Industrial Data Analytics & Künstliche Intelligenz

Master of Science (M.Sc.)

Campus+

Berufsbegleitend studieren

Master Industrial Data Analytics & Künstliche Intelligenz (M.Sc.)

Wertschöpfungsprozesse sind heute bereits weitgehend optimiert. Weitere Effizienzsteigerungen lassen sich vor allem durch die konsequente Digitalisierung und den gezielten Einsatz Künstlicher Intelligenz erreichen. Der TopUp-Master „Industrial Data Analytics & Künstliche Intelligenz“ vermittelt Ihnen dafür das nötige Fachwissen.

Der Studiengang richtet sich an erfahrene Fach- und Führungskräfte aus dem industriellen Umfeld. In nur zwei Semestern plus Thesis vertiefen Sie Ihr Verständnis für Datenmanagement und lernen, KI-Anwendungen effizient zu implementieren. Sie analysieren unterschiedliche Datenquellen – von Maschinen- über Prozess- bis hin zu Produktdaten – und bewerten die Datenqualität. Darüber hinaus machen Sie sich mit gängigen KI-Softwarelösungen vertraut und erfahren praxisnah, wie Digitale Zwillinge in der Produktion eingesetzt werden.

Einige Module finden in den Modellfabriken von Kooperationspartnern (staatliche, technische Hochschulen) in ganz Deutschland statt – so profitieren Sie von einem praxisnahen Studium mit hohem Anwendungsbezug in enger Kooperation mit der Industrie.

Sie beenden Ihr berufsbegleitendes Studium „Industrial Data Analytics & Künstliche Intelligenz“ mit einem staatlich und international anerkannten Master-Abschluss der FOM Hochschule. Alternativ können Sie den Studiengang auch nach zwei Semestern mit einem Zertifikat abschließen.

Daten und Fakten auf einen Blick

Studienmodell

Campus+

Standorte

Düsseldorf, Köln, München, Stuttgart

Zeitmodelle

Abend- und Samstags-Studium

Dauer

2 Semester + Thesis

Leistungsumfang

60 ECTS

Studiengebühr

10.800,00 Euro zahlbar in 18 Monatsraten à 600 Euro

Studienform

berufsbegleitend

Industrial Data Analytics & Künstliche Intelligenz (M.Sc.)

Ihre Berufsperspektiven

Das Studium qualifiziert für folgende Aufgaben:

Erfassung, Aufbereitung und Analyse von Produkt- und Maschinendaten sowie Prozess- und Auftragsdaten im industriellen Umfeld
Effektive und effiziente Gestaltung von Industrieprodukten durch Nutzung von Data Analytics und KI-Anwendungen
Einsatz von Methoden und Technologien zur Entwicklung und Implementierung von Digitalen Zwillingen
Beurteilung von KI-Anwendungen vor dem Hintergrund technischer, wirtschaftlicher und ethischer Fragen, zum Beispiel im Bereich Mensch-Maschine-Interaktion

Der Studiengang im Überblick

Semesterbeginn: März oder September*
Semesterferien: Mitte bis Ende Februar und August
Dauer: 2 Semester + Thesis

*Je nach Studiengang, Studienort und Studienbeginn (Winter- oder Sommersemester) stehen Ihnen unterschiedliche Zeitmodelle zur Auswahl.

SmartStart: Vor Semesterstart schon studieren

Sie möchten bereits vor Studienbeginn erste Vorlesungen besuchen und sich dadurch jede Menge Vorteile verschaffen? An der FOM können Sie schon vor dem 1. Semester Grundlagenmodule belegen. Kompakt, digital und kostenfrei.

Ihr SmartStart ins Studium

Zulassungsvoraussetzungen

Hochschulabschluss mit einem Umfang von 240 Credit Points und mindestens ein Jahr Berufserfahrung im Anschluss an diesen

oder

Hochschulabschluss mit einem Umfang von mindestens 210 Credit Points, wenn die FOM im Einzelfall für darüber hinaus vorhandene entsprechende Qualifi kationen bis zu 30 Credit Points feststellen kann und mindestens ein Jahr Berufserfahrung im Anschluss an diesen

oder

Hochschulabschluss mit einem Umfang von 180 Credit Points und das erfolgreiche Absolvieren des von der FOM angebotenen Vorbereitungskurses „Methodenlehre“ und mindestens einem Jahr Berufserfahrung im Anschluss an den ersten berufsqualifizierenden Hochschulabschluss, sowie mindestens einem weiteren Jahr Berufserfahrung

und

aktuelle Berufstätigkeit
In Ausnahmefällen kann davon abgewichen werden.

Studiengebühren

Studiengebühr 10.800,00 Euro zahlbar in 18 Monatsraten à 600 Euro
Immatrikulationsgebühr 1.580,00 Euro einmalige Immatrikulationsgebühr. Teilnehmer, die bereits ein Studium oder eine anerkannte Fortbildung an einem der zur BCW-Gruppe gehörenden Institute absolviert haben oder absolvieren, zahlen eine hälftige Immatrikulationsgebühr.
Prüfungsgebühr 850,00 Euro Einmalzahlung (mit Anmeldung zur Abschlussarbeit, bei Wiederholung der Abschlussarbeit erfolgt eine erneute Berechnung der Prüfungsgebühr)
Gesamtkosten 13.230,00 Euro beinhaltet Immatrikulationsgebühr, Studiengebühr und Prüfungsgebühr

Zu den Finanzierungsmöglichkeiten

Studienzeit verkürzen, Studiengebühren sparen

Anerkennung von Vorleistungen

Sie können bereits erbrachte Prüfungsleistungen aus einer beruflichen Aus- oder Fortbildung oder einem vorherigen Studium auf Ihr Studium an der FOM anrechnen lassen. So entstehen zeitliche und finanzielle Vorteile für Sie.

Anrechnungsmöglichkeiten prüfen

Auslandsprogramme für Master-Studierende

Die FOM bietet Ihnen zahlreiche Möglichkeiten, während Ihres Master-Studiums Auslandserfahrungen an Partneruniversitäten zu sammeln.

Mehr Infos

Master Your Career

Master-Studierende müssen - abhängig von der aktuellen Berufs- und Lebenssituation - oft viele Herausforderungen gleichzeitig meistern: neue Verantwortungen im Job, gleichzeitig muss das Studium organisiert und eine gute Work-Life-Balance geschaffen werden. Mit dem studienbegleitenden Programm der FOM werden Sie dabei unterstützt, Ihre Kompetenzen gezielt weiterzuentwickeln: von Career Skills über Leadership bis zu Selbstmanagement.

Mehr Infos

Berufsbegleitend promovieren

Sie möchten nach Ihrem Master-Abschluss promovieren? Die FOM Hochschule bietet in Kooperation mit internationalen Partnerhochschulen, der Universidad Católica San Antonio de Murcia in Spanien und der University of Sopron in Ungarn, zwei berufsbegleitende Promotionsprogramme an.

Mehr Infos

Probevorlesung an der FOM

Erste Einblicke ins Studium

Wie fühlt sich gemeinsames Lernen im FOM Hörsaal an? Wie laufen Vorlesungen im Digitalen Live-Studium ab? Diese Fragen können Sie sich nach einer kostenfreien Probevorlesung an der FOM ganz einfach selbst beantworten.

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Schnell, einfach und flexibel: Melden Sie mit wenigen Klicks online zu Ihrem FOM Studium an. Einfach die Online-Anmeldung ausfüllen und absenden. Alternativ können Sie Ihre Angaben auch speichern und später vervollständigen.

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Industrial Data Analytics & Künstliche Intelligenz (M.Sc.)

Ihre Studieninhalte

Generalistische Kurse:

Vorbereitungskurs Technik
Vorbereitungskurs Methodenlehre

Operatives Datenmanagement & Data Engineering (5 ECTS)
Grundlagen: Datensätze aus verschiedenen industriellen Quellen, typische Datenanalyse-Anwendungen, Herausforderungen Big Data
Data Understanding: Produktdaten, Maschinendaten (Sensoren), Prozessdaten (MES, ERP)
Infrastruktur für die Datenspeicherung: Datenbanken, Object Stores, Data Lakes und Lakehouses
Data Preparation: Data Quality & Reliability, Datenstruktur, Umgang mit fehlenden Daten, Datentransformation für das maschinelle Lernen

KI-orientierte Programmierung (5 ECTS)
Bedeutung der Programmierung im Kontext der Datenanalyse, der Künstlichen Intelligenz und der Robotik
Tools, Software-Frameworks und Playgrounds für die Programmierung von KI: R, Python, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras und Jupyter-Notebooks
KI-unterstützte Programmierwerkzeuge (GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer etc.)
Versionskontrolle und kollaboratives Programmieren (Git)

Einsatz Digitaler Zwillinge in der Industrie (5 ECTS)
Grundlagen: Grundkonzepte, Begriffsdefinitionen, Klassifikation und Varianten Digitaler Zwillinge
Einsatz und Rolle Digitaler Zwillinge in der industriellen Wertschöpfung und Digitalisierung
Methoden und Technologien für die Entwicklung und Anwendung Digitaler Zwillinge
Normen und Standards für Digitale Zwillinge sowie deren Anwendung
Digitale Zwillinge im Kontext von Künstlicher Intelligenz, (industrial) Metaverse sowie Virtual/ Augmented/Mixed Reality

Data Analytics & Machine Learning in der Anwendung (5 ECTS)
Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP)
Regressionsmodelle, Bootstrap, Schrittweise Regression, Regularisierung, Regressionsbäume, Visualisierung
Verfahren aus dem Data Mining und Text Mining wie Clustering, Assoziationsanalyse, Klassifikation etc.
Process Mining im Kontext von Produktionsprozessen und Produktnutzungsprozessen
Unterscheidung zwischen Artificial Intelligence, Machine Learning und Deep Learning

KI-gestützte Geschäfts- modelle & Daten-Governance in der Industrie (5 ECTS)
Datenstrategien im Kontext von Unternehmensstrategien, Geschäftsmodellen und organisationssowie l.nderübergreifenden Wertschöpfungsketten
Data Governance: Prozesse und Strukturen
Datensicherheit und Datenschutz – organisationsintern sowie organisationsübergreifend
Datenmanagement im Product Lifecycle Management und einer nachhaltigen Kreislaufwirtschaft
Künstliche Intelligenz und Ethik
Mitarbeiterorientierte Einführung von Data Analytics und KI-Tools in Unternehmen (Change Management)

KI & Deep Learning in der Industrie (5ECTS)
Small and Large Language Models/ Chatbots/Transformer-Technologien
Generative AI
Natural Language Processing
Überwachtes- und unüberwachtes Lernen
Bildverarbeitungs- und -analyseverfahren
Wissensnetze (Ontologien) zum Verknüpfen und Ableiten von Wissen
Einsatzfelder von Deep Learning und Netztopologien
Anwendungsbeispiele: Industrielle Automatisierung und Robotik mit Künstlicher Intelligenz

Optimierung der Wertschöpfung durch KI: Fallbeispiele (5 ECTS)
Fallbeispiele: Produktoptimierungen und Prozessoptimierungen (Design, Operations & Logistics, Service)
KI in der Produktentwicklung
Optimierte Produktionsplanung
Datenanalysen und KI-Anwendungen im Qualitätsmanagement; Predictive Quality
Analyse des Produktzustands und der Remanufacturing-Optionen im Kontext der Kreislaufwirtschaft
Bewertung und Optimierung der Nachhaltigkeit in der Produktion und im Betrieb

Transfer-Projekt: Datenanalyse in der Industrie (5 ECTS)
Datengestützte Analyse im Kontext des eigenen Unternehmens anhand von Echtdaten oder Beispieldaten
Ausgangslage/Problemstellung/Zieldefinitionim Kontext der organisationsspezifischen Datenstrategie; Festlegung der Vorgehensweise zur Datenanalyse
Vorbereitung der Datenanalyse im Fallbeispiel
Durchführung der Datenanalyse im Fallbeispiel
Präsentation und Diskussion der Projektergebnisse

MasterLab (5 ECTS)
Vorbereitung auf die Abschlussarbeit (Masterthesis/Kolloquium)
Auffrischung und Vertiefung des Wissens um formale, inhaltliche und methodische Aspekte
Anforderungen an wissenschaftliches Arbeiten, Präsentieren und Schreiben
Kriterien der Themenfindung und -beurteilung
Erarbeitung der Problemstellung, Zielsetzung und Vorgehensweise der geplanten Abschlussarbeit
Nachvollziehbare Darstellung und Überzeugung Dritter von dem Zwischenstand des Projektvorhabens (insbesondere Kohärenz zwischen Zielsetzung und methodischem Vorgehen)

Master-Thesis und Kolloquium (15 ECTS)

Änderungen vorbehalten.

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Im Campus-Studium studieren Sie in den Hörsälen an einem von über 30 FOM Hochschulzentren. Dabei profitieren Sie vom persönlichen Kontakt mit Kommilitoninnen und Lehrenden. Dieser Austausch untereinander und die Möglichkeit, Lehrinhalte zu diskutieren, sind das Kernelement der Präsenzlehre und tragen maßgeblich zum Studienerfolg bei. Zudem sorgen verschiedene berufliche Blickwinkel in Kombination mit den Lehrinhalten für einen lebendigen Theorie-Praxis-Transfer. Aus diesem Grund studieren Sie im FOM Campus-Studium immer in Präsenz. Entweder direkt im Hörsaal und in ausgewählten Modulen live und interaktiv in virtuellen Vorlesungen – gesendet aus den Hightech TV-Studios der FOM.

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