applied aI for digital production management, m.eng.
Fakultät Angewandte Naturwissenschaften & Wirtschaftsingenieurwesen
STUDIENINHALTE
WIR BIETEN UNTERSTÜTZUNG BEI PRAKTIKA, BEIM UNTERNEHMENSEINSTIEG ODER BEI DER GRÜNDUNG EINES STARTUPS
Warum dieser Studiengang?
Im Gegensatz zu allgemeinen Data-Science-Studiengängen verknüpfen wir Machine Learning direkt mit Produktion, Logistik und Technologiemanagement – Ihr entscheidender Wettbewerbsvorteil in gefragten Industriebranchen.
- Theorie direkt in die Praxis umsetzen: Wenden Sie Ihr Wissen in drei praktischen Fallstudien (inklusive spezialisierter KI-Projekte) an.
- Studieren Sie in direkter Nähe zum Campus für Intelligente Produktion, dem Campus für Intelligente Robotik und dem Digitalen Gründerzentrum.
- Integrierte Sprach- und Interkulturkurse: Deutschunterricht (bis A2-Level, nur für Nicht-Muttersprachler*innen erforderlich) und interkulturelles Training sind fest im Studienplan verankert, um Ihnen den Berufseinstieg in führenden deutschen Unternehmen zu erleichtern.
- Erfolgreich durchstarten: Erwerben Sie einen hochwertigen Master of Engineering (M.Eng.) – die ideale Basis für kreative Aufgaben in Forschung und Entwicklung oder eine anschließende Promotion.
details & Downloads
KI-Fallstudien helfen dir, Probleme selbstständig zu analysieren und Lösungsvorschläge anzuwenden. Sie sind integraler Bestandteil des Masterstudiengangs im ersten und zweiten Semester. Lies weiter, um mehr Details zu den einzelnen Fallstudien zu erfahren:
Diese Fallstudie im ersten Semester befasst sich mit einem Thema aus den Bereichen "Machine Learning & Deep Learning in Produktion & Logistik", "Fortgeschrittene Statistische Methoden & Optimierung" sowie "Daten- und Produktionsdatenmanagement" (Erfassung und Steuerung). Lerne bestehende Techniken kennen, teste und finde heraus, wo die Grenzen und Möglichkeiten von ML/DL im Vergleich zu herkömmlichen Optimierungsmethoden liegen.
Sommersemester 2024
Wintersemester 2024/2025
- Case Study AI-Project: Google Review Analysis using NLP and LLAMA Frame Work
- Case Study AI-Project: Sentiment Analysis using Natural Language Processing
- Case Study AI-Project: Turnover Forecast using Machine Learning and Deep Learning
Diese Fallstudie im zweiten Semester deckt ein breites Spektrum an produktionsnahen Themen ab. Im Modul "Intelligent Systems" in MSS könntest du zum Beispiel Textklassifizierung, Chatbots, Straßenschäden- und Fahrzeugerkennung (Verkehrsüberwachung) oder sogar die Lebensdauervorhersage von Sensoren untersuchen.
Diese Fallstudie im zweiten Semester konzentriert sich auf konkrete Themen in digitalen Produktionssystemen. Das bedeutet Entwurf, Verbesserung und Implementierung von cyber-physischen Produktionssystemen (z. B. Vernetzung von Systemen untereinander und mit dem Internet) sowie die Simulation von Produktionssystemen mit spezialisierten Softwarepaketen, z. B. AnyLogic oder Open Modellica.
After completing my Bachelor’s in Venezuela, I wanted to embrace a greater challenge and explore cutting-edge industry trends. Therefore, I decided to pursue my Master’s in Germany. At Campus Cham, I learned the AI fundamentals, understood its societal impact, and gained hands-on experience on its applications. Moreover, adapting to a new system, language, and culture, while thriving in an environment that encourages initiative and innovation, has made this experience highly rewarding.
I was interested in studying a master’s degree abroad because I wanted to acquire new experiences that would help me grow not only in my career but also as a person. As a student in the “Applied AI for Digital Production Management” master’s programme at Campus Cham, I learned diverse courses through case studies, which boosted my career. I made many exciting experiences and tackled new challenges: from meeting new friends and discovering German culture to working on AI projects and even trying to understand a few phrases in Bayrisch.
My passion for production management, particularly in the areas of supply chain management, logistics, data management, quality and sustainability management as well as my curiosity about how AI influences these domains motivated me to pursue a master’s degree with diverse specialisation. When I came across the master's programme “Applied AI for Digitial Production Management” offered by Campus Cham, I knew it was the perfect opportunity to realise my academic and professional goals. Studying at Campus Cham has been a truly rewarding experience – from the beautiful and peaceful location to the incredible expertise of highly knowledgeable lecturers. The diverse community of classmates from around the world has enriched my learning experiences, allowing me to exchange innovative ideas and perspectives.
Erwerben Sie fortgeschrittene Expertise in Produktion, Logistik und Technologiemanagement zur erfolgreichen Steuerung komplexer Ingenieurprojekte.
- Maschinelles Lernen: Algorithmen für intelligente Automatisierung und Datensysteme.
- Big Data & Cloud Analytics: Skalierbare Datenverarbeitung, Cloud Computing und Industrial IoT.
- Statistik & Optimierung: Quantitative Methoden zur Optimierung komplexer Systeme.
- Produktions- & Logistikmanagement: Strategische Planung und intelligente Lieferketten.
- Digitale Produktionssysteme: Steuerung und Vernetzung moderner Smart Factories.
- Digitale Engineering-Tools: Moderne Softwarewerkzeuge für Entwicklung, Simulation und Produktion.
- Qualität & Nachhaltigkeit: Nachhaltige Produktion, Qualitätssicherung und Lebenszyklusmanagement.
Studieninhalte
Übersicht über die Lehrveranstaltungen, SWS (Semesterwochenstunden) und ECTS (European Credit Transfer and Accumulation System) im Masterstudiengang „Applied AI for Digital Production Management“:
BERUFSBILD
Bereiten Sie sich auf Schlüsselpositionen in führenden Unternehmen der Halbleiter-, Automobil- und Technologiebranche vor, die den digitalen Wandel vorantreiben. Ob in Forschung & Entwicklung, Qualitätsmanagement oder Smart Manufacturing – Ihre Expertise wird extrem gefragt sein.
Mögliche Praxisfelder und Aufgaben:
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Predictive Maintenance: Einsatz von maschinellem Lernen zur präzisen Vorhersage von Wartungsbedarfen vor dem Auftreten von Maschinenstörungen.
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Outlier Detection: Früherkennung subtiler Fertigungsfehler und Qualitätsabweichungen mittels fortschrittlicher Datenanalyse.
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Automatisierte Sensorprüfung: Erstellung von Lebensdauermodellen in unserem Sensor Lab zur Analyse der Belastbarkeit von Hardware unter Stressbedingungen.
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Datengestützte Produktoptimierung: Kontinuierliche Verbesserung von Produkten durch tiefgreifende Analysen von Produktions- und Betriebsdaten.
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Intelligente Lagerplanung: Optimierung von Lagerbeständen durch gezielte Auswertung von Verbrauchs- und Prognosedaten.
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Smart-Factory-Transformation: Vernetzung von Anlagen und Implementierung von IoT-Konnektivität in modernen Fertigungsumgebungen.
Nutzen Sie die hervorragenden Karrierechancen, die sich Ihnen in der vernetzten und intelligenten Produktion von morgen bieten!