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Automotive Production Engineering & Artificial Intelligence (M. Eng.)

  • KI und Programmierung für Ingenieure → Lernen, KI-Projekte zu konzipieren und erfolgreich umzusetzen
  • Praxisorientierter Lernansatz → Bis zu 80 % praktische Erfahrung

Der Studiengang “Automotive und Produktion Engineering & KI” vermittelt umfassendes Fachwissen in Produktion und Künstlicher Intelligenz, zwei Schlüsselkompetenzen für eine erfolgreiche Karriere in der Automobilindustrie. In einer Branche, die massiv in neue Technologien investiert, sind gut ausgebildete Fachkräfte stark nachgefragt. Zudem ist die Automobilindustrie ein globaler Markt, in dem internationale Kommunikation und Zusammenarbeit entscheidend sind. Der englischsprachige Studiengang bietet die ideale Grundlage, um diese Fähigkeiten zu erwerben und sich für den globalen Wettbewerb bestens zu positionieren.

Was dieses Programm auszeichnet

  • Meistere KI & Programmierung: Lerne mit echten Tools aus der Praxis, nicht nur mit Theorie
  • Echte Projekte vom ersten Tag an: Arbeite an Anwendungsfällen in den Bereichen Automatisierung, Daten und KI
  • Bis zu 80 % praxisorientiertes Lernen: Praxisorientierter Ansatz mit realen Anwendungsbeispielen
  • Technik trifft KI: KI direkt in Produktion und Engineering einsetzen
  • Lernen durch praktisches Tun: Projekte, Fallstudien und eigeninitiierte Weiterentwicklung

Technologien, mit denen Sie arbeiten werden

  • AI & Machine Learning: Python, Anaconda, Jupyter Notebook, ML libraries (e.g. scikit-learn, TensorFlow, Keras) & gen AI: ChatGPT, Claude, Gemini
  • Automation & Workflows: Power Automate, UiPath, Make, n8n, APIs, RPA
  • Data Engineering: SQL, PostgreSQL, Orchestration tools (e.g. AirFlow)​, Containerization (e.g. Docker)​



Master of Engineering (M. Eng.)

4 Semester (bei typischer Anrechnung)

Sommer & Winter

Laufendes Verfahren

Englisch


Pro Semester 2.975 € + 82 € Studentenwerksbeitrag

Online und TH Ingolstadt

3 Fragen an unseren Studiengangleiter Prof. Axmann

Blurry image

Master Automotive Production …


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Curriculum

Modulbeschreibungen

Kurstitel anklicken für mehr Informationen

1. Semester

Credit Transfer based on work experience

2. Semester

Modern Manufacturing Technologies

Das Modul behandelt moderne Fertigungstechnologien wie additive Verfahren, Lasertechnik und faserverstärkte Kunststoffe. Ergänzend werden mit Python CNC-Werkzeug-Maschinendaten zur Simulation für Predictive Maintenance erzeugt.

verwendete Software:​

  • AI-assisted programming with Python  & Power Automate
Data Science & AI

Das Modul vermittelt Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und Data Science sowie zentrale Anwendungsfelder wie Conversational und generative KI. Zudem werden automatisiertes Machine Learning, Unternehmensanwendungen und verantwortungsvolle sowie rechtliche Aspekte behandelt.

verwendete Software:

  • AI Application Development Platforms (e.g. IBM watsonx portfolio)​
  • General purpose AI (e.g. ChatGPT, Claude, Gemini)
Scientific Seminar

Das Modul fördert eigenständiges und methodisches wissenschaftliches Arbeiten an aktuellen Themen der Produktion und Digitalisierung. Die Bearbeitung erfolgt in kleinen Gruppen von zwei bis drei Studierenden.

verwendete Software:

  • Wählen Sie eine beliebige digitale Technologie oder Software zur Bewertung aus

3. Semester

Digital Factory & Digital Eng.

Das Modul bietet eine Einführung in Künstliche Intelligenz sowie einen Überblick über Softwareanwendungen in der Industrie. Dabei stehen die Bewertung digitaler Technologien oder die praktische Umsetzung von Automatisierungslösungen mittels Low-Code und RPA im Fokus.

verwendete Software für praktische Projekte:

  • Make oder
  • Power Automate oder
  • UiPath order
  • N8N
Production System & Plant Design

Das Modul vermittelt Grundlagen von Produktionssystemen sowie prozessorientierte Ansätze und Lean Manufacturing. Ergänzend werden Werkzeugmaschinen, Kapazitätsplanung und Methoden wie MTM und REFA sowie Design for Manufacturing and Assembly behandelt.

verwendete Software:

  • Halocline-VR-Planung, Assistent
Data Science & AI II

Das Modul vertieft Machine-Learning-Ansätze, einschließlich klassischer und Deep-Learning-Methoden, und vermittelt den Data-Science-Workflow. Zudem werden die Anpassung von LLMs, etwa durch Retrieval Augmented Generation, sowie die Entwicklung und prototypische Umsetzung von Use Cases behandelt. Ergänzend wird zwischen prädiktiver und kausaler Datenanalyse unterschieden.

verwendete Software:

  • Anaconda, Python, Jupyter Notebook, ML libraries (e.g. scikit-learn, TensorFlow, Keras) ​
  • Coding assistants​
  • AI Application Development Platforms

4. Semester

Automation & Equipment

Das Modul vermittelt Grundlagen der Steuerungstechnik mit Fokus auf SPS-Programmierung sowie die Erfassung und Verarbeitung von Maschinendaten. Ergänzend werden Inhalte des Anlagenbaus, der Systemfertigung sowie des Werkzeug-, Formen- und Maschinenbaus behandelt.

verwendete Software:

  • Siemens TIA-Portal, Factory IO
Data Engineering & Databases

Das Modul vermittelt Grundlagen von Big Data sowie verschiedene Datentypen und -strukturen. Behandelt werden relationale und NoSQL-Datenbanksysteme, optimierte Speicherformate sowie verteilte Dateisysteme und Computing-Frameworks.

verwendete Software:

  • SQL, Python​
  • Databases (e.g. Postgres)​
  • Orchestration tools (e.g. AirFlow)​
  • Containerization (e.g. Docker)
Engineering Processes in Automotive Industry

Das Modul behandelt Produkt- und Prozessentwicklung in der Automobilindustrie sowie Methoden des Anforderungs- und Qualitätsmanagements. Zusätzlich werden Pre-Series-Prozesse, Systems Engineering, SysML und SPICE vermittelt, um ganzheitliche Entwicklungsprozesse abzubilden.

verwendete Software:

  • Cameo bzw. CATIA Magic

5. Semester

Master Thesis

Die Masterarbeit vermittelt eigenständiges wissenschaftliches Arbeiten von der Problemdefinition über Recherche und Methodenauswahl bis zur Analyse und Präsentation der Ergebnisse. Dabei stehen systematisches Vorgehen, logisches Argumentieren und zielgerichtetes Arbeiten im Fokus.

verwendete Software:

  • Wählen Sie eine beliebige digitale Technologie oder Software zur Bewertung oder Anwendung aus

Wissenswertes auf einen Blick

Zulassung und Bewerbung
  • a) der Nachweis eines erfolgreichen Abschlusses eines ingenieurswissenschaftlichen, naturwissenschaftlichen, technischen oder betriebswirtschaftlichen Studiums oder
    Informatikstudiums an einer deutschen Hochschule mit mindestens 210 ECTS-Leistungspunkten oder äquivalentem Studienumfang oder ein gleichwertiger 
    erfolgreicher in- oder ausländischer Abschluss,
     
  • b) der Nachweis einer mindestens einjährigen einschlägig qualifizierten berufspraktischen Erfahrung nach Abschluss des in lit. a) genannten Hochschulstudiums bzw. gleichwertigen Abschlusses; eine einschlägig qualifizierte berufspraktische Erfahrung liegt insbesondere bei Tätigkeiten in den Bereichen Produkt- oder Technologieentwicklung, Informationstechnologie (IT) allgemein, Enterprise-Resource-Planing (ERP), Industrie 4.0, Internet-of-Things (IoT) oder Manufacturing-Execution-System (MES); auch Projektarbeit im Bereich „Digitalisierung des Unternehmens“ gilt als einschlägig qualifizierte berufspraktische Erfahrung und
     
  • c) der Nachweis ausreichender Kenntnisse der englischen Sprache (Sprachniveau B2 des Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmens)
Zielgruppe

Der Studiengang richtet sich an „Young Professionals“

  • mit Bachelorabschluss aus den Bereichen Ingenieurwissenschaften, Naturwissenschaften, Informatik oder Wirtschaft.
  • die eine Affinität zu Technik und/oder Digitalisierungsthemen haben
  • mit einschlägiger, qualifizierter Berufserfahrung von mindestens 1 Jahr
  • mit Wohnort außerhalb Deutschlands aber Bezug zu Deutschland, z.B. Arbeit in einem deutschen Unternehmen
  • mit Wohnort Deutschland, die dezidiert ein international orientiertes, interdisziplinäres Programm mit Online- und Hybridformat suchen

     

Berufsbilder

Bei den zukünftigen Tätigkeitsfeldern der Absolventen stehen folgende Branchen im Fokus:

  • Automobilindustrie und deren Zulieferer
  • Maschinenbau und Elektrotechnik
  • Luftfahrttechnik
  • Neben Großindustrie auch Mittelstand oder Start-Ups
     

online bewerben

Studiengangleiter

Studienfachberater, Studiengangleiter Automotive Production Engineering (Master)
Prof. Dr. Bernhard Axmann
Tel.: +49 841 9348-3505
Raum: N108
E-Mail: Bernhard.Axmann@thi.de

Programm-Managerin für Interessenten

Programm-Managerin für Interessenten und Unternehmenskooperationen
Andrea Schiberna
Tel.: +49 841 9348-1581
Raum: I102
E-Mail: Andrea.Schiberna@thi.de

Studien- und Prüfungsordnung

Die Studien- und Prüfungsordnung finden Sie auf der Website der Stabsstelle Recht.

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Technische Hochschule Ingolstadt
  • Esplanade 10
    85049 Ingolstadt
  • Tel.: +49 841 9348-0
  • E-Mail: info@thi.de

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