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International Students
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STARTING
Impressum
Digital Engineering
Kurzinfo
Zulassungsbeschränkt | Regelstudienzeit | WiSe | SoSe |
---|---|---|---|
nein | 7 Semester | ✔ |
Zulassungsverfahren
zulassungsfrei, keine Bewerbung erforderlich
Hier gelangen Sie zur Einschreibung
Abschluss
Bachelor of Science
Weitere Informationen zum Studiengang
Unterrichtssprache
Deutsch (einige wenige Module in Englisch)
Termine und Fristen
Die Studiengänge
Die neuartigen Bachelor-Studiengänge mit einer Dauer von 7 Semestern werden in drei ingenieurwissenschaftlichen Ausrichtungen angeboten:
- Digital Engineering – Mechatronik
- Digital Engineering – Maschinenbau
- Digital Engineering – Elektrotechnik
Daran kann sich ein 3-semestriger Master anschließen, je
nach Ausrichtung in Deutsch oder Englisch.
Im modernen industriellen Umfeld sind IngenieurInnen gefragt,
die als GrenzgängerInnen zwischen Ingenieurwesen und Informatik
die Denkweise beider Disziplinen vereinen. Da dies
üblicherweise schon mit einer unterschiedlichen mathematischen
Ausrichtung beginnt, ist ein integrierter Bachelor-Studiengang
von Vorteil, der von Anfang an beide Sichtweisen verbindet:
- Ingenieurwesen: Orientierung an physikalischen (auch dynamischen) Prozessen mit Differential-, Integralrechnung und Differentialgleichungen
- Informatik: Diskrete Mathematik mit Kombinatorik, Zahlen- und Graphentheorie, Kryptographie
Studienstruktur
Alle drei Studiengänge legen ausführliche mathematischen Grundlagen im Umfang von 30 LPs. Darin enthalten ist sowohl die kontinuierliche Mathematik, welche auf die Ingenieurfächer vorbereitet, als auch das Gebiet der diskreten Mathematik, das in typische Denkmuster der Informatik einführt. Ebenfalls enthalten alle drei Studiengänge Informatik-Grundlagen im Umfang von 42 LPs mit einem Schwerpunkt auf praxisnahe Inhalte mit Fokus auf Software and maschinellem Lernen.
Je nach der gewählten ingenieurwissenschaftlichen Ausrichtung werden die Grundlagen eines Ingenieurstudiums auf den Gebieten Maschinenbau und/oder Elektrotechnik gelegt. Durch die Gestaltung als 7-semestriger Bachelor-Studiengang ist es möglich, im Vergleich zu einem reinen Ingenieurstudium, nur wenige Inhalte zurückzustellen. Dadurch entspricht ein Digital Engineering Abschluss einem vollwertigen Ingenieurabschluss plus erhebliche zusätzliche Informatik-Kompetenzen.
Außerdem sind einige Labors und große Programmierpraktika wesentliche Bestandteile der Studiengänge. Auch der Vertiefung, Anwendungen und Spezialisierung werden mit mindestens 42 LPs erhebliche Entfaltungsmöglichkeiten eingeräumt. Als wichtige Ergänzung sind wirtschaftliche und/oder sprachliche Fächer im Umfang von 1-2 Modulen möglich.
Wichtige Informationen
Gilt nur für die Studiengänge:
- Digital Engineering – Mechatronik
- Digital Engineering – Maschinenbau
- Vor Studienbeginn mind. 8 Wochen Grundpraktikum: Werkstoffe und ihre Bearbeitbarkeit kennen lernen, Überblick über Fertigungseinrichtungen und Fertigungsverfahren erhalten sowie die soziale Seite des Arbeitsprozesses erfahren. Die Anerkennung erfolgt im Praktikantenamt, ist vor Aufnahme des Bachelorstudiums zu absolvieren und muss bis zum Ende des 3. Fachsemesters nachgewiesen werden.
- Im Studium mind. 6 Wochen Fachpraktikum: Ergänzen und Vertiefen von im Studium erworbenen Kenntnissen durch Mitarbeit in verschiedenen betrieblichen Bereichen und eine erste Einarbeitung in die Ingenieurpraxis.
Berufsperspektiven
Die Impuls-Studie des Verbands Deutscher Maschinen- und Anlagenbauer (VDMA) stellt fest: „Digital-vernetztes Innovieren erfolgt im Grenzbereich der Disziplinen, insbesondere von Ingenieuren und IT-Spezialisten. Dafür sind Offenheit und interdisziplinäres Verständnis notwendig“. Laut Automobilberatung Berylls wird sich der Wert an Fahrzeug-Software pro Fahrzeug in den nächsten 10 Jahren verdreifachen. Ähnliches wird für andere Industriebereiche erwartet.
Das Erstellen und Benutzen von Modellen ist ein
Kernbestandteil der meisten Ingenieurtätigkeiten, der
Kenntnisse des physikalischen Prozesses, der Signalverarbeitung
und Programmierkenntnisse erfordert. Obwohl signalbasierte
Ansätze oft schnell zu konzeptionell einfachen
Lösungsstrategien führen, erfordern die meisten
leistungsfähigen Ansätze in typischen Ingenieursanwendungen ein
gutes Modell, einen sog. digitalen Zwilling. Zur Generierung
eines digitalen Zwillings kommen physikalische Überlegungen und
datengetriebene bzw. lernende Verfahren oder die Kombination
aus beidem zum Einsatz.
Mögliche Arbeitsfelder sind:
- Entwicklung und Implementierung neuer Software-Funktionen in Steuergeräten, Regelungen, Überwachungs- und Diagnosesystemen, für virtuelle Sensoren, ...
- Optimierung von Prozessautomatisierungen
- Robuste KI-Anwendungen in der Industrie
- Data Mining: Entdecken, Nutzbarmachen, Visualisieren von Zusammenhängen, Korrelationen, Mustern, Clustern in großen hochdimensionalen Datenmengen
- Cyber-physische Systeme, die mechanische, elektrisch/elektronische und Software-Komponenten integrieren und Kybernetik mit Mechatronik vereinen
- Überwachung und vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) erfordert gute Modelle, die physikalisches Verständnis und datengetriebene Lernverfahren kombinieren und damit Zuverlässigkeit erhöhen und gleichzeitig Kosten senken
- Wirkungsgradoptimierungen durch modellbasierte Ansätze – die Modelle können aus der Physik stammen (White-Box), aus Daten gelernt werden (Black-Box) oder aus einer Kombination von beidem (Grey-Box) generiert werden
- Prüfstandsautomatisierung und -optimierung durch intelligente Versuchsplanung (Design of Experiments)
- Überführung von traditionellen Hardware-Lösungen in flexible Software-Realisierungen
- Metamodellierung von CAD/CAE-Entwürfen mittels neuronaler Netze zur schnellen Optimierung
- Industrie 4.0, z.B. Vernetzung, Cloud-Integration, Big Data, Verschlüsselung, Visualisierung und Interpretation komplexer, nichtlinearer, multivariater Zusammenhänge
- Automatisierung mittels autonomer Fahrzeuge
- Integration von moderner Bild- und Videoverarbeitung in die Prozessautomatisierung, insb. Qualitätskontrolle
- Maschinenoptimierung durch Vernetzung und KI
- Aufbereitung von Cloud-Daten mit dem Ziel einer optimierten Steuerung von Produktionsprozessen, z.B. bei additiver Fertigung (3D-Druck)
- Knowledge Transfer Management: Unterstützung von Wartungs- und Reparaturarbeiten mittels Augmented Reality, Datenhandschuh u.ä.
Studienorganisation
Fachprüfungsordnungen/Studienverlaufspläne/Modulhandbücher/Praktikumsordnung
Fachprüfungsordnungen (FPOs) legen die grundlegenden Strukturen
eines Studiengangs (z.B. Zugangsvoraussetzungen und zu
studierende Inhalte) fest. Für Studierende gilt bei der
Einschreibung ins erste Fachsemester automatisch die aktuelle
Fassung einer FPO. Das bedeutet, selbst bei Änderungen der FPO
im Laufe des Studiums hat die ursprüngliche Fassung nach der
man sich eingeschrieben hat, Gültigkeit (vorausgesetzt diese
FPO läuft nicht aus).
Der jeweilige Studienverlaufsplan stellt den empfohlenen
exemplarischen Studienverlauf in den einzelnen Fächern dar und
ist Teil einer FPO.
Ergänzende Regelungen und Detailangaben für jedes zu
studierende Modul finden sich in den Modulhandbüchern (z.B.
Voraussetzungen zur Ablegung einer schriftlichen Prüfung oder
inhaltliche Angaben der Module/Veranstaltungen, …).
Die Praktikumsordnung definiert die Bedingungen, unter denen
die verpflichtenden oder optionalen Praktika abgeleistet werden
müssen.
Vor Beginn der Vorlesungszeit empfehlen wir Ihnen, zumindest
den Studienverlaufsplan Ihres Studiengangs anzuschauen, damit
Sie wissen, welche Module für den Studienbeginn vorgesehen
sind.