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

Übersicht

Der Studiengang "Datenmanagement in Produktentwicklung und Produktion (M.Sc.)" an der Hochschule Aalen richtet sich an hochmotivierte Ingenieurinnen und Ingenieure sowie Absolventinnen und Absolventen technischer Fachrichtungen. Das Studium zielt darauf ab, digitale Kompetenzen zu vermitteln, um Studierende auf verantwortungsvolle Positionen in Industrie und Wirtschaft vorzubereiten. Es verbindet wissenschaftliche Fundierung mit praktischer Anwendung in modern ausgestatteten Laboren und Forschungsprojekten.

Studieninhalte und Studienorganisation

Der Studiengang ist ein Vollzeitstudium mit einer Regelstudienzeit von drei Semestern. Die Unterrichtssprache ist Deutsch. Der Studiengang umfasst anwendungsorientierte Inhalte wie digitale Produktentwicklung, Machine Learning und den digitalen Zwilling (Digital Twin) in der Produktion. Diese Themen werden in Laboren sowie im Rahmen von Projektmodulen vermittelt. Ergänzt werden die praktischen Inhalte durch theoretische Vertiefungen in Bereichen wie Big Data, Predictive Analytics und Cyber Security. Die Studienorganisation legt einen besonderen Fokus auf die Vertiefung wissenschaftlicher, methodischer und sozialer Kompetenzen.

Wichtige Inhalte:

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

Mehr Infos zum Studiengang findest du unter "Infos und Bewerbung".

Berufliche Perspektiven

Der Abschluss qualifiziert für Tätigkeiten in Bereichen, die digitale Innovationen und Datenmanagement in der Produktentwicklung und Produktion erfordern. Absolventinnen und Absolventen können in verschiedenen Branchen Verantwortung in der Entwicklung, Implementierung und Optimierung digitaler Technologien übernehmen.

Typische Berufsfelder als Liste:

• Datenmanagement in der Industrie
• Produktionstechnik
• Digitalisierung in der Fertigung
• IT- und Cyber Security in industriellen Anwendungen
• Entwicklung und Anwendung von digitalen Zwillingen