Vom Experimentierkasten zur Industrieanwendung
Lernen mit System
Das Internet of Things (IoT) prägt zunehmend Industrie und Alltag. An der OST erwerben Studierende bereits früh die Kompetenzen, solche Systeme zu verstehen und selbst zu gestalten. Herzstück ist der IoT-Experimentierkasten – ein Lernset mit Einplatinencomputer, Sensoren, Aktoren und Kabeln. Damit bauen Studierende im Unterricht kleine vernetzte Anwendungen und lernen, wie Daten gemessen, verarbeitet und interpretiert werden. Schrittweise entsteht so das Verständnis für die Entwicklung von IoT-Lösungen – etwa für eine automatische Bewässerung oder ein Füllstandsystem mit digitaler Benachrichtigung.
Praxisorientiertes Lernen
Der IoT-Experimentierkasten wird in mehreren Fachrichtungen im Studium eingesetzt – unter anderem in Mechatronik, Elektrotechnik, Embedded Systems, Data Engineering und Künstlicher Intelligenz. Die Studierenden arbeiten selbstständig an Aufgaben und entwickeln Prototypen. So lernen sie, theoretisches Wissen praktisch umzusetzen. In Projekten, die im Rahmen einer Bachelorarbeit entwickelt wurden, entstanden bereits zahlreiche Systeme, die in Unternehmen eingesetzt werden, so zum Beispiel ein Universalgateway zur Vernetzung von Motoren, Türen oder Heizungen.
«Wer sein technisches Wissen mit künstlicher Intelligenz erweitert, kann schon heute viele Prozesse mit vergleichsweise wenig Aufwand eigenständig automatisieren, oft sogar ohne tiefes Spezialwissen.»
René Pawlitzek, Professor für Informatik am ESA Institut für Elektronik, Sensorik und Aktorik der OST
Wissen für die Industrie von morgen
Seit seiner Einführung 2021 hat sich der IoT-Experimentierkasten bewährt. Ab Herbst 2025 bietet die OST eine neue Version mit Python-Anleitungen an – besonders geeignet für Einsteigerinnen und Einsteiger ohne Programmiererfahrung. Das Lernset wird auch anderen Hochschulen angeboten. Mit dem praxisnahen Ansatz erwerben Studierende wichtige Grundlagen für den industriellen Alltag, in dem IoT-Systeme allgegenwärtig sind. Professor René Pawlitzek, der das Lernset erdacht und zusammen mit Robert Schöch implementiert hat, betont: «Wer sein technisches Wissen mit künstlicher Intelligenz erweitert, kann schon heute viele Prozesse mit vergleichsweise wenig Aufwand eigenständig automatisieren, oft sogar ohne tiefes Spezialwissen.»