Inhalte

• Wandlungstreiber der Produktion im Wettbewerb
• Industrial Engineering-, Produktentstehungs- und Auftragsabwicklungsprozesse
• Produktionssysteme
• Produktionsstrategien
• Flexibilität und Wandlungsfähigkeit von Produktionssystemen
• Strategie, Konfiguration, Koordination von Produktionsnetzwerken
• Produkt- und Prozesskomplexität
• Gestaltung menschlicher Arbeit
• Zeitwirtschaft, Arbeitswissenschaft
• Instandhaltung und Wartung
• Betriebliche Informationssysteme
• Qualitätssicherung

Lernergebnisse

• Kennen die Formen produktionsnaher Organisation
• Anwenden von grundlegenden Methoden und Werkzeugen zum Entwurf, Bewertung und Auswahl von Produktionsstrukturen für gegebene Anforderungen
• Analyse von Strukturen und Prozessen lokaler Produktion oder von Produktionsnetzwerken
• Entwickeln von Optimierungsvorschlägen für bestehende Produktionsstrukturen
• Beurteilen der Potenziale von Prozessverbesserungen

Inhalte

• Basic terms and target systems of supply chain management (procurement, production, distribution, disposal) and solution approaches (JiT/JiS, Kanban, value stream analysis etc.)
• Supply chain design (process modelling of the supply chain using the SCOR model: plan, source, make, deliver)
• Supply chain optimization (value management)
• Strategic purchasing (portfolio analysis, commodity management, supplier marketing, contract management, internal organisation)
• Sourcing strategies (single/dual/multiple; global/local; modular/system; global value sourcing etc.)
• Make-or-buy decision (analysis, assessment, decision; core, key and standard competencies)
• Organisational structure and business processes
• Negotiating competence (ANC, game theory, auctions)
• Supplier-integrated product development process (simultaneous engineering, material and parts release process, models), logistically coherent product influence
• Project purchasing (development, large-scale and investment projects)
• Supplier management (choice, assessment, release, auditing, qualification, development etc.)
• Structure and characteristics of internal procurement markets
• Variation control in global supplier networks
• International supply conditions (Incoterms)
• Problems in the supply chain (bullwhip effect, stocks, lead times, quality closed loop)
• Optimization procedures in operations research
• IT tools (ERP, CRM, Advanced Planning System, VMI, e-procurement, e-auctions, EDI etc.)
• Green procurement, sustainability, codes of conduct

Lernergebnisse

After having completed this course successfully, the student will be able to ...

• define the basic terms of supply chain management,
• understand important procurement methods and strategies,
• name and classify different stock types and strategies,
• analyse possibilities for cost reduction in supply chains,
• know and differentiate central IT systems of supply chain management,
• explain disposal and controlling strategies,
• recognise the main issues in international supply networks,
• know the possibilities of transformation to a sustainable supply chain,
• assess different modes of transport

Inhalte

• Grundlagen des Lean Managements und Ganzheitlicher Produktionssysteme
• Verschwendungsarten und Kundennutzen
• 5S / Arbeitsplatzorganisation
• Standardisierung, KVP und Problemlösungsmethoden
• Wertstrom sichtbar machen und gestalten,
• Wertstromanalyse: Material- und Informationsfluss, Kennzahlen
• Wertstromdesign: Takt, Schrittmacher, Fluss, Pull, Nivellierung
• Prozesssteuerung im Lean: Kanban, Heijunka, ConWIP, FiFot

Lernergebnisse

Die Studierenden können

• die Regeln ganzheitlicher Produktionssysteme auf reale industrielle Produktionssysteme anwenden und deren Wirkung auf Produktivität und Qualität planen.
• Kaizen-Prinzipien systematisch anwenden sowie strukturierte Problemlösungsprozesse gestalten und zur nachhaltigen Verbesserung von Produktions- und Arbeitssystemen einsetzen.
• anhand modellhafter Prozesse eine Analyse komplexer Wertströme durchführen, Verschwendungsarten identifizieren und auf Basis dessen ein detailliertes Wertstromdesign zur Prozessverbesserung entwickeln,
• Kanban-Systeme zur Produktions- und Materialflusssteuerung konzipieren und unter Berücksichtigung von Prozessdaten dimensionieren.

Inhalte

• Bedeutung photonischer Technologien unter besonderer Berücksichtigung der Additiven Fertigung für die Industrie
• Laserstrahlquellen und Auswirkung ihrer Strahleigenschaften (Wellenlänge, Intensität, Polarisation, Pulsdauer, etc.) auf den Bearbeitungsprozess
• Komponenten und Systeme zur Strahlformung, Stahlführung und Werkstückhandhabung
• Wechselwirkung Laserstrahl-Werkstück, Materialbearbeitung mit kurzen und ultrakurzen Pulsen
• physikalische und technologische Aspekte zum Schneiden, Bohren und Abtragen sowie zum Schweißen und Oberflächenbehandeln
• Grundprinzip, Varianten und Einsatzmöglichkeiten Additiver Fertigungsverfahren
• Prozesskontrolle, Sicherheitsaspekte, Wirtschaftlichkeitsbetrachtungen

Lernergebnisse

• Kenntnis der vielfältigen Einsatzmöglichkeiten photonischer Technologien unter besonderer Berücksichtigung der Additiven Fertigungsverfahren im industriellen Umfeld
• Verständnis der Wechselwirkung von Strahl-, Material- und Umgebungseigenschaften auf den Bearbeitungsprozess
• Bewertung und Verbesserung von Bearbeitungsprozessen bezüglich Qualität und Effizienz

Inhalte

• Einordnung und Abgrenzung von Begriffen im Kontext der Digitalisierung (Internet der Dinge, cyber-physische Systeme, Künstliche Intelligenz, Digitaler Zwilling, Big Data, …)
• Auswirkungen der Digitalisierung auf den Wettbewerb, die Unternehmen und deren Geschäftsmodelle
• Industrie 4.0 Konzepte der vertikalen, horizontalen Integration und des durchgängigen Engineerings
• Konnektivität und IT-Infrastrukturen (Internet der Dinge, Kommunikationsprotokolle, Cloud, Datenräume)
• Digitaler Zwilling: Konzepte und Ausprägungen, Abgrenzung zu datengetriebenen Verfahren, notwendige Integration in Prozesse und IT
• Anwendungsfälle in Produktion- und Logistik (Klassifikation, Typische Anwendungsfälle, Vorgehen zur Identifikation und Ausgestaltung)
• Der Weg zu datengetriebenen Geschäftsprozessen, von der Strategie bis zum Deployment und der Rolle der Mitarbeiter
• IT-Systeme und Daten in industriellen Anwendungen: Klassifizierung von Daten, Datenstrukturen, Datentypen, Datenquellen
• Implementierung eines IoT-Szenarios vom Sensor bis zur Cloud im Rahmen einer Studienarbeit bzw. Praktikums 

Lernergebnisse

• Kennen und Unterscheiden der Begrifflichkeiten und Konzepte im Kontext der Digitalisierung / Industrie 4.0
• Verstehen der Treiber und Mechanismen der Digitalisierung und deren Auswirkungen auf Produkte, Unternehmen und Wettbewerb
• Analyse von Geschäftsprozessen hinsichtlich des Potenzials datengetriebener Prozesse und der Entwicklung/Spezifikation geeigneter Anwendungsfälle
• Kennen der grundlegenden Verfahren zur Generierung von Wissen aus Daten und deren Charakteristik und Anwendungsgrenzen und Qualitätskriterien.
• Verstehen und Anwenden von Soft- und Hardwarekomponenten zur Implementierung eines IoT-Szenarios

   

Inhalte

• Machine Learning (Historie, Lernen, Begriffe, Anwendungen)
• Grundlagen der Statistik
• Programmierung und Softwareentwicklung
• Datenerfassung, Datenvorbereitung, Implementierung von Machine Learning in die IT-Infrastruktur, Labeling von Daten, Bewertung der Qualität von Modellen
• ML I: geeignete Entwicklungsumgebung für Machine Learning Modelle, überwachtes- und unüberwachtes Lernen
• ML II: Deep Learning
• ML III: Reinforcement Learning
• Durchführung eines Data Science Projektes für eine Anwendung in der industriellen Produktion im Rahmen einer Studienarbeit bzw. Rechnerpraktikums

Lernergebnisse

• Beurteilen von grundlegenden Entwicklungen und Einsatzmöglichkeiten von Machine Learning in der industriellen Produktion
• Konzeption von IT-Infrastrukturen vom Sensor bis zur Cloud
• Anwenden und Implementieren ausgewählter Modelle, beispielsweise für Vision oder Zeitreihensignale
• Auswahl und Bewertung der Qualität von Modellen
• Verstehen der Relevanz von Datenvorbereitung sowie der IT Infrastruktur
• Kennen und Anwenden grundlegender Vorgehensmodell in der Softwareentwicklung
• Eigenständige Bearbeitung eines Machine Learning Use Cases

Der Katalog der Wahlpflichtmodule wird vom Fakultätsrat für jedes Folgesemester beschlossen und hochschulöffentlich bekannt gegeben. Die detaillierten Festlegungen zu den einzelnen Fächern sind in Wahlpflichtkatalog bzw. im E-Learning-Portal des Studiengangs angegeben.
Die Prüfungskommission kann auf Antrag auch entsprechende Teilmodule außerhalb des Fakultätsangebots zulassen

Wahlpflichtfach

Der Katalog der Wahlpflichtmodule wird vom Fakultätsrat für jedes Folgesemester beschlossen und hochschulöffentlich bekannt gegeben. Die detaillierten Festlegungen zu den einzelnen Fächern sind in Wahlpflichtkatalog bzw. im E-Learning-Portal des Studiengangs angegeben.
Die Prüfungskommission kann auf Antrag auch entsprechende Teilmodule außerhalb des Fakultätsangebots zulassen.

Projektarbeit

Inhalte

Bearbeitung eines fachlichen Problems aus dem Forschungs- bzw. Tätigkeitsfeld des betreuenden Professors unter Anwendung der vorhandenen Kenntnisse und Fähigkeiten, Einbeziehung neuen Wissens und Anwendung der Regeln des Projektmanagements.

• Strukturierung und Planung des Projektablaufs
• Zerlegung der Aufgabe in Auftragspakete
• Bearbeitung der Arbeitspakete
• Zusammenführung der Teilergebnisse
• Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse

Lernergebnisse

Fähigkeit zur eigenständigen wissenschaftlichen Bearbeitung eines fachlich breit angelegten und/oder interdisziplinären Projekts.
Weitere Lernziele/ -ergebnisse sind (je nach Thema):

• Fähigkeit benötigte Informationen zu identifizieren/beschaffen
• Fähigkeit zur Analyse und Lösung von Problemen
• Fähigkeit zur zielgerichteten Einarbeitung in neue Themen
• Befähigung zur selbstständigen wissenschaftlichen Arbeit sowie zur Organisation, Durchführung und Leitung komplexer Projekte
• Fähigkeit zur Dokumentation und Präsentation von Arbeitsergebnissen
• Förderung sozialer Kompetenzen (Teamarbeit, etc.)

Projekt aus Berufspraxis

Inhalte

Bearbeitung eines fachlichen Problems aus dem beruflichen Umfeld des Studierenden unter Anwendung der vorhandenen Kenntnisse und Fähigkeiten, Einbeziehung neuen Wissens und Anwendung der Regeln des Projektmanagements.

• Strukturierung und Planung des Projektablaufs,
• Zerlegung der Aufgabe in Auftragspakete
• Bearbeitung der Arbeitspakete
• Zusammenführung der Teilergebnisse
• Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse

Lernergebnisse

Fähigkeit zur eigenständigen wissenschaftlichen Bearbeitung eines fachlich breit angelegten und/oder interdisziplinären Projekts
Weitere Lernziele/ -ergebnisse sind (je nach Thema):

• Fähigkeit, benötigte Informationen zu identifizieren/beschaffen
• Fähigkeit zur Analyse und Lösung unvollständig definierter Probleme des Maschinenbaus
• Fähigkeit zur zielgerichteten Einarbeitung in neue Themen
• Befähigung zur selbstständigen wissenschaftlichen Arbeit sowie zur Organisation, Durchführung und Leitung komplexer Projekte
• Fähigkeit zur Dokumentation und Präsentation von Arbeitsergebnissen
• Förderung sozialer Kompetenzen (Teamarbeit, etc.)

Inhalte

Vertiefte Grundlagen in

• Industriellen Automatisierungstechnik, industrielle IT-Systeme
• Steuerungstechnik mit Schwerpunkt Steuern von Produktionsanlagen
• SPS-Programmierung nach IEC61131
• Prozesssimulation und virtuelle Inbetriebnahme
• HMI-Systeme
• Funktionale Sicherheit und hochverfügbare Steuerungssysteme

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls sind Studierenden in der Lage: 

• Methoden und Konzepte der Automatisierungstechnik für Maschinen und Produktionsanlagen zu erklären, einzuordnen und anzuwenden.
• Komponenten und Architekturen von Automatisierungssystemen zu analysieren und hinsichtlich Einsatzmöglichkeiten sowie technischer Alternativen kritisch zu bewerten.
• Simulationsmodelle automatisierter Produktionsanlagen sowie digitale Zwillinge zu erstellen und zielgerichtet einzusetzen, um Planung, virtuelle Inbetriebnahme, Betrieb und Optimierung automatisierter Produktionsanlagen zu ermöglichen.

Inhalte

• Einführung Industrieroboter (Klassisch und Cobots)
• Zellkonzepte für Industrieroboter
• Grundlagen Robotersimulationssysteme
• Modellbildung für Robotersimulationssysteme
• Übung: Handhabung eines Robotersimulationssystems
• Übung: Realisierung einer Fertigungsanwendung mit einem Robotersimulationssystem

Lernergebnisse

• Kenntnisse über die Technik von Industrierobotern
• Fähigkeit, Zellkonzepte mit Robotern zu entwickeln
• Kenntnisse über verschiedene Robotersimulationssysteme
• Fertigkeit, Anwendungen in Robotersimulationssystemen zu modellieren und zu simulieren

Inhalte

• Einführung in die Prozesssimulation
• Einführung in die mathematisch-physikalische Modellbildung anhand von Beispielen der Prozesssimulation wie z.B. Umformsimulation, Gießsimulation, Simulation der Wärmebehandlung
• Übung: Durchführung einer Prozessoptimierung mit einem vorgege-benen Simulationswerkzeug

Lernergebnisse

• Kenntnis der Grundlagen der numerischen Simulation von fertigungstechnischen Prozessen
• Kenntnisse über die gängigen Werkzeuge der Fertigungs-Prozesssimulation und Fähigkeit zur Auswahl geeigneter Simulationswerkzeuge
• Fähigkeit die Möglichkeiten und Grenzen von Simulationswerkzeugen abzuschätzen und die Ergebnisse zu interpretieren
• Fertigkeit zur Erstellung eines einfachen Modells und Verwendung eines Simulationssystems

Inhalte

Fundamentals of discrete-event simulation and its practical application to problems in production and logistics.

• Basic concepts of system, model, and simulation
• Principles and methodology of discrete-event simulation
• Application areas in production and logistics
• Input parameters, control variables, and performance measures of simulation models
• Structured procedure for conducting simulation studies
• Verification and validation of simulation models
• Required fundamentals of statistics and random number generation
• Design of experiments, evaluation, and optimization
• Project study: development of simulation models and execution of simulation studies

Lernergebnisse

• After successful completion of the module, students are able to:
• Identify application areas and problem types for discrete-event simulation in production and logistics
• Understand the fundamentals of discrete-event simulation as well as required input variables, control variables, and performance measures
• Know and apply structured procedures for the planning, execution, and validation of simulation studies
• Apply simulation software for model development and for the execution and evaluation of experiments
• Analyse and evaluate the behaviour of systems in production and logistics using simulation models

Inhalte

• Subject-specific terminologies
• Controlling objectives and functions, processes and instruments
• Day-to-day controlling processes, therein: guidance & cases; management reporting; decision-based cost accounting; KPI analysis, benchmarking, business planning, cost variances, analysis, working capital management; applied strategic controlling instruments, business cases etc. 
• Controlling challenges in different business models
• Functional controlling interfaces & strategic controlling in-struments
• Controlling 4.0: recent developments and important terminologies

Lernergebnisse

Remembering, understanding, applying, analyzing, evaluating and creating of Controlling / Managerial Accounting processes, instruments and cases. In particular:

• Students recall, explain and elaborate subject-specific ter-minologies, controlling objectives and functions, process chains and instruments
• Based on real-life cases, the students demonstrate problem-solving competencies: they collect relevant data, select, develop and apply specific controlling instruments for analyzing, evaluation, and prioritization, problem-solving and managerial decision-making
• Furthermore, the students critically question, formulate and prioritize appropriate theories of controlling challenges in different business models, functional controlling interfaces and recent developments

Inhalte

• Definition and characteristics of project
• Tasks and working areas of project management
• Project organization
• Project planning and its tools
• Project implementation and controlling
• Special features of international projects
• Cooperation in international project team
• Selected project examples / case studies in industrial companies

Lernergebnisse

Students can..

• explain project management procedures and instruments.
• apply them appropriately in practical task.
• analyze causes of success and problems.
• assess different procedures with regard to their suitability, develop the appropriate concept and assess their consequences.

After successfully completing the course, the students are able to structure practical projects, plan, organize and successfully manage them by keeping time- cost- and quality-objectives.

Inhalte

The course covers the following topics:

• A global perspective: fitting the firm’s strategies and products and dealing with ethical and social/cultural responsibilities
• Leadership and innovation in an international setting
• Review of strategy theories and international expansion
• Managing M&As, including strategic negotiations
• Key readings covering current issues in global strategy from top academic journals

Lernergebnisse

The key objective is provision of the application of analytical skills in global strategy.

• Students will be able to successfully apply the contents of strategy (tools/techniques) to international settings. They will competently analyze global contexts and assess MNC options. Students will be capable of applying academic models to real-life or case-simulated international business situations.
• In separate seminars based on current key readings the students will become well versed in the art of scientific writing, using original sources as opposed to standard textbook material.
• Students will understand how to combine academic theory and practical applications in Strategic Management in a global environment. In particular, they analyse the current status of operations and research in global strategic management.
• Students apply their case know how to current topics and theoretical topics in the lecture, group work and presentation. Besides the course contents, students learn to interact in multinational groups during their group work/presentation and enhance their presentation skills during presentations.
• During the course students participate in an offsite to enrich academic discussions with international guest lectures from partner universities and industry representatives.
• In this respect they create added value for participating companies, international guest lecturers or research theory.

Inhalte

This course explores the intersection of ethics, intercultural communication, business, and technology in a global context. The course equips participants with the analytical skills needed to navigate ethical challenges in high-technology business environments. Through case studies, discussions, and academic writing tasks, students will examine ethical principles, evaluate decision-making processes, and apply ethical frameworks to real-world scenarios.  

Content Overview:  

1. Foundations of Ethics in Business and Technology  
   -.Introduction to ethical theories and principles: utilitarianism, deontology, virtue ethics, and others.  
   - Concepts of morality, values, and cultural relativism.  
   - Ethical decision-making in diverse cultural and business contexts.  
2. Intercultural Communication and Ethical Challenges  
   - Exploring the role of cultural norms and upbringing in shaping ethical perspectives.  
   - Managing ethical dilemmas in global and cross-cultural teams.  
   - Case studies of intercultural business ethics in practice.  
3. Emerging Technologies and Ethical Implications  
   - Ethical considerations in artificial intelligence, machine learning, and data privacy.  
   - The impact of automation and digital transformation on society and businesses.  
   - Environmental ethics and sustainability in technology-driven industries.  
4. Practical Applications and Skill Development  
   - Strategies for ethical leadership and corporate responsibility.  
   - Debates on contemporary ethical dilemmas.  
   - Case study analyses to foster critical thinking and problem-solving skills.
   - Academic writing workshops focusing on clarity, argumentation, and citation practices.

Lernergebnisse

By the end of this course, students will be able to:  

• Identify and critically evaluate ethical principles and frameworks relevant to high-technology industries.  
• Analyze ethical challenges in emerging technologies and assess their implications for business decision-making.  
• Understand the influence of cultural norms and values on ethical reasoning and decision-making in global business settings.  
• Develop and defend ethical positions through structured arguments and presentations.  
• Develop critical thinking and problem-solving skills.
• Communicate complex ethical analyses effectively in written academic English.