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Warum an der TECH studieren?

TECH ist die weltweit größte 100%ige Online Business School. Es handelt sich um eine Elite-Business School mit einem Modell, das höchsten akademischen Ansprüchen genügt. Ein leistungsstarkes internationales Zentrum für die intensive Fortbildung von Führungskräften.   

TECH ist eine Universität an der Spitze der Technologie, die dem Studenten alle Ressourcen zur Verfügung stellt, um ihm zu helfen, geschäftlich erfolgreich zu sein“

Bei TECH Technologische Universität

Innovation

Die Universität bietet ein Online-Lernmodell an, das modernste Bildungstechnologie mit höchster pädagogischer Genauigkeit verbindet. Eine einzigartige Methode mit höchster internationaler Anerkennung, die dem Studenten die Schlüssel für seine Entwicklung in einer Welt des ständigen Wandels liefert, in der Innovation der wesentliche Einsatz eines jeden Unternehmers sein muss.

“Die Erfolgsgeschichte von Microsoft Europa” für die Einbeziehung des neuen interaktiven Multivideosystems in unsere Programme. 

Maximalforderung

Das Zulassungskriterium von TECH ist nicht wirtschaftlich. Sie brauchen keine große Investitionen zu tätigen, um bei TECH zu studieren. Um jedoch einen Abschluss bei TECH zu erlangen, werden die Grenzen der Intelligenz und der Kapazität des Studenten getestet. Die akademischen Standards von TECH sind sehr hoch...

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Talent

Dieses Programm ist ein einzigartiger Vorschlag, um die Talente des Studenten in der Geschäftswelt zu fördern. Eine Gelegenheit für ihn, seine Anliegen und seine Geschäftsvision vorzutragen.

TECH hilft dem Studenten, sein Talent am Ende dieses Programms der Welt zu zeigen.

Multikultureller Kontext

Ein Studium bei TECH bietet dem Studenten eine einzigartige Erfahrung. Er wird in einem multikulturellen Kontext studieren. In einem Programm mit einer globalen Vision, dank derer er die Arbeitsweise in verschiedenen Teilen der Welt kennenlernen und die neuesten Informationen sammeln kann, die am besten zu seiner Geschäftsidee passen.

Unsere Studenten kommen aus mehr als 200 Ländern.   

Mit den Besten lernen

Das Lehrteam von TECH erklärt im Unterricht, was sie in ihren Unternehmen zum Erfolg geführt hat, und zwar in einem realen, lebendigen und dynamischen Kontext. Lehrkräfte, die sich voll und ganz dafür einsetzen, eine hochwertige Spezialisierung zu bieten, die es dem Studenten ermöglicht, in seiner Karriere voranzukommen und sich in der Geschäftswelt zu profilieren.

Lehrkräfte aus 20 verschiedenen Ländern.

TECH strebt nach Exzellenz und hat zu diesem Zweck eine Reihe von Merkmalen, die sie zu einer einzigartigen Universität machen:  

Analyse

TECH erforscht die kritische Seite des Studenten, seine Fähigkeit, Dinge zu hinterfragen, seine Problemlösungsfähigkeiten und seine zwischenmenschlichen Fähigkeiten.

Akademische Spitzenleistung

TECH bietet dem Studenten die beste Online-Lernmethodik. Die Universität kombiniert die Relearning-Methode (die international am besten bewertete Lernmethode für Aufbaustudien) mit der Fallstudie. Tradition und Avantgarde in einem schwierigen Gleichgewicht und im Rahmen einer anspruchsvollen akademischen Laufbahn.

Skaleneffekt

TECH ist die größte Online-Universität der Welt. Sie verfügt über ein Portfolio von mehr als 10.000 Hochschulabschlüssen. Und in der neuen Wirtschaft gilt: Volumen + Technologie = disruptiver Preis. Damit stellt TECH sicher, dass das Studium nicht so kostspielig ist wie an anderen Universitäten.

Bei TECH werden Sie Zugang zu den präzisesten und aktuellsten Fallstudien im akademischen Bereich haben" 

Die Fachkraft, die diese universitäre Fortbildung belegt, durchläuft die 10 Module, aus denen der Lehrplan dieses Executive Masters besteht, über einen Zeitraum von 12 Monaten. Dank des Relearning-Systems, das TECH in all seinen Studiengängen einsetzt, wird dies auf fließende Art und Weise und auf eine viel dynamischere Weise mit multimedialen Ressourcen geschehen. Sie verfügt über Videozusammenfassungen, detaillierte Videos und Diagramme, die sie tiefer in die neuesten Fortschritte bei Big Data, technologischen Anwendungen in der Industrie 4.0 und dem Internet der Dinge einführen. 

Geben Sie Ihrer beruflichen Karriere einen Schub dank der aktuellen, multimedialen Inhalte über Big Data und künstliche Intelligenz, die dieser Studiengang bietet"  

Lehrplan

Der Executive Master in MBA in Digitale Transformation und Industrie 4.0 der TECH Technologischen Universität ist ein intensives Programm, das Fachleute darauf vorbereitet, sich den Herausforderungen und Geschäftsentscheidungen im technologischen Bereich zu stellen. 

Der Inhalt des Executive Masters ist darauf ausgerichtet, die Entwicklung von Managementfähigkeiten zu fördern, die eine rigorosere Entscheidungsfindung in unsicheren Umgebungen ermöglichen. 
Während der 1.500 Stunden der Fortbildung werden die Studenten praktische Fälle analysieren, die von den Fachleuten, die diesen Studiengang unterrichten, entwickelt wurden, was sie näher an Situationen heranführt, die sie in ihren Sektoren anwenden können. Es ist also ein echtes Eintauchen in reale Geschäftssituationen. 

Dieser Executive Master befasst sich eingehend mit den Dienstleistungen und Lösungen, die die Technologie für den primären, sekundären oder tertiären Sektor bieten kann, sowie mit den Fortschritten bei der Entwicklung von Drohnen, Robotern oder der Anwendung des Internets der Dinge. Und das alles aus einer strategischen, internationalen und innovativen Perspektive. 

Ein Lehrplan, der sich auf die berufliche Weiterentwicklung konzentriert und die Studenten darauf vorbereitet, hervorragende Leistungen im Bereich der Unternehmensführung und -verwaltung zu erzielen. Ein Programm, das ihre Bedürfnisse und die ihrer Unternehmen versteht. Um diese Ziele zu erreichen, bietet TECH innovative Inhalte, die auf den neuesten Trends basieren, unterstützt durch eine bessere Lehrmethodik und einen außergewöhnlichen Lehrkörper, der den Studenten die Fähigkeiten vermittelt, kritische Situationen auf kreative und effiziente Weise zu lösen. 

Das Programm dauert 12 Monate und ist in 10 Module unterteilt: 

Modul 1. Blockchain und Quantencomputing
Modul 2. Big Data und künstliche Intelligenz
Modul 3. Virtual Reality. Erweitert und gemischt 
Modul 4. Industrie 4.0 
Modul 5. Führend in Industrie 4.0
Modul 6. Robotik, Drohnen und Augmented Workers
Modul 7. Automatisierungssysteme der Industrie 4.0 
Modul 8. Industrie 4.0. Dienstleistungen und Branchenlösungen I
Modul 9. Industrie 4.0. Dienstleistungen und Branchenlösungen II 
Modul 10. Internet der Dinge

Wo, wann und wie wird unterrichtet?

TECH bietet die Möglichkeit, diesen Executive Master in MBA in Digitale Transformation und Industrie 4.0 vollständig online zu absolvieren. Während der 12-monatigen Spezialisierung wird der Student jederzeit auf alle Inhalte dieses Programms zugreifen können, was ihm die Möglichkeit gibt, seine Studienzeit selbst zu verwalten.

Modul 1. Blockchain und Quantencomputing

1.1. Aspekte der Dezentralisierung 

1.1.1. Marktgröße, Wachstum, Unternehmen und Ökosystem 
1.1.2. Grundlagen der Blockchain 

1.2. Hintergrund: Bitcoin, Ethereum usw. 

1.2.1. Popularität der dezentralen Systeme 
1.2.2. Entwicklung der dezentralen Systeme 

1.3. Funktionsweise und Beispiele von Blockchain 

1.3.1. Blockchain-Typen und -Protokolle 
1.3.2. Wallets, Mining und mehr 

1.4. Merkmale von Blockchain-Netzwerken 

1.4.1. Funktionen und Eigenschaften von Blockchain-Netzwerken 
1.4.2. Anwendungen: Kryptowährungen, Vertrauenswürdigkeit, Chain of Custody usw

1.5. Arten von Blockchain 

1.5.1. Öffentliche und private Blockchains 
1.5.2. Hard And Soft Forks 

1.6. Smart Contracts  

1.6.1. Intelligente Verträge und ihr Potenzial 
1.6.2. Anwendungen von Smart Contracts

1.7. Nutzungsmodelle der Industrie 

1.7.1. Blockchain-Anwendungen nach Branche 
1.7.2. Blockchain-Erfolgsgeschichten nach Branche

1.8. Sicherheit und Kryptographie 

1.8.1. Ziele der Kryptographie
1.8.2. Digitale Signaturen und Hash-Funktionen

1.9. Kryptowährungen und ihre Verwendung 

1.9.1. Arten von Kryptowährungen: Bitcoin, HyperLedger, Ethereum, Litecoin usw
1.9.2. Aktuelle und zukünftige Auswirkungen von Kryptowährungen 
1.9.3. Risiken und Vorschriften

1.10. Quantencomputing 

1.10.1. Definition und Schlüssel 
1.10.2. Anwendungen des Quantencomputings

Modul 2. Big Data und künstliche Intelligenz  

2.1. Grundlegende Prinzipien von Big Data  

2.1.1. Big Data 
2.1.2. Tools für die Arbeit mit Big Data

2.2. Data Mining und Speicherung 

2.2.1. Data Mining. Reinigung und Normalisierung 
2.2.2. Informationsextraktion, maschinelle Übersetzung, Stimmungsanalyse usw 
2.2.3. Arten der Datenspeicherung

2.3. Anwendungen zur Dateneingabe 

2.3.1. Grundsätze der Dateneingabe 
2.3.2. Technologien für die Datenaufnahme zur Erfüllung von Geschäftsanforderungen 

2.4. Datenvisualisierung 

2.4.1. Die Bedeutung der Datenvisualisierung 
2.4.2. Werkzeuge, um sie auszuführen. Tableau, D3, matplotlib (Python), Shiny® 

2.5. Maschinelles Lernen (Machine Learning) 

2.5.1. Machine Learning verstehen 
2.5.2. Überwachtes und unüberwachtes Lernen 
2.5.3. Arten von Algorithmen

2.6. Neuronale Netzwerke (Deep Learning) 

2.6.1. Neuronales Netzwerk: Teile und Funktionsweise 
2.6.2. Arten von Netzwerken: CNN, RNN
2.6.3. Anwendungen von neuronalen Netzen; Bilderkennung und Interpretation natürlicher Sprache
2.6.4. Generative Textnetzwerke: LSTM 

2.7. Erkennung natürlicher Sprache 

2.7.1. PLN (Natürliche Sprachverarbeitung)  
2.7.2. Fortgeschrittene PLN-Techniken: Word2vec, Doc2vec 

2.8. Chatbots und virtuelle Assistenten 

2.8.1. Arten von Assistenten: sprach- und textbasierte Assistenten 
2.8.2. Grundlegende Bestandteile für die Entwicklung eines Assistenten: Intents, Entitäten und Dialogablauf
2.8.3. Integrationen: Web, Slack, Whatsapp, Facebook
2.8.4. Wizard-Entwicklungswerkzeuge: Dialog Flow, Watson Assistant 

2.9. Die Zukunft der künstlichen Intelligenz 

2.9.1. Wir wissen, wie man mit Algorithmen Emotionen erkennt 
2.9.2. Eine Persönlichkeit schaffen: Sprache, Ausdrücke und Inhalt 

2.10. Die Zukunft der künstlichen Intelligenz 
2.11. Reflexionen

Modul 3. Virtual Reality. Erweitert und gemischt

3.1. Markt und Trends 

3.1.1. Aktuelle Marktsituation 
3.1.2. Berichte und Wachstum nach verschiedenen Branchen 

3.2. Unterschiede zwischen virtueller, erweiterter und gemischter Realität  

3.2.1. Unterschiede zwischen immersiven Realitäten 
3.2.2. Arten von immersiver Realität 

3.3. Virtuelle Realität. Fälle und Anwendungen 

3.3.1. Ursprung und Grundlagen der virtuellen Realität 
3.3.2. Fallbeispiele für verschiedene Sektoren und Branchen 

3.4. Augmented Reality. Fälle und Anwendungen 

3.4.1. Ursprung und Grundlagen von Augmented Reality 
3.4.2. Fallbeispiele für verschiedene Sektoren und Branchen

3.5. Gemischte und holografische Realität 

3.5.1. Ursprung, Geschichte und Grundlagen von Mixed Reality und holografischer Realität 
3.5.2. Fallbeispiele für verschiedene Sektoren und Branchen 

3.6.  360°-Fotografie und -Video 

3.6.1. Typologie der Kameras
3.6.2. Verwendungszwecke von 360°-Bildern
3.6.3. Erstellen eines virtuellen 360-Grad-Raums

3.7. Virtuelle Welten schaffen 

3.7.1. Plattformen für die Erstellung virtueller Umgebungen 
3.7.2. Strategien zur Schaffung von virtuellen Umgebungen 

3.8. Benutzererfahrung (UX) 

3.8.1. Komponenten für das Benutzererlebnis  
3.8.2. Tools für die Erstellung von Benutzererlebnissen 

3.9. Geräte und Brillen für immersive Technologien 

3.9.1. Typologie der auf dem Markt befindlichen Geräte 
3.9.2. Brillen und Wearables: Funktionsweise, Modelle und Verwendung 
3.9.3. Anwendungen und Entwicklung intelligenter Brillen 

3.10. Die Zukunft der immersiven Technologien 

3.10.1. Trends und Entwicklungen  
3.10.2. Herausforderungen und Chancen 

Modul 4. Industrie 4.0 

4.1. Definition von Industrie 4.0 

4.1.1. Eigenschaften 

4.2. Vorteile von Industrie 4.0

4.2.1. Wichtige Faktoren
4.2.2. Wichtigste Vorteile 

4.3. Industrielle Revolutionen und Visionen für die Zukunft 

4.3.1. Industrielle Revolutionen 
4.3.2. Schlüsselfaktoren bei jeder Revolution
4.3.3. Technologische Prinzipien für mögliche neue Revolutionen

4.4. Die digitale Transformation der Industrie 

4.4.1. Merkmale der Digitalisierung der Industrie 
4.4.2. Disruptive Technologien
4.4.3. Anwendungen in der Industrie

4.5. Vierte industrielle Revolution. Die wichtigsten Grundsätze von Industrie 4.0 

4.5.1. Definitionen 
4.5.2. Wichtige Grundsätze und Anwendungen 

4.6. Industrie 4.0 und das industrielle Internet  

4.6.1. Die Ursprünge des IIoT  
4.6.2. Funktionsweise 
4.6.3. Schritte zur Umsetzung 
4.6.4. Vorteile 

4.7. Prinzipien der “Intelligenten Fabrik” 

4.7.1. Die intelligente Fabrik 
4.7.2. Elemente, die eine intelligente Fabrik definieren
4.7.3. Schritte zur Einrichtung einer intelligenten Fabrik 

4.8. Der Stand der Industrie 4.0 

4.8.1. Der Stand von Industrie 4.0 in verschiedenen Sektoren 
4.8.2. Hindernisse bei der Umsetzung von Industrie 4.0 

4.9. Herausforderungen und Risiken 

4.9.1. SWOT-Analyse 
4.9.2. Herausforderungen

4.10. Die Rolle der technologischen Fähigkeiten und des menschlichen Faktors 

4.10.1. Disruptive Technologien in der Industrie 4.0
4.10.2. Die Bedeutung des menschlichen Faktors. Schlüsselfaktor

Modul 5. Führend in Industrie 4.0  

5.1. Führungsqualitäten 

5.1.1. Menschlicher Faktor Führungsfaktoren 
5.1.2. Führung und Technologie  

5.2. Industrie 4.0 und die Zukunft der Produktion 

5.2.1. Definitionen 
5.2.2. Produktionssysteme 
5.2.3. Die Zukunft der digitalen Produktionssysteme

5.3. Auswirkungen von Industrie 4.0 

5.3.1. Auswirkungen und Herausforderungen  

5.4. Schlüsseltechnologien der Industrie 4.0

5.4.1. Definition von Technologien 
5.4.2. Merkmale der Technologien
5.4.3. Anwendungen und Auswirkungen 

5.5. Digitalisierung der Fertigung 

5.5.1. Definitionen 
5.5.2. Vorteile der Digitalisierung der Fertigung
5.5.3. Digitaler Zwilling 

5.6. Digitale Fähigkeiten in einer Organisation 

5.6.1. Entwicklung von digitalen Fähigkeiten 
5.6.2. Das digitale Ökosystem verstehen 
5.6.3. Digitale Geschäftsvision 

5.7. Architektur hinter einer Smart Factory 

5.7.1. Bereiche und Funktionalitäten 
5.7.2. Konnektivität und Sicherheit 
5.7.3. Anwendungsbeispiele 

5.8. Technologiemarker in der Post-Covid-Ära 

5.8.1. Technologische Herausforderungen in der Post-Covid-Ära 
5.8.2. Neue Anwendungsfälle 

5.9. Die Ära der absoluten Virtualisierung 

5.9.1. Virtualisierung 
5.9.2. Die neue Ära der Virtualisierung 
5.9.3. Vorteile

5.10. Aktueller Stand der Dinge bei der digitalen Transformation. Gartner Hype 

5.10.1. Gartner Hype  
5.10.2. Analyse der Technologien und ihres Status
5.10.3. Datenauswertung 

Modul 6. Robotik, Drohnen und Augmented Workers 

6.1. Robotik  

6.1.1. Robotik, Gesellschaft und Kino
6.1.2. Roboterkomponenten und -teile

6.2. Robotik und fortgeschrittene Automatisierung: Simulatoren, Cobots 

6.2.1. Übertragung des Gelernten 
6.2.2. Cobots und Anwendungsfälle 

6.3. RPA (Robotic Process Automatization)  

6.3.1. RPA verstehen und wie es funktioniert 
6.3.2. RPA-Plattformen, Projekte und Rollen 

6.4. Robot as a Service (RaaS)  

6.4.1. Herausforderungen und Chancen für die Implementierung von RaaS-Diensten und Robotik in Unternehmen 
6.4.2. Betrieb eines RaaS-Systems 

6.5. Drohnen und autonome Fahrzeuge 

6.5.1. Komponenten und Betrieb der Drohne 
6.5.2. Verwendung, Typologien und Anwendungen von Drohnen
6.5.3. Entwicklung von Drohnen und autonomen Fahrzeugen 

6.6. Die Auswirkungen von 5G 

6.6.1. Entwicklungen in der Kommunikation und ihre Auswirkungen 
6.6.2. Einsatzmöglichkeiten der 5G-Technologie  

6.7. Augmented Workers 

6.7.1. Mensch-Maschine-Integration im industriellen Umfeld 
6.7.2. Herausforderungen bei der Zusammenarbeit von Arbeitern und Robotern 

6.8. Transparenz, Ethik und Rückverfolgbarkeit  

6.8.1. Ethische Herausforderungen in der Robotik und künstlichen Intelligenz 
6.8.2. Methoden zur Verfolgung, Transparenz und Rückverfolgbarkeit

6.9. Prototyping, Komponenten und Entwicklung 

6.9.1. Prototyping-Plattformen 
6.9.2. Prototyping-Phasen 

6.10. Zukunft der Robotik 

6.10.1. Trends in der Robotisierung 
6.10.2. Neue Robotertypologien 

Modul 7. Automatisierungssysteme der Industrie 4.0

7.1. Industrielle Automatisierung 

7.1.1. Automatisierung 
7.1.2. Architektur und Komponenten
7.1.3. Safety 

7.2. Industrielle Robotik 

7.2.1. Grundlagen der Industriellen Robotik 
7.2.2. Modelle und Auswirkungen auf industrielle Prozesse 

7.3. PLC-Systeme und industrielle Steuerung  

7.3.1. Entwicklung und Status von PLCs
7.3.2. Entwicklung der Programmiersprachen
7.3.3. Computerintegrierte Automatisierung (CIM)

7.4. Sensoren und Aktoren 

7.4.1. Klassifizierung von Schallköpfen 
7.4.2. Sensor-Typen 
7.4.3. Signal-Standardisierung 

7.5. Überwachung und Verwaltung 

7.5.1. Aktuator-Typen 
7.5.2. Rückgekoppelte Kontrollsysteme 

7.6. Industrielle Konnektivität  

7.6.1. Standardisierte Feldbusse 
7.6.2. Konnektivität 

7.7. Proaktive/Prädiktive Wartung 

7.7.1. Prädiktive Wartung 
7.7.2. Identifizierung und Analyse von Fehlern
7.7.3. Proaktive Maßnahmen auf der Grundlage der prädiktiven Wartung 

7.8. Kontinuierliche Überwachung und präskriptive Wartung

7.8.1. Konzept der präskriptiven Wartung im industriellen Umfeld  
7.8.2. Auswahl und Nutzung von Daten für die Selbstdiagnose

7.9. Lean Manufacturing 

7.9.1. Lean Manufacturing 
7.9.2. Vorteile der Einführung von Lean in industriellen Prozessen

7.10. Industrialisierte Prozesse in der Industrie 4.0. Anwendungsbeispiele 

7.10.1. Projektdefinition 
7.10.2. Auswahl der Technologie 
7.10.3. Konnektivität 
7.10.4. Datenauswertung 

Modul 8. Industrie 4.0. Dienstleistungen und Branchenlösungen (I) 

8.1. Industrie 4.0 und Unternehmensstrategien 

8.1.1. Faktoren der Unternehmensdigitalisierung  
8.1.2. Fahrplan für die Digitalisierung von Unternehmen 

8.2. Digitalisierung von Prozessen und der Wertschöpfungskette 

8.2.1. Die Wertschöpfungskette 
8.2.2. Wichtige Schritte bei der Digitalisierung von Prozessen 

8.3. Sektorale Lösungen für den Primärsektor

8.3.1. Der wichtigste Wirtschaftszweig 
8.3.2. Merkmale der einzelnen Teilsektoren 

8.4. Die Digitalisierung des Primärsektors: Intelligente Bauernhöfe  

8.4.1. Hauptmerkmale
8.4.2. Schlüsselfaktoren der Digitalisierung 

8.5. Die Digitalisierung des Primärsektors: Digitale und intelligente Landwirtschaft

8.5.1. Hauptmerkmale
8.5.2. Schlüsselfaktoren der Digitalisierung 

8.6. Sektorale Lösungen für den Sekundärsektor  

8.6.1. Der sekundäre Wirtschaftssektor
8.6.2. Merkmale der einzelnen Teilsektoren

8.7. Die Digitalisierung des Sekundärsektors: Smart Factory  

8.7.1. Hauptmerkmale 
8.7.2. Schlüsselfaktoren der Digitalisierung

8.8. Die Digitalisierung des Sekundärsektors: Energie 

8.8.1. Hauptmerkmale 
8.8.2. Schlüsselfaktoren der Digitalisierung

8.9. Die Digitalisierung des Sekundärsektors: Konstruktion 

8.9.1. Hauptmerkmale 
8.9.2. Schlüsselfaktoren der Digitalisierung 

8.10. Die Digitalisierung des Sekundärsektors: Bergbau  

8.10.1. Hauptmerkmale 
8.10.2. Schlüsselfaktoren der Digitalisierung 

Modul 9. Industrie 4.0. Dienstleistungen und Branchenlösungen (II)

9.1. Sektorale Lösungen für den tertiären Sektor 

9.1.1. Tertiärer Wirtschaftssektor 
9.1.2. Merkmale der einzelnen Teilsektoren

9.2. Die Digitalisierung des tertiären Sektors: Transport 

9.2.1. Hauptmerkmale 
9.2.2. Schlüsselfaktoren der Digitalisierung 

9.3. Die Digitalisierung des tertiären Sektors: eHealth 

9.3.1. Hauptmerkmale 
9.3.2. Schlüsselfaktoren der Digitalisierung  

9.4. Die Digitalisierung des tertiären Sektors: Smart Hospitals  

9.4.1. Hauptmerkmale 
9.4.2. Schlüsselfaktoren der Digitalisierung 

9.5. Die Digitalisierung des tertiären Sektors: Smart Cities  

9.5.1. Hauptmerkmale  
9.5.2. Schlüsselfaktoren der Digitalisierung 

9.6. Die Digitalisierung des tertiären Sektors: Logistik 

9.6.1. Hauptmerkmale 
9.6.2. Schlüsselfaktoren der Digitalisierung 

9.7. Die Digitalisierung des tertiären Sektors: Tourismus 

9.7.1. Hauptmerkmale 
9.7.2. Schlüsselfaktoren der Digitalisierung  

9.8. Die Digitalisierung des tertiären Sektors: Fintech  

9.8.1. Hauptmerkmale 
9.8.2. Schlüsselfaktoren der Digitalisierung

9.9. Die Digitalisierung des tertiären Sektors: Mobilität

9.9.1. Hauptmerkmale 
9.9.2. Schlüsselfaktoren der Digitalisierung 

9.10. Künftige technologische Trends 

9.10.1. Neue technologische Innovationen 
9.10.2. Anwendungstrends 

Modul 10. Internet der Dinge (IoT)

10.1. Cyber-physische Systeme (CPS) in der Vision von Industrie 4.0 

10.1.1. Internet of Things (IoT)
10.1.2. Komponenten für das IoT
10.1.3. IoT-Fälle und -Anwendungen 

10.2. Internet der Dinge und cyber-physische Systeme   

10.2.1. Rechen- und Kommunikationsfähigkeiten für physische Objekte 
10.2.2. Sensoren, Daten und Elemente in cyber-physischen Systemen 

10.3. Geräte-Ökosystem 

10.3.1. Typologien, Beispiele und Anwendungen 
10.3.2. Anwendungen der verschiedenen Geräte

10.4. IoT-Plattformen und ihre Architektur 

10.4.1. Typologien und Plattformen auf dem IoT-Markt  
10.4.2. Wie eine IoT-Plattform funktioniert 

10.5. Digital Twins 

10.5.1. Der digitale Zwilling oder Digital Twin 
10.5.2. Nutzung und Anwendungen des digitalen Zwillings

10.6. Indoor & Outdoor Geolocation (Real Time Geospatial)  

10.6.1. Plattformen für Indoor- und Outdoor-Geolokalisierung 
10.6.2. Auswirkungen und Herausforderungen der Geolokalisierung in einem IoT-Projekt 

10.7. Intelligente Sicherheitssysteme 

10.7.1. Typologien und Implementierungsplattformen für Sicherheitssysteme 
10.7.2. Komponenten und Architekturen in intelligenten Sicherheitssystemen 

10.8. Sicherheit in IoT- und IIoT-Plattformen  

10.8.1. Sicherheitskomponenten in einem IoT-System 
10.8.2. Strategien zur Implementierung von IoT-Sicherheit  

10.9.  Wearables at Work 

10.9.1. Arten von Wearables in industriellen Umgebungen 
10.9.2. Erfahrungen und Herausforderungen bei der Implementierung von Wearables für Arbeitnehmer 

10.10. Implementieren einer API zur Interaktion mit einer Plattform

10.10.1. Arten von APIs, die an einer IoT-Plattform beteiligt sind  
10.10.2. API-Marktplatz 
10.10.3. Strategien und Systeme für die Implementierung von API-Integrationen

Eine einzigartige, wichtige und entscheidende Bildungserfahrung, um Ihre berufliche Entwicklung voranzutreiben und den endgültigen Sprung zu schaffen"