Gäller från och med: Höstterminen 2025
Beslutad av: FUN2 / Jonas Johansson
Datum för fastställande: 2025-02-26
Avdelning: Industriell Produktion
Kurstyp: Ren forskarutbildningskurs
Undervisningsspråk: Engelska
Målet är att ge doktorander en omfattande kunskap om sensorteknologier och deras integration i hållbara tillverkningssystem. Kursen fokuserar på att förstå sensorapplikationer, signaltyper, begränsningar och materialval samt ett livscykelperspektiv. Studenterna kommer att utforska hur sensorer passar in i tillverkningsmiljön och bidrar med värdefulla data för att förbättra effektiviteten. Genom grupparbeten, studiebesök och samarbeten betonar kursen hur sensorteknologier skapar värde för partners, kunder och samhället, och förbereder studenter för ledarskap inom detta framväxande område.
Kunskap och förståelse
För godkänd kurs skall doktoranden För att uppnå godkänt betyg måste studenten visa en gedigen förståelse (inom sitt eget område) för sensorteknologier, deras tillämpningar i hållbar produktion och deras roll inom tillverkningssystem. Detta inkluderar förmågan att kritiskt granska relevant litteratur, förstå det senaste inom området och identifiera begränsningar och fördelar med olika sensortyper och material. Studenterna ska även förstå hur sensorer kompletterar data i produktionssystem och bidrar till hållbarhetsinsatser.
Färdighet och förmåga
För godkänd kurs skall doktoranden För ett godkänt betyg måste studenten visa förmåga att tillämpa teoretisk kunskap på praktiska scenarier. Detta inkluderar att välja lämpliga sensorer för specifika tillämpningar, utvärdera sensorernas prestanda och förstå de viktigaste drivkrafterna för att genomföra livscykelanalyser samt kunna jämföra olika teknologier och deras implementation ur ett hållbarhetsperspektiv. Studenten ska även kunna samarbeta effektivt i grupparbeten, kommunicera resultat genom presentationer och integrera insikter från studiebesök, vilket visar förmåga att arbeta både självständigt och i team.
Värderingsförmåga och förhållningssätt
För godkänd kurs skall doktoranden För att bli godkänd måste studenten visa gott omdöme vid utvärdering av olika sensorteknologier och deras miljöpåverkan. Detta inkluderar förmågan att kritiskt bedöma sensorers roll i hållbar produktion och fatta välgrundade beslut om materialval, tillämpningslämplighet och systemintegration. Dessutom ska studenten uppvisa ett reflekterande och etiskt förhållningssätt till hur sensorteknologier skapar värde för industriella partners, kunder och samhället i stort.
Kursen kommer, baserat på studieområdet, att omfatta en detaljerad litteraturöversikt och utforska det senaste inom sensorteknologi. Ämnen som behandlas inkluderar sensorproduktion, tillämpningar för olika signaltyper (t.ex. temperatur, gas) samt begränsningar och fördelar med specifika sensortyper. Studenterna kommer att jämföra olika sensorteknologier för liknande applikationer och lära sig om materialval och livscykelperspektiv. Kursen utforskar även hur sensorer kompletterar befintliga tillverkningsdata och integreras i produktionsmiljöer. Studiebesök hos partners, grupparbeten, presentationer och kunskapsöverföringsaktiviteter kommer att främja samarbete och synergieffekter mellan doktorandprojekt, med fokus på värde i verkliga industrisammanhang.
Studenterna kommer att genomföra en litteraturgenomgång och använda den litteraturen som kurslitteratur under kursens gång.
Undervisningsformer: Föreläsningar, seminarier, projekt, litteraturkurs som självstudier, studiebesök. Kursen inleds med gemensamma föreläsningar som ger en översikt. Därefter fokuserar studenterna på individuella projekt, genomför fallstudier, deltar i studiebesök och studentledda seminarier.
Examinationsformer: Skriftlig rapport, seminarieföredrag av deltagarna.
Kursen examineras genom ett seminarium där studenterna presenterar sina resultat som även ska sammanfattas in en skriftlig rapport
Betygsskala: Underkänd, godkänd
Examinator:
Förkunskapskrav: Inskriven som doktorand
Urvalskriterier: Prioritet för doktorander som tillhör Institutionen för Industri- och maskinetenskaper, Matematikcentrum, Fysiska institutionen.
Kursansvariga:
Hemsida: https://www.sentio.lu.se/