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Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften

Nicht angemeldet (Samstag, 23. November 2024 17:06:35)  

n.BA.AD.DFP2.24HS (Digital Food Processing 2) 
Modul: Digital Food Processing 2
Diese Information wurde generiert am: 23.11.2024
Nr.
n.BA.AD.DFP2.24HS
Bezeichnung
Digital Food Processing 2
Credits
2

Beschreibung

Version: 2.0 gültig ab 01.08.2024

 

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  6. Semester
Modulverantwortliche/r  Manuel Nüesch
Telefon / E-Mail  +41 (0)58 934 58 36 / manuel.nueesch@zhaw.ch
Beteiligte Mitarbeitende und Lehrbeauftragte 
  • Manuel Nüesch
  • Tilo Hühn
  • Externe Referenten für Digitalisierung und Industrieautomation
Vorausgesetzte Module  Digital Food Processing 1
Zu erreichende Kompetenzen  Fachliche Kompetenzen:
Die Studierenden können:
  • können mithilfe einer Prozessanalyse («problem-based») Modifikations-, Überarbeitungs- und Optimierungsstrategien erarbeiten.
  • können erklären, wie mithilfe einer Prozessanalyse und Produktanalyse innovative Lebensmittelprozesse «solution-based» entwickelt werden.
  • bewerten die Zusammenhänge zur Prozessevaluation unter ökologischen, ökonomischen, sozialen, sensorischen, nutritiven und technologischen Gesichtspunkten.
  • können einen Funktionsbeschrieb für die Steuerung eines Teilprozesses erstellen.
  • können in Zusammenarbeit mit Prozessingenieur*innen ein Steuerungskonzept entwickeln.
  • können die Funktionsprinzipien eingesetzter Messtechnologien beschreiben.
Überfachliche Kompetenzen:
Die Studierenden können /kennen:
  • gehen mit administrativen Fesseln agil um und lernen diese zu kompensieren.
  • vertiefen ihre Erfahrungen in der Teambildung und Zusammenarbeit in diversen Settings.
Inhalt des Moduls
  • Entwicklung und Evaluation von innovativen Lebensmittelverarbeitungsprozessen oder Teilprozessen
  • Kontinuierliche Messtechnologien (Druckmessung, NIR, Chromatographie, pH, Temperatur, optische Verfahren etc. 
  • Fallbeispiele kontinuierlicher Prozesssteuerungen
  • Reverse Engineering/Teilprozessanalyse eines Standardprozesses zur Erkennung von Prozessmodifikationsoptionen
  • Funktionsbeschriebe
  • Potenzialanalyse zur Etablierung selbststeuernder Prozesselemente (Kontinuierliche Messtechnik, Wissensbasierte Steuerung (Regelwerk), automatisiertes Denken (Neuronales Netzwerk) sowie deren Kombination
Anschlussmodule -
Unterrichtsmethoden 
  • Einsatz des «Blended Learning» Konzepts, u.a. eigenverantwortliches Erarbeiten von theoretischen Inhalten mit Lernvideos und Lehrtexten.
  • Einsatz von Case-Studies, um erarbeitetes theoretisches Wissen für eine reale industrielle Herausforderung anzuwenden.
Digitale Lernressourcen 
  • Lernvideos und Lehrtexte
  • Übungs- und Anwendungsaufgaben im aktiven Plenum
  • E-Praktikum und -übungen
Unterrichtsgliederung / Gesamtaufwand   
 Kontaktstudium 28
 Begleitetes Selbststudium 14
 Autonomes Selbststudium 18
 Total Workload 60
Präsenzverpflichtung im Unterricht  Ja: Präsenzpflicht bei Praktika und E-Übungen
Leistungsnachweise  Erfahrungsnote 100%: Case-Study, Prozesspräsentation und Dokumentation in Form einer Prozessbeschreibung und mündlichen Prüfung.
Unterrichtssprache  Englisch
Bemerkungen  -

 

Kurs: Digital Food Processing 2
Nr.
n.BA.AD.DFP2.24HS.V
Bezeichnung
Digital Food Processing 2

Hinweis

  • Für das Stichdatum 23.11.2024 ist kein Modulbeschreibungstext im System verfügbar.