Een aantal studieonderdelen van de Fontys-opleiding Technische Informatica, met name op het gebied van de Industriële Automatisering worden nader toegelicht. In het begin van de opleiding zijn er oriënterende eenheden, zoals de module Productiesystemen (PRS) en het project Industriële Automatisering (ProIA). Bij PRS wordt het onderwijs uitgevoerd in de vorm van theorie- en practicumopdrachten, respectievelijk individueel en in groepen. Bij ProIA wordt een praktijkproject nagebootst. In het vierde jaar zijn er voor studenten die de afstudeervariant Industriële Automatisering hebben gekozen specialisatiemodulen en een project op dit gebied. Er wordt vooral aandacht besteed aan de onderwijsvormen, die in het eerste deel van de opleiding worden toegepast. In de loop der jaren is een lesmodule op gebied van Industriële Automatisering "uitgeëvolueerd" tot zijn huidige vorm. Sinds IA een afstudeervariant is geworden binnen de opleiding Technische Informatica zijn daar nog een aantal onderwijsvormen bij gekomen met name in de vorm van practica en projecten op dit gebied.
DOCUMENT
Al jaren lang klaagt de industrie steen en been over de teloorgang van het vakgebied Industriële Automatisering. In het algemeen verstaat men hieronder de softwarematige (maar deels ook hardwarematige) oplossingen die nodig zijn voor het besturen en monitoren van industriële processen. Te denken valt aan besturing van robots en transportsystemen, al of niet met gebruikmaking van PLC's en het bewaken van processen met SCADA-systemen. Daarnaast zijn er natuurlijk nog talloze andere voorbeelden aan te dragen. Het lijkt moeilijk te zijn om in deze gebieden voldoende hoog opgeleide mensen te vinden die de processen kunnen overzien.
DOCUMENT
Er wordt te weinig aan ICT gedaan in het onderwijs, schreef Marcel Creemers in september in Automatisering Gids. Er dreigt een tekort aan mensen die een brug kunnen slaan tussen business en IT. Maar dat wil niet zeggen dat de docenten stilzitten, zegt Piet Alblas. Samen met het bedrijfsleven hebben hogescholen tal van netwerken in het leven geroepen om kennis te delen. Dat is niet voldoende maar wel een belangrijk begin.
DOCUMENT
Automatisering in de financiële wereld is een niet te stoppen ontwikkeling: we kunnen het niet stoppen en we hoeven het ook helemaal niet te stoppen. Automatisering zal ons namelijk veel goeds brengen: sneller werken, minder fouten, meer mogelijkheden.
LINK
Het aantal banen neemt toe. Jaarlijks ontstaan er volgens CBS (2019) ongeveer 900 duizend vacatures. Deze keer is de verandering op de arbeidsmarkt niet het resultaat van één enkele factor, maar eerder een combinatie van vijf factoren: snelle technologische vooruitgang, diepgaande veranderingen in gezondheid en demografie, een groeiende economie, toenemende globalisering en belangrijke maatschappelijke veranderingen - die samen een groot deel van wat we als vanzelfsprekend beschouwen, fundamenteel transformeren (Gratton, 2011). Digitalisering en automatisering spelen een grote rol bij deze veranderingen. Er zijn optimistische voorspellingen dat nieuwe technologieën de arbeidsmarkt ten goede komen. Technologie verlaagt bijvoorbeeld de werkdruk. We zouden door technologie zelfs naar een kortere werkweek kunnen en nieuwe banen erbij krijgen, zodat niemand ongewild zonder werk komt te zitten (Ford, 2015; Giang, 2015; Mahdawi, 2017; MGI, 2017). Echter, de angst dat automatisering banen over gaat nemen en er een tekort aan werk gaat ontstaan, is ook een veelgehoorde zorg (Alexis, 2017; Ford, 2015; Giang, 2015; MGI, 2017; WRR. 2013).
DOCUMENT
“Hoe kunnen bedrijfsregel management systemen geclassificeerd worden?” Voor bedrijven kan deze classificatie een belangrijke rol spelen in het selectieproces van een BRMS. Er bestaan meerdere classificatieschema’s van BRMS’en. Drie veelgebruikte schema’s zijn: 1) een classificatie naar de variabiliteit van een bedrijfsregel, 2) een classificatie naar de levenscyclus van een bedrijfsregel en 3) een classificatie naar de waardepropositie van een bedrijfsregel. In dit artikel gaan we dieper in op het tweede classificatieschema: de classificatie naar de levenscyclus van een bedrijfsregel.
LINK
Bijdrage aan de Spui25-bijeenkomst De roman en het geschreven woord in tijden van technologisering, ter gelegenheid van de verschijning van Maxim Februari’s laatste boek De onbetrouwbare verteller. (Meer van dit in mijn nieuwe boek Frictie: Ethiek in tijden van dataïsme, dat in mei 2020 verschijnt bij De Bezige Bij.)--Talk held at the Spui25 event The Novel and the Written Word in Technological Times, celebrating the publication of Maxim Februari’s latest book De onbetrouwbare verteller (The Unreliable Narrator). More on this topic in my upcoming book on Friction: Ethics in Times of Dataism (in Dutch), May 2020, De Bezige Bij.
MULTIFILE
Dit beroepsproduct is ontwikkeld als afstudeeropdracht voor Planon. Het onderzoek richtte zich op de ontwikkeling van een softwareoplossing, waarmee Planon haar klanten kan helpen zakelijke evenementen efficiënter te organiseren, kosten besparen en duurzamer beheren, zonder dat dit ten koste gaat van de gastbeleving. Het doel was om inzicht te krijgen in de handelingen die bij evenementmanagement komen kijken en of deze processen geautomatiseerd kunnen worden, met behoud van een optimale gastbeleving.
MULTIFILE
De laatste decennia is tijd een strategische concurrentiefactor geworden in de maakindustrie (Demeter, 2013; Godinho Filho et al., 2017a; Gromova, 2020). Naast tijdige levering verwacht de klant ook keuze, maatwerk, hoge kwaliteit en een lage prijs (Siong et al., 2018; Suri, 2020). Om de door de klant gewenste korte doorlooptijd te kunnen realiseren en daarbij ook te voldoen aan zijn andere eisen, zijn flexibiliteit en aanpassingsvermogen essentieel geworden (Godinho Filho et al., 2017b; Siong et al., 2018). Quick Response Manufacturing (QRM) heeft als doel de doorlooptijd te verkorten in productieomgevingen die gekenmerkt worden door een hoge variëteit in producten en maatwerk (Suri, 2020; Siong et al., 2018). QRM kent zijn oorsprong begin jaren negentig van de vorige eeuw (Suri, 2020) en vertoont sterke gelijkenis met lean manufacturing. Het verschil met lean manufacturing is echter dat QRM zich richt op bedrijven in een omgeving met veel productvariatie. Daarnaast heeft QRM nieuwe elementen toegevoegd, zoals Paired-cell Overlapping Loops of Cards with Authorization (POLCA) en Manufacturing Critical Path Time’ (MCT)’ (Godinho Filho et al., 2017b).
DOCUMENT
Wanneer een beslisarchitectuur is geformuleerd, dan is daarna vaak de vraag hoe iedere individueel gespecificeerde beslissing uitgewerkt dient te worden. Gaan we voor een beslissing elk van de onderliggende bedrijfsregels volledig specificeren? Dient er een predictive analytics engine te komen of is het beter om een mens de beslissing te laten nemen?
LINK
