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Im Zeitalter der Digitalisierung ist die Fähigkeit zur Analyse und Verarbeitung von Big Data in der Industrie unverzichtbar geworden. In allen produzierenden Branchen steigt der Bedarf an qualifizierten Fachkräften, die Big Data in Produktionsprozessen lesen und nutzen können, um effiziente strategische Entscheidungen zu treffen, Innovationen zur Verbesserung der täglichen Arbeitsabläufe zu entwickeln und die Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen zu steigern sowie Qualität und Nachhaltigkeit in der digitalen Produktionskette zu gewährleisten.

Vorlesungen aus den Bereichen maschinelles Lernen, Datenanalyse, Datenmanagement und intelligente Systeme helfen dir, dein Verständnis für innovative Methoden der Datenverarbeitung zu vertiefen. Darüber hinaus bereiten dich Module in Advanced Statistical Methods & Optimisation auf die steigenden Anforderungen von KI in Produktion, Logistik und Technologiemanagement vor. Die erlernte Theorie wird durch drei Fallstudien in den Bereichen KI, intelligente Systeme in der Produktion und Produktionssysteme, die von Ingenieuren aus Fertigungsunternehmen erstellt und betreut werden, in die Praxis umgesetzt.

HAUPTMERKMALE DES STUDIENGANGS

• Das Programm ist eine ausgewogene Kombination aus Vorlesungen, Seminaren und Fallstudien
• Kleine Lerngruppen bieten dir eine persönliche Betreuung und intensiven Unterricht
• Drei KI-Fallstudien helfen dir, Probleme selbstständig zu analysieren und Lösungsvorschläge anzuwenden
• Modernste wissenschaftliche Labore mit exzellenter Ausstattung bieten dir die perfekte Infrastruktur, um Hightech-Bereiche der KI zu studieren
• Der obligatorische Deutschunterricht vermittelt dir die nötigen Sprachkenntnisse, damit du deine zukünftige Karriere in Deutschland starten kannst.
• Die internationale und multikulturelle Campus-Gemeinschaft in Cham wird dafür sorgen, dass du dich wie zu Hause fühlst

Studienabschluss: Master of Engineering (M.Eng.)

Regelstudienzeit: 3 Semester

Studienbeginn: Wintersemester (ab 01.10.) 

Bewerbungszeitraum: 15. April - 15. Juli

Studienort: Cham

Unterrichtssprache: Englisch

Zulassungsvoraussetzung:

• Die Qualifikation für den Masterstudiengang Applied AI for Digital Production Management am Standort Cham wird nachgewiesen durch den Abschluss eines grundständigen Studiums an einer in- oder ausländischen Hochschule im Umfang von mindestens 210 ECTS-Punkten aus dem Bereich Wirtschaftsingenieurwesen, Produktionstechnik, der Mechatronik oder eines verwandten Studiengangs oder durch einen Abschluss der gleichwertig zu einem solchen Hochschulabschluss ist. Über die Gleichwertigkeit der Abschlüsse entscheidet die Prüfungskommission.
• Weiterhin ist die fachliche Eignung für dieses Studium im Rahmen eines Eignungsverfahrens nachzuweisen. Das Eignungsverfahren erfolgt durch eine Prüfung, deren Gegenstand komplexe Aufgaben zu einschlägigen Themen aus der Mathematik für Ingenieure sowie zu Fragestellungen aus den Bereichen Produktion und Logistik, Physik, Informatik, Statistik und Simulation sind. Diese schriftliche Zulassungsprüfung, online sowie am Campus Cham der Technischen Hochschule Deggendorf angeboten, wird zur Feststellung der studiengangsspezifischen Eignung herangezogen und entscheidet damit letztendlich über die Zulassung zum Masterstudium.
• Sprachanforderungen
• Die Zulassung ist in der Studien- und Prüfungsordnung festgelegt (§3 Qualifikation für das Studium, § 4 Nachweis fehlender ECTS-Punkte, § 5 Nachweis der studiengangspezifischen Eignung)

Gebühren: 

• 72€ Studentenwerksbeitrag pro Semester
• *Internationale Bewerber:innen und Studierende

Download: Studiengangsflyer

Kontakt:

• Allgemeine Infos zum Masterstudiengang Applied AI for Digital Production Management:  studium-cham@th-deg.de
• Informationen zum Eignungsverfahren: master-mdm-exam@th-deg.de
• Allgemeine Infos zum Studium an der THD:  Studienorientierung

Du lernst Kompetenzen im Produktions-, Logistik- und Technologiemanagement, die dich befähigen, in deiner beruflichen Zukunft technische Projekte zu leiten oder zu begleiten. Du wirst Experte für:

• Methoden des maschinellen Lernens
• Methoden der Datenverarbeitung (u.a. Cloud Computing, Big Data)
• Moderne statistische Methoden und Optimierungsverfahren
• Produktions- und Logistikmanagement
• Digitale Produktionssysteme
• Digitale Werkzeuge in Entwicklung und Produktion
• Qualität und Nachhaltigkeit

Nach dem Studium stehen dir vielfältige Karrieremöglichkeiten in allen Unternehmen offen, die mit großen Datenmengen umgehen, z. B. Unternehmen aus der Automobil- oder Halbleiterindustrie einschließlich ihrer Zulieferer, und andere Unternehmen, die die Digitalisierung in ihren Produktionsprozessen bewältigen wollen. Es gibt eine Reihe von Ingenieurstellen mit dem Schwerpunkt digitale Produktionssysteme, die in Bereichen wie Entwicklung, Produktion, Produktionsplanung und -management, Qualitätsmanagement oder Forschung und Lehre offen sind.

Hier sind einige typische Beispiele für berufliche Herausforderungen, an denen du in der Produktion arbeiten könnten:

• Entwicklung und Effizienzsteigerung von Predictive-Maintenance-Techniken, wie z. B. das Sammeln und Bereinigen von Daten und die Erstellung von ML-Modellen mit dem Ziel, die erforderliche Wartung zu einem präzisen Zeitpunkt vorherzusagen, bevor eine Maschine ausfällt.
• Sammeln und Auswerten großer Datenmengen auf der Suche nach Ausreißern, z. B. Erkennen von Produkten, die in der Funktionsprüfung gut sind, aber beim Kunden versagen könnten (Ausreißererkennung).
• Automatisierung der Produktprüfung (wir entwickeln diese Technik in unserem Sensor Lab auf dem Campus Cham). Sensoren werden speziell beansprucht, um ihr Lebensdauerverhalten zu analysieren, was Daten generiert, die für Lebensdauervorhersagen oder sogar Klassifizierungen verwendet werden können.
• Analyse von Produktions- und Produktdaten zur Verbesserung von Produkten.
• Verbesserung der Effizienz der Lagerhaltung durch gezielte Vorhersage, Verbrauchs- und/oder Verkaufsdaten.
• Die allgemeine Digitalisierung der Produktion, wie z. B. die Einführung von Strichcodes, die Vernetzung von Systemen untereinander und mit dem Internet usw.

Genieße die fantastischen Möglichkeiten, die sich dir auf deinem zukünftigen Karriereweg eröffnen werden!

Drei KI-Fallstudien helfen dir, Probleme selbstständig zu analysieren und Lösungsvorschläge anzuwenden. Sie sind integraler Bestandteil des Masterprogramms im 1. und 2. Semester. Lies weiter, um mehr Details zu den einzelnen Fallstudien zu erfahren:

Übersicht über die Lehrveranstaltungen, SWS (Semesterwochenstunden) und ECTS (European Credit Transfer and Accumulation System) im Masterstudiengang Applied AI for Digital Production Management: