Aalen: Datenmanagement in Produktentwicklung und Produktion (M.Sc.)

Übersicht

Der Masterstudiengang "Datenmanagement in Produktentwicklung und Produktion" an der Hochschule Aalen richtet sich an hochmotivierte Ingenieurinnen und Ingenieure sowie Absolventinnen und Absolventen technischer Fachrichtungen. Das Studium bietet eine vertiefte Ausbildung in den Bereichen digitales Produkt- und Produktionsmanagement, wobei die Vermittlung digitaler Kompetenzen im Vordergrund steht. Ziel ist es, Studierende auf verantwortungsvolle Positionen in Industrie und Wirtschaft vorzubereiten, indem technische Kenntnisse durch praxisorientierte Lehre und wissenschaftliche Forschung erweitert werden.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang ist auf eine Regelstudienzeit von drei Semestern ausgelegt und wird in Vollzeit angeboten. Die Unterrichtssprache ist Deutsch. Der Abschluss ist der Master of Science. Die Studienorganisation umfasst eine Kombination aus theoretischen Lehrveranstaltungen, praktischen Laborarbeiten und Projektmodulen, die die Studierenden auf die Anwendung digitaler Technologien in der Produktentwicklung und Produktion vorbereiten.

Wichtige Inhalte:

• Big Data
• Predictive Analytics
• Cyber Security
• Digitale Produktentwicklung
• Machine Learning
• Digitaler Zwilling (Digital Twin)

Der Studiengang zeichnet sich durch eine enge Verzahnung von Theorie und Praxis aus, wobei die Studierenden die Möglichkeit haben, in innovativen Forschungsprojekten mitzuwirken. Zusätzlich werden soziale und methodische Kompetenzen gefördert. Neben den Kernfächern besteht die Möglichkeit, sich durch Wahlmodule in speziellen Bereichen zu vertiefen. Kooperationen mit Industriepartnern ermöglichen praxisnahe Projekte und einen direkten Bezug zur aktuellen Forschung.

Berufliche Perspektiven

Absolventinnen und Absolventen des Masterstudiengangs verfügen über fundiertes Wissen im Bereich des digitalen Managements von Produktentwicklung und Produktion. Sie sind qualifiziert, in verschiedenen Bereichen tätig zu werden.

Typische Einsatzbereiche:

• Industrie 4.0
• Automatisierung
• Datenanalyse
• Cyber Security
• Entwicklung digitaler Zwillinge
• Automobilindustrie
• Maschinenbau
• Elektronik
• Produzierende Unternehmen