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Zentrale Studienberatung
im SSC-Gebäude
Adolf-Reichwein-Str. 2
57076 Siegen
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Erreichbarkeit der
studentischen Hotline:
0271 740-2712
Mo - Do: 9 - 16 Uhr
Fr: 9 - 12 Uhr

Mail:
info.studienberatung[at]
zsb.uni-siegen.de


Terminvereinbarung für eine Beratung über:
0271 740-2712


International Students
You find information about the admission procedure here: STARTING

Impressum

Digital Engineering

Abschluss

Bachelor of Science

Weitere Informationen zum Studiengang

hier

Unterrichtssprache

Deutsch (einige wenige Module in Englisch)

Termine und Fristen

zur Übersicht

 

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.

 

 
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