Sprache: E

Semester: 4

Abschluss: Dipl.-Ing.

Industrielle Datenwissenschaft ist ein spannendes und zukunftsweisendes Feld, das sich auf die Anwendung von Datenanalyse, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz in industriellen Prozessen konzentriert. Ziel ist es, aus großen Mengen an Produktions- und Betriebsdaten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, um Effizienz, Qualität und Innovation zu steigern.

Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung):

Durch die Analyse von Sensordaten können potenzielle Maschinenausfälle vorhergesagt werden, sodass Wartungen geplant werden können, bevor es zu teuren Ausfällen kommt.

Qualitätskontrolle:

Datenanalysen helfen, Produktionsprozesse zu überwachen und Qualitätsprobleme frühzeitig zu erkennen, um Ausschuss zu reduzieren und die Produktqualität zu verbessern.

Prozessoptimierung:

Durch die Auswertung von Produktionsdaten können Prozesse effizienter gestaltet, Ressourcen besser genutzt und Energieverbrauch gesenkt werden.

Supply Chain Analytics:

Daten helfen, Lieferketten transparenter zu machen, Engpässe zu identifizieren und die Logistik zu optimieren.

Automatisierung und Robotik:

Einsatz von KI-gestützten Systemen, um Fertigungsprozesse zu automatisieren und flexibler zu gestalten.

Die industrielle Datenwissenschaft trägt dazu bei, die Industrie 4.0 voranzutreiben, also die intelligente Vernetzung und Automatisierung von Produktionsprozessen. Sie ermöglicht es Unternehmen, wettbewerbsfähiger zu werden, Kosten zu senken und nachhaltiger zu produzieren.

Berufliche Perspektiven:

In Industrie- und Technologieunternehmen sind deine Fähigkeiten gefragt. Du übernimmst Schlüsselrollen in der Datenanalyse, der Prozessoptimierung, der Digitalisierung sowie in Forschung und Entwicklung.