Schulungsübersicht

 

Modul-1 Einführung, Grundlagen und Fallstudien von Energieversorgungsunternehmen

  • Grundlagen aller Technologie-Stacks im IIoT
  • IoT-Anpassungsrate im Energieversorgungsmarkt & wie sie ihr zukünftiges Geschäftsmodell und ihren Betrieb auf das IoT ausrichten
  • Breit angelegte Anwendungsbereiche
  • Smart Meter, Smart Car, Smart Grid- kurze Definition, Einführung und Herausforderungen
  • Erstellung von Geschäftsregeln für das IoT
  • 3-Schichten-Architektur von Big Data –Physikalische (Sensoren), Kommunikation und Datenintelligenz
  • Sich entwickelnde Standards und Plattformen wie Azure, AWS und Google-kurze Vorstellung. Was sie bieten und was sie nicht bieten

Modul 2: Sensoren,  Hardware & Sensornetzwerke

  • Grundlegende Funktion und Architektur eines Sensors –Sensorkörper, Sensormechanismus, Sensorkalibrierung, Sensorwartung, Kosten- und Preisstruktur, alte und moderne Sensornetzwerke- Alle Grundlagen über die Sensoren
  • Entwicklung von Sensorelektronik - IoT vs. Legacy und Open Source vs. traditionelles PCB-Design
  • Entwicklung von Sensorkommunikationsprotokollen –Geschichte bis hin zu modernen Tagen. Alte Protokolle wie Modbus, Relais, HART bis hin zu modernen Protokollen wie Zigbee, Zwave, X10, Bluetooth, ANT, 6LoPAN, WiFi-x, NB-IoT, SignalFx, LORA
  • Stromversorgungsoptionen für Sensoren - Batterie, Solar, Mobilfunk und PoE
  • Energy Harvesting-Lösungen für Wearables
  • SoC (Sensoren auf Chips) und MEMS-basierte Sensoren
  • Anpassung der Abtastrate an die Anwendung – warum ist das in der Wirtschaft wichtig?
  • Was ist ein Sensornetzwerk?Was ist ein Ad-hoc-Netzwerk?
  • Drahtloses vs. drahtgebundenes Netzwerk
  • Autopairing und Wiederanbindung
  • Welche Anwendungen sind zu verwenden und wo
  • Mathematische Übung, um herauszufinden, welches Netz wo eingesetzt werden soll

Modul 3:  Die wichtigsten Sicherheits- und Risikoprobleme im IoT

  • Firmware-Patching-Risiko - der weiche Bauch des IoT
  • Detaillierte Überprüfung der Sicherheit von IoT-Kommunikationsprotokollen - Transportschichten ( NB-IoT, 4G, 5G, LORA, Zigbee usw.) und Anwendungsschichten – MQTT, Web Socket usw.
  • Anfälligkeit von API-Endpunkten - Liste aller möglichen API in der IoT-Architektur
  • Anfälligkeit von Gate-Way-Geräten und -Diensten
  • Schwachstelle der angeschlossenen Sensoren - Gateway-Kommunikation
  • Schwachstelle von Gateway- Server Kommunikation
  • Verwundbarkeit von Cloud-Datenbankdiensten im IoT
  • Verwundbarkeit von Anwendungsschichten
  • Schwachstelle des Gateway-Verwaltungsdienstes - lokal und cloudbasiert
  • Risiko der Protokollverwaltung in Edge- und Non-Edge-Architekturen

Modul 4:   Maschinelles Lernen, KI, Analytik  für intelligentes IoT

  • Wie hoch ist die Investitionsrendite für intelligentes IoT?
  • In der Energieversorgung - Stromqualität, Energiemanagement, andere Analysen als Dienstleistung (AAS)
  • Einführung in analytische Stacks im IoT - Merkmalsextraktion, Signalverarbeitung, maschinelles Lernen
  • Einführung in die digitale Signalverarbeitung
  • Grundlagen von Analytik-Stacks in IoT-Anwendungen
  • Klassifizierungstechniken lernen
  • Bayessche Vorhersage - Vorbereitung der Trainingsdatei
  • Support-Vektor-Maschine
  • Bild- und Videoanalytik für IoT
  • Betrugs- und Warnanalyse durch IoT
  • Echtzeit-Analytik/Stream-Analytik
  • Scalability-Probleme von IoT und maschinellem Lernen
  • FOG-Berechnungen
  • Edge-Architektur

Modul 5:   Smart Metering- Standards, Sicherheit und Zukunft

  • Intelligente Verbrauchsmessung,
  • Offene Smart-Grid-Protokolle (OSGP)
  • ANSI C 2.18-Protokolle
  • NIST-Standard für HAN (Home Area Network)
  • Home Plug Powerline Allianz
  • Sicherheitsstandard für intelligente Zähler - IEC 62056
  • Sicherheitsanfälligkeit von Smart Metering - Fallstudien

Modul 6:  Cloud-Plattform für IoT / Iaas/Paas/Saas für IoT

  • Iaas : Infrastruktur als Dienst - sich entwickelnde Modelle
  • Mechanismen für Sicherheitsverletzungen in der IOT-Schicht für Iaas
  • Middleware für Iaas-Geschäftsimplementierung im Gesundheitswesen, in der Heimautomatisierung und in der Landwirtschaft
  • Iaas-Fallstudie für Fahrzeuginformationen für Autoversicherungen und Landwirtschaft
  • Paas: Plattform als Dienst im IoT. Fallstudien zu einigen IoT-Middlewares
  • Saas : Software/System als Service für IoT-Geschäftsmodelle
  • Updates und Patches über Web-OTA-Mechanismus
  • Microsoft IoT Central als Beispiel für eine PaaS-Plattform
  • Google IoT, AWS IoT PaaS-Plattform

Modul 7:  Zukunft von Smart Grid und Smart Metering

  • EV-Laden als Dienstleistung
  • EV als mobile Batterie- und Ladegerätbörse
  • Große Batteriespeicher – Hydro-Batterie, Lithium-Batterie und andere Initiative
  • Aufladen und Speichern als Dienstleistung
  • Netz als Dienstleistung für den P2P-Energiehandel
  • Einsatz von Distributed-Ledger-Technologie im P2P-Energiehandel - Blockchain, HyperLedger und DAG
  • IOTA/TIANGLE im P2P-Laden
  • IOTA/TANGLE für intelligente Energie und intelligente Verträge

Modul 8:  Einige gängige IoT-Systeme für die Monetarisierung von Versorgungsleistungen

  • Hausautomatisierung
  • Intelligentes Parken
  • Energie-Optimierung
  • Automotive-OBD /Iaas/Paas für Versicherungen und Parken
  • Mobile Parkscheinautomaten
  • Standortverfolgung in Innenräumen
  • Intelligente Beleuchtung für eine intelligente Stadt
  • Intelligentes Abfallentsorgungssystem
  • Intelligente Verschmutzungskontrolle in der Stadt

Modul 9 : Mobiles IoT-Modem, 4G, 5G, NB-IOT

  • 4G IoT-Standards für IoT : LTE-M-Anwendungen, NB-IoT, UNB-Standard für 3GPP, 4G , LTE CAT-1 IoT
  • 5G IoT-Standard für IoT: LPWA, eMTC , IMT 2020 5G
  • Detaillierte Architektur von IoT Mobile Modem
  • Sicherheitsschwachstellen von 4G/5G und Funknetzen
  • IoT-Gateways - Architektur, Klassifizierung und Sicherheitsfragen

Modul 10 : Managed IoT Service  : IoT-Verwaltungsschichten

  • Sensor-Einbindung
  • Sensor-Kartierung
  • Digitaler Zwilling
  • Asset-Management
  • Verwaltung von Geräten und Gateways von Drittanbietern
  • Verwaltung der Konnektivität von Sensoren und Gateways
  • Verwaltung des Zustands von Geräten und Gateways
  • Verwaltung von Sensorkalibrierung und QC
  • Verwaltung OTA/Patching in großem Maßstab
  • Verwaltung von Firmware, Middleware und analytischen Builds in verteilten Systemen
  • Sicherheits- und Risikomanagement
  • API-Verwaltung
  • Protokollverwaltung

Modul 11 : Verwaltung kritischer Vermögenswerte

  • Überprüfung des bestehenden faseroptischen Netzes, SCADA, PLC für Kraftwerke, Umspannwerke und kritische Transformatoren.
  • SHM (Structural Health Monitoring) des DAM-Systems -ICOLD-Standard für die Dammüberwachung
  • Aufrüstung von SCADA auf ein lokales Cloud-basiertes System (keine öffentliche Cloud)
  • Umstellung von SCADA/PLC auf eine intelligente lokale Cloud für ein effizienteres Management von kritischen Anlagen
  • Strategie für eine neue Politik zur Einführung von intelligenten Geräten

 

 

Voraussetzungen

  • Sollte Grundkenntnisse über Geschäftsabläufe, Geräte, elektronische Systeme und Datensysteme haben
  • Muss ein Grundverständnis für Software und Systeme haben
  • Grundlegendes Verständnis von Statistics (in Excel-Ebenen) Zielpublikum
  1. Entscheidungsträger/Strategen/Politiker
  • Ingenieurtechnische Leiter, Hauptentwickler, Sicherheitsexperten

Aufteilung des Moduls (jedes Modul 2 Stunden, Kunden können eine beliebige Anzahl von Modulen anfordern): Insgesamt 22 Stunden, 3 Tage

  22 Stunden
 

Teilnehmerzahl


Beginnt

Endet


Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.

Erfahrungsberichte (3)

Kombinierte Kurse

IoT ( Internet of Things) for Entrepreneurs, Managers and Investors

  21 Stunden

Big Data Business Intelligence for Govt. Agencies

  35 Stunden

Industrial IoT (Internet of Things) for Manufacturing Professionals

  21 Stunden

IoT Security

  21 Stunden

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