SylabUZ

Wygeneruj PDF dla tej strony

Industrial IoT - opis przedmiotu

Informacje ogólne
Nazwa przedmiotu Industrial IoT
Kod przedmiotu 11.9-WE-INFD-IndIoT-Er
Wydział Wydział Informatyki, Elektrotechniki i Automatyki
Kierunek Informatyka
Profil ogólnoakademicki
Rodzaj studiów Program Erasmus drugiego stopnia
Semestr rozpoczęcia semestr zimowy 2020/2021
Informacje o przedmiocie
Semestr 2
Liczba punktów ECTS do zdobycia 4
Typ przedmiotu obowiązkowy
Język nauczania angielski
Sylabus opracował
  • dr inż. Emil Michta, prof. UZ
Formy zajęć
Forma zajęć Liczba godzin w semestrze (stacjonarne) Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne) Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne) Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne) Forma zaliczenia
Wykład 15 1 - - Zaliczenie na ocenę
Laboratorium 30 2 - - Zaliczenie na ocenę
Projekt 15 1 - - Zaliczenie na ocenę

Cel przedmiotu

- Acquaintance with the basics of functioning and IIoT technologies,

- Mastering the principles of designing and implementing IIoT systems,

- Analysis of network traffic in IIoT systems.

 

Wymagania wstępne

Basics of computer and industrial networks. Safety engineering, machine learning.

Zakres tematyczny

Introduction to Industrial Internet of Things (IIoT). IIoT architecture. IIoT platforms. Sensors and actuators in IIoT networks. IIoT hubs and gates. Communication with IIoT nodes. IIoT communication protocols. Data collection and processing. IIoT security. Rules for creating IIoT applications, quick application prototyping. OT and IT technologies in IIoT applications. Network traffic analysis. IIoT integration with the enterprise network and production analysis. Designing IIoT systems. Centralized and distributed systems. Network Services. Machine learning in edge analysis IIoT. Differences between IIoT and IoT and WoT. IIoT applications.

Metody kształcenia

lecture: discussion, consultation, conventional lecture,
laboratory: discussion, consultation, group work, laboratory exercises,
project: discussion, consultation, group work, project method.

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu Symbole efektów Metody weryfikacji Forma zajęć

Warunki zaliczenia

Lecture - the pass condition is to obtain a positive grade from the colloquium,
Laboratory - the condition of getting credit is obtaining positive grades from all laboratory exercises, planned to be implemented under the laboratory program,
Project - the condition for getting credit is the completion of a design task commissioned by the teacher.
Components of the final grade = lecture: 30% + laboratory: 40% + project 30%.

Literatura podstawowa

  1. Guinard D.D.: Internet rzeczy. Helion, 2017. (in polish)
  2. Hanes D. i inni: IoT Fundamentals: Networking Technologies, Protocols, and Use Cases. Cisco, 2017.
  3. Jeschke S.: Industrial Internet of Things: Cybermanufacturing Systems. Springer, 2016. 
  4. Slana D. i inni: Enterprise IoT. O'Reilly Media Inc. USA, 2015.

Literatura uzupełniająca

  1. Lobel L., Boyd E. D., Microsoft Azure SQL Database. Krok po kroku, Helion, 2014. (in polish)
  2. Vermesan O., Friess P., Internet of things: converging technologies for smart environments and integrated ecosystems. River Publishers, 2013.
  3. Zhou H., The Internet of Things in the Cloud: A Middleware Perspective, CRC Press, 2013.

Uwagi


Zmodyfikowane przez prof. dr hab. inż. Andrzej Obuchowicz (ostatnia modyfikacja: 29-04-2020 12:06)