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
studieninhalte
Create data management solutions for production processes
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 wie "Advanced Statistical Methods & Optimization" 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.
Alle wichtigen Infos auf einen Blick: Schau dir hier eine Kurzvorstellung des Master-Studiengangs Applied AI for Digital Production Management an.
details & Downloads
studentische fallstudien
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:
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 the DIT, 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 program at THD-Campus Cham, I learned diverse courses through case studies which boosted my career. I had many exciting experiences and 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, and my curiosity about how AI influences these domains. This motivated me to purse a master’s degree with diverse specialization. When I came across the master program “Applied AI for Digitial Production Management” offered by THD-Campus Cham, I knew it was the perfect opportunity to realize my academic and professional goals. Studying at Campus Cham has been truly rewarding experiences – from beautiful and peaceful location to incredible expertise of highly knowledgeable professors. The diverse community of classmates from around the world has enriched my learning experiences, allowing me to exchange ideas and perspectives.
Ziele des Studiums
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
Studieninhalte
Übersicht über die Lehrveranstaltungen, SWS (Semesterwochenstunden) und ECTS (European Credit Transfer and Accumulation System) im Masterstudiengang "Applied AI for Digital Production Management":
BERUFSBILD
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, welche 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 könntest:
- 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 am 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.
Nutze die fantastischen Möglichkeiten, die sich dir auf deinem zukünftigen Karriereweg eröffnen werden!