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General information
Komplexe Systeme in der Automatisierungstechnik
Complex Automation Systems
ME121
KomplSysAuto-01-MA-M
Prof. Dr. Wree, Christoph (christoph.wree@haw-kiel.de)
Prof. Dr. Wree, Christoph (christoph.wree@haw-kiel.de)
Sommersemester 2026
1 Semester
In der Regel im Sommersemester
Deutsch
Curricular relevance (according to examination regulations)
Study Subject Study Specialization Study Focus Module type Semester
M.Sc. - MIE - Information Engineering (PO 2022, V3) Wahlmodul
M.Eng. - MET - Elektrische Technologien (PO 2025, V20261) Mechatronik Verpfl. Wahlmodul, PVO §3
M.Eng. - MET - Elektrische Technologien (PO 2025, V20261) Wahlmodul
M.Eng. - MET - Elektrische Technologien (PO 2017, V3) Kommunikationstechnik und Embedded Systems Wahlmodul
M.Eng. - MET - Elektrische Technologien (PO 2017, V3) Wahlmodul
M.Eng. - BT - Battery Technologies Pflichtmodul
M.Eng. - MET - Elektrische Technologien (PO 2017, V3) Elektrische Energietechnik Wahlmodul
Qualification outcome
Areas of Competence: Knowledge and Understanding; Use, application and generation of knowledge; Communication and cooperation; Scientific self-understanding / professionalism.
Die Studierenden können Konzepte und Methoden zum strukturierten Entwurf von komplexen Automatisierungssystemen (AS) anwenden.
Die Studierenden können komplexe Automatisierungssysteme analysieren, erklären, entwerfen und umsetzen.

Students are able to apply concepts and methods for the structured design of complex automation systems (AS).
Students can analyze, explain, design and implement complex automation systems.
Die Studierenden können komplexe fachbezogene Probleme im Team diskutieren, lösen und zusammenhängend erklären.

Students can discuss, solve and coherently explain complex technical problems in a team.
Die Studierenden können
- Ziele für Lern- und Arbeitsprozesse definieren,
- Anforderungen erkennen, beschreiben und erläutern.

Students can
- define goals for learning and work processes,
- recognize, describe and explain requirements.
Content information
Vorlesungsinhalte:
Wichtige Standards zum Entwurf von Automatisierungssystemen (AS)
Vorgehensmodelle zum Entwurf von AS
Möglichkeiten der Systemmodellierung und Simulation für IEC 61131 basierte AS
Agentenorientierte Softwareentwicklung für IEC 61131 basierte AS
Koordination paralleler Prozesse mit Petri-Netzen
Bewegungsplanung für Fertigungszellen
Mechanismen zum Identifizieren von Werkstücken (Vision, RFID)
Maschinelles Lernen für AS
Cloudbasierte Dienste für AS
Condition Monitoring
Virtual Reality und Augmented Reality für AS
Objektklassifikation mit Machine Learning (TwinCAT ML)
AS für die Batterieproduktion (Produktionsmaschinen für Lithium-Ionen-Batteriezellen: Laserschneid-, Schweiß- und Ablationsmaschinen; Maschinen zur Herstellung von Verbundfolien; Abfüllprozessmaschinen; Entgasungs- und Versiegelungsmaschinen; Modulherstellungsmaschinen; Prüf- und Inline-Prozessüberwachungsmaschinen)

Laborinhalte:
Echtzeitsimulation für AS (Matlab Simulink, TwinCAT)
SPS-basierte Programmierung eines Delta-Roboters (TwinCAT)
Virtuelle Inbetriebnahme eines Delta-Roboters in 3D (TwinCAT, Unity)
Programmierungen einer Fertigungszelle mit Transportsystems (Beckhoff XTS, TwinCAT)
Machine Vision (TwinCAT Vision)

Lecture content:
Important standards for the design of automation systems (AS)
Procedure models for the design of AS
Possibilities of system modeling and simulation for IEC 61131-based AS
Agent-oriented software development for IEC 61131-based AS
Coordination of parallel processes with Petri nets
Motion planning for production cells
Mechanisms for identifying workpieces (vision, RFID)
Machine learning for AS
Cloud-based services for AS
Condition monitoring
Virtual reality and augmented reality for AS
AS for battery production (production machines for lithium-ion battery cells: laser cutting, welding, ablation machines; composite foil formation machines; filling and soaking process machines; degassing and sealing machines; module manufacturing machines; testing and inline process monitoring machines)

Laboratory content:
Real-time simulation for AS (Matlab Simulink, TwinCAT)
PLC-based programming of a delta robot (TwinCAT)
Virtual commissioning of a delta robot in 3D (TwinCAT, Unity)
Programming of a production cell with transport system (Beckhoff XTS, TwinCAT)
Machine vision (TwinCAT Vision)
Object classification with machine learning (TwinCAT ML)
Vogel-Heuser: Handbuch Industrie 4.0, Springer Verlag
Hippenheimer: Automatische Identifikation für Industrie 4.0, Springer Verlag
Bindel: Projektierung von Automatisierungsanlagen, Springer Verlag
Göhner: Agentensystem in der Automatisierungstechnik, Springer Verlag
Lunze, Automatisierungstechnik, De Gruyter Olderbourg Verlag
https://www.degruyter.com/view/title/570651
Teaching formats of the courses
Teaching format SWS
Labor 2
Lehrvortrag 2
Workload
4 SWS
5,0 Credits
48 Hours
102 Hours
Module Examination
Method of Examination Duration Weighting wird angerechnet gem. § 11 Satz 2 PVO Graded Remark
Laborprüfung 0 % Die erfolgreiche Umsetzung aller 6 Laborversuche ist notwendig, um das Modul zu bestehen. Successful completion of all 6 laboratory experiments is required to pass the module.
Präsentation 40 Minutes 100 % Zur Präsentation gehört eine schriftliche Ausarbeitung. The presentation includes a written summary.
Miscellaneous
SPS-Programmierkenntnisse sind notwendig: z.B. durch AUT1 und/oder BE131 und/oder XSPS

PLC programming knowledge is required
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