~10 Stunden Vorlesung und 150 Folien (Schätzung))

Inhalt: Sehr interessant

Klausur: Einfach

Empfehlung: Klares Ja!

Schaut bereits sehr gut aus.

Ein paar Ergänzungen:

- 5S inkl. kurzer Beschreibung zu jedem Teil

- Es waren 3 verschiedene Szenarien gegeben (wie: "Prozess stabil und Standard etabliert.") Welche Waste identification method verwendest du?

Zu OEE:

- 6 big losses benennen

Zu SFM (so beispielhaft ein paar Sätze, um einen Eindruck zu erhalten; der Text war etwas länger):

"Teams treffen sich unregelmäßig. Gesprächspunkte stellen hierbei größere Probleme dar. Die Treffen dauern 1,5h-2h."

"Treffen auf Shopfloorebene werden vor Charts durchgeführt, die den Verlauf von Performance Indicators über einen langen Zeitraum (~ein Jahr) zeigen."

zu VSM:

- War fast identisch zu der Aufgabe im WS 17/18 - 4 Prozesse, einer mit einem OEE von 66,7%, Inventar gegeben, Lieferfrequenz, C/T, ...

- Wo besteht Verbesserungspotenzial?

Kann mich ansonsten nur anschließen. Zeitlich hat es gut gepasst, Inhalte fair und nicht gerade überraschend. Kann das Modul weiterempfehlen, sofern einen die Thematik interessiert.

Kann zum letzten Jahr keine Aussage machen, aber dieses Jahr gab es 2 physische Skripts (Part I und II) sowie die Vorlesungsfolien zu Lean 4.0 digital als .pdf-file. Sorry für die Verwirrung

Die Vorlesungsfolien waren identisch zu den Folien im Skript (soweit ich das beurteilen konnte). Es wurden ausschließlich für die Lean 4.0-Geschichte digitale Vorlesungsfolien (passend zum Thema) zur Verfügung gestellt. Ansonsten gibt es vom Skript noch 2 Parts, aber das sollte dir ja bekannt sein.

Ausgeschlossen wurde zumindest thematisch nichts; ganz im Gegenteil: Es gibt weitere Folien auf Moodle zu 2 weiterführenden Themen (u.a., Lean 4.0, value stream approach), die auch klausurrelevant und in den beiden Skripten soweit ich weiß nicht enthalten sind.

Generell sollen es eher anwendungsbezogene Aufgaben werden; sprich Verständnis > reines auswendig Lernen (siehe auch Erfahrungsprotokolle der letzten Jahre für Beispiele).

Keine Multiple Choice Fragen.

Die Probeklausur aus dem WS 16/17 ist identisch mit der der vom WS 15/16 - zumindest so nach kurzem Überfliegen. Die Übungen hatten sich ebenfalls kaum zum darauffolgenden Semester geändert, daher wäre es etwas redundant, die Sachen nochmals hochzuladen... Aber du bist ja bereits gut versorgt.

Hatte das Modul WS 16/17 im Rahmen der Auflagen für Mechatronik gehört. Notenschnitt damals 3,156. Meiner Ansicht nach ist aber ohne viel Lernaufwand eine gute bis sehr gute Note möglich (ich selbst hatte eine 1,7 bei ~ 5 Tagen Lernaufwand, hatte allerdings auch die Übungen besucht, Vorlesungen sporadisch). Es gab damals noch einen Bonus von 0,3, wenn eine gewisse Anzahl an Punkten in den Hausübungen erreicht wurde, weiß natürlich nicht, wie das heute aussieht (würde allerdings vermuten, dass sich das nicht geändert hat, da es für viele ein Erstsemestermodul darstellt).

Thematisch fand ich's in Ordnung, einfach zu verstehen und thematisch hilfreich für das weitere (Mechatronik)-Studium. Etwas nervig waren die Programmieraufgaben, obwohl die vielleicht 15% der Übungen dargestellt haben und auch erst im Januar begonnen hatten (Programmiersprache habe ich mittlerweile wieder vergessen, soll aber afaik mittlerweile etwas angenehmer sein). Der damalige Professor hat seine Sache sehr gut gemacht, allerdings ist der Stoff definitiv auch ohne Vorlesungsbesuch zu verstehen und für die Klausur werden sowieso nur die Übungen benötigt. Weiterhin gab es eine Probeklausur, die fast 1:1 die eigentliche Klausur widerspiegelte, sodass der Schnitt nicht allzu ernst zu nehmen ist. Falls weiteres Interesse besteht, kann ich die Klausur sowie evtl. noch Übungen in die DataBase hochladen, wenn ich die Zeit finde.

Hier noch ein paar Ergänzungen:

Zu 1) stabil, instabil oder ungewiss inkl. Begründung

zu 2) a) 2 Gründe (das exakte Wort der Klausur ist mir entfallen) für Messabweichungen und dazu jeweils 3 Beispiele nennen bezogen auf ein Koordinatenmesssystem

zu 3) Es war ein Text gegeben, in dem jedes Element des Fehlerbaums inkl. der Verbindungen erwähnt werden (AND / OR). Der Text sollte als Baum grafisch dargestellt werden.

zu 4) die 4 Arten von FMEA in die vorgegebene Skizze einordnen (S.88) sowie 2 Beispiele (Fahrrad defekt, Schleiffehler oder etwas ähnliches) dem Abstraktionslevel zuordnen (Erzeugnis, Prozessschritt, ...).

zu 8 ) a) Begriff Six Sigma erklären b) Wofür steht DMAIC + kurze Beschreibung für jeden Schritt

zu 9) a) Unterscheidungsmerkmale von Prüfmethoden: Zeitpunkt, Messverfahren, Objekt und Person. Welche gehört nicht dazu? (S. 104)

b) Eigenschaften eines Produkts wie Preis, Farbe eines Shirts, ... gegeben. Was davon ist kein Qualitätsmerkmal?

c) Die richtige Einordnung der Begriffe Qualitätskontrolle, Integration der Qualitätssicherung, Qualitätsmanagement, TQM (S.30)

d) Preiswürdigkeitsdiagramm gegeben, welches Produkt besitzt die geringste Preiswürdigkeit? (S.65)

Meiner Ansicht nach eine faire Klausur, Zeitprobleme hatte ich definitiv keine.

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Gude,

zunächst berechnet man die allgemeine Formel für die Regelabweichung e(t). Diese ergibt sich im einfachsten Fall zu: e(s)=w(s)/(1+F_0(s)*F_r(s))

F_0(s) Strecke, F_r(s) Regler. Nimmt man jetzt F_r(s) = 1/s an (Integrator), erhält man:

e(s) = w(s) * s / (s+F_0(s))

Wählen zwischen rampen- oder sprungförmig --> muss rampenförmig (w(s)=1/s^2) sein, damit man auf die Gleichung kommt.

Stabil, da ein konstanter Wert erreicht wird (wenn auch nicht stationär genau).

Ob die Herleitung stimmt, kann ich leider nicht beantworten.

die k_i und damit die Schrittfunktion müssen nach jedem Iterrationsschritt erneut berechnet werden. Siehe Wikipedia / Skript (?) .

Was mir aufgefallen ist, wäre, dass der Winkel zwischen den beiden Pfeilen auf einem Bild auf Bild 1 + 2 und Bild 3 + 4 jeweils identisch ist. Dabei wurden die Pfeile von Bild 1 zu Bild 2 jeweils um einen bestimmten Winkel im Uhrzeigersinn gedreht.Bei Bild 3 zu Bild 4 dagegen vertauscht sich "die Reihenfolge" von grauem und schwarzen Pfeil, der Winkel zwischen beiden bleibt jedoch gleich (dieses mal -phi, wenn man so will).
Das zweite wäre noch, dass die Pfeile bei den ersten beiden Bildern auf Kanten zeigen, beim 3. auf Ecken. Damit würde ich eins wählen, bei dem dies auch erfüllt ist...
Also generell wahrscheinlich viel zu kompliziert gedacht.