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n.BA.AD.DFP1.24HS (Digital Food Processing) 
Modul: Digital Food Processing
Diese Information wurde generiert am: 10.08.2026
Nr.
n.BA.AD.DFP1.24HS
Bezeichnung
Digital Food Processing
Credits
4

Beschreibung

Version: 4.0 gültig ab 01.08.2026

 

Studiengang  Applied Digital Life Sciences
Geltende Rechtsordnung  RPO vom 29. Januar 2008, Studienordnung des Dept. N vom 15. Dez. 2009, Anhang für den Bachelorstudiengang Applied Digital Life Sciences
Modultyp   
  Pflichtmodul X Wahlpflichtmodul   Wahlmodul
Plansemester  5. Semester
Modulverantwortliche/r  Manuel Nüesch
Telefon / E-Mail  +41 (0)58 934 58 36 / manuel.nueesch@zhaw.ch
Beteiligte Mitarbeitende und Lehrbeauftragte  Manuel Nüesch und weitere interne ReferentInnen
Vorausgesetzte Module  -
Zu erreichende Kompetenzen  Fachliche Kompetenzen:
Die Studierenden können:
  • Die digitale Fabrik gestalten: Die hierarchische Struktur moderner Produktionssysteme (Automatisierungspyramide) verstehen und die Rolle von MES und ERP als informationstechnisches Rückgrat der Industrie 4.0 definieren
  • Smarte Messketten realisieren: IoT-Sensoren (wie die iSpindel) hardwareseitig integrieren und mittels Edge Computing (Raspberry Pi) eine Echtzeit-Überwachung komplexer biologischer Prozesse aufbauen
  • Prozesse modellieren und automatisieren: Die Brücke zwischen Technik und IT schlagen, indem sie Produktionsabläufe mittels BPMN 2.0 standardisieren und in digitale Steuerungskonzepte überführen
  • Datengestützte Optimierung meistern: Mittels Design of Experiments (DoE) systematisch die Wechselwirkungen von Prozessparametern (z.B. Temperatur, Zeit) analysieren, um Produktqualität und Effizienz zu maximieren
  • Investitionsprojekte professionell bewerten: Die ökonomische Attraktivität von Automatisierungsvorhaben durch Kennzahlen wie NPV, IRR und TCO berechnen und gegenüber dem Management überzeugend begründen
  • Requirements Engineering anwenden: Von der Vision zum fertigen System gelangen, indem sie präzise Lasten- und Pflichtenhefte als vertragliche und technische Realisierungsgrundlage erstellen
Überfachliche Kompetenzen:
Die Studierenden können /kennen:
  • Interdisziplinär agieren: Als Schnittstelle zwischen Verfahrenstechnik, IT und Betriebswirtschaft komplexe Projekte koordinieren
  • Strategisch entscheiden: Technologische Lösungen nicht nur nach ihrer Machbarkeit, sondern auch nach ihrem strategischen Fit und ihrer Wirtschaftlichkeit bewerten
  • Transferleistung erbringen: Erlernte Methoden auf unterschiedliche Case Studies in der Lebensmittelindustrie übertragen
Inhalt des Moduls
  • Industrie 4.0 in der Food-Branche: Von der Dampfmaschine zur selbstoptimierenden Anlage – Trends und Reifegrade der Automatisierung
  • Product Case Study (z.B. Fermentationsprozess): Am Beispiel eines realen Produkts (wie Bier) wird der Weg vom Rohstoff zum digital überwachten Endprodukt praktisch durchlaufen
  • IoT & Smart Sensing: Aufbau eines Fermentations-Monitorings mit drahtlosen Sensoren, Datenbanken und Dashboards
  • Prozess-Standardisierung mit BPMN: Visuelle Modellierung von Abläufen als Basis für die digitale Integration in MES-Systeme
  • Effizienzsteigerung durch DoE: Systematische Versuchsplanung zur Identifikation von kritischen Prozessfaktoren und deren Interaktionen
  • Engineering & Wirtschaftlichkeit: Erstellung technischer Spezifikationen sowie die Berechnung der Amortisation (ROI) moderner Robotik- und Anlagenlösungen
  • Scale-up & Industrialisierung: Ausblick auf die Überführung von Pilotprozessen in industrielle Abfüll- und Verpackungsanlagen unter Berücksichtigung von Kapazitätsplanung und Prozessstabilität
Anschlussmodule Digital Food Processing 2
Unterrichtsmethoden 
  • Projektbasiertes Blended Learning: Kombination aus gezieltem Selbststudium der Theorie und unmittelbarer praktischer Anwendung in zwei Hauptprojekten (Realprodukt-Herstellung und IoT-Monitoring)
  • Case-Study-Methodik: Analyse realer industrieller Problemstellungen zur Einübung von Layoutplanung, Wirtschaftlichkeitsrechnung und Prozessanalyse
  • Hands-on Lab-Training: Praktische Workshops zur digitalen Integration, grafischen Modellierung und statistischen Versuchsplanung
Digitale Lernressourcen 
  • Lernvideos und Lehrtexte
  • Übungs- und Anwendungsaufgaben im aktiven Plenum
  • Unterstützung von Übungen und Praktika mit «Boris und Arduino»
  • E-Praktikum und -übungen
Unterrichtsgliederung / Gesamtaufwand   
 Kontaktstudium 56
 Begleitetes Selbststudium 34
 Autonomes Selbststudium 30
 Total Workload 120
Präsenzverpflichtung im Unterricht  Ja: Präsenzpflicht bei Praktika und E-Übungen
Leistungsnachweise 
  • Abgesetzte schriftliche Modulprüfung (70%)
  • Erfahrungsnote (30%)
Bei einer geringen Teilnehmerzahl kann die Prüfungsform der Repetitionsprüfung nach Absprache mit der Studiengangleitung durch Dozierende abgeändert werden: z.B. anstatt einer schriftlichen kann eine mündliche Prüfung abgehalten werden. Bitte entsprechende Meldung der geänderten Prüfungsform per E-Mail (ohne Formular) an pruefungsadmin.lsfm@zhaw.ch und Cc. Studiengangleitung.
Unterrichtssprache  Englisch
Bemerkungen  -

 

Hinweis

Kurs: Digital Food Processing
Nr.
n.BA.AD.DFP1.24HS.V
Bezeichnung
Digital Food Processing

Hinweis

  • Für das Stichdatum 10.08.2026 ist kein Modulbeschreibungstext im System verfügbar.