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



Preis je Teilnehmer

Erfahrungsberichte (1)

Kombinierte Kurse

Big Data Business Intelligence for Govt. Agencies

35 Stunden

IOTA, Block Chain & HyperLedger for distributed IoT

10 Stunden

Verwandte Kategorien