Der Studiengang Applied AI for Digital Production Management an der Technischen Hochschule Deggendorf richtet sich an Studierende, die verstehen möchten, wie moderne KI-Methoden in Produktions- und Logistikprozessen konkret eingesetzt werden. Statt eines allgemeinen Informatik- oder Wirtschaftsingenieurwesen-Masters liegt der Fokus klar auf der Schnittstelle zwischen Datenanalyse, Optimierungsverfahren und industrieller Fertigung.
Die THD als anwendungsorientierte Hochschule bringt hier ihre Nähe zur produzierenden Industrie in Ostbayern ein und verzahnt theoretische Grundlagen mit praxisnahen Fragestellungen aus Produktionsplanung und digitalem Betriebsmanagement. Der Studiengang ist zulassungsfrei, was den Einstieg erleichtert, ersetzt aber nicht die inhaltliche Auseinandersetzung mit anspruchsvollen mathematischen und technischen Inhalten.
Wer sich für die Digitalisierung industrieller Wertschöpfungsketten interessiert und dabei sowohl technisches Verständnis als auch analytisches Denken mitbringt, findet in diesem Programm ein spezialisiertes Angebot, das klassische Produktionsmanagement-Themen mit aktuellen KI-Methoden zusammenführt.
7 Module – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Einführung in Machine Learning und Deep Learning mit Fokus auf Anwendungen in Produktion und Logistik. Vermittlung von ML-Algorithmen, neuronalen Netzen und Deep Learning Architekturen wie ConvNet und RNN.
Vermittlung statistischer Methoden und Optimierungsverfahren zur Steigerung von Effektivität und Effizienz in der Produktion. Behandlung klassischer Statistik, statistischer Prozesskontrolle und Machine Learning Methoden mit Fokus auf explainable AI.
Behandlung der Datenverwaltung von der Sensorik über Datentypen und -speicherung bis zu AI-basierten Softwaremodulen sowie ERP/MES-Systeme als wichtige Datenquellen in der industriellen Anwendung.
Überblick über Produktions- und Logistikmanagement mit Fokus auf Planung, Organisation und Kontrolle von Produktionsprozessen sowie Bewegung von Produkten entlang der Supply Chain.
Vermittlung von Methoden und Werkzeugen für die Digitalisierung in Entwicklung und Produktion, einschließlich industrieller Robotik, Programmable Logic Controller (PLC), Virtual/Augmented Reality und additive Fertigung.
Praktische Anwendung von AI-Methoden in Produktion und Logistik anhand von aktuellen wissenschaftlichen Arbeiten. Studierende führen AI-Projekte selbstständig durch und implementieren, evaluieren und optimieren Algorithmen.
Übersicht über Technologie- und Innovationsmanagemententätigkeiten aus Perspektive etablierter Unternehmen und Start-ups. Vermittlung von Methoden und Prozessen zur Auswahl und Verbesserung von Technologie- und Innovationsprozessen.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Applied AI for Digital Production Management wurde konzipiert, um die wachsende Nachfrage produzierender Unternehmen nach Fachkräften zu bedienen, die KI-Anwendungen nicht nur verstehen, sondern in reale Produktionsumgebungen integrieren können. Der Studiengang an der THD ist damit klar von generischen Data-Science-Programmen abgegrenzt.
Im Zentrum steht die Frage, wie sich Machine-Learning-Modelle sinnvoll in Fertigungs- und Logistikprozesse einbetten lassen – von der Datenerhebung bis zur operativen Entscheidungsunterstützung.
Zu den inhaltlichen Schwerpunkten zählen Machine Learning and Deep Learning in Production and Logistics, mit dem Studierende lernen, Vorhersage- und Klassifikationsmodelle auf industrielle Datensätze anzuwenden. Ergänzend vermittelt Advanced Statistical Methods & Optimization die mathematischen Grundlagen für Entscheidungsfindung unter Unsicherheit.
Das Modul Data Management rundet das Profil ab, indem es den Umgang mit heterogenen Produktionsdaten, deren Aufbereitung und Qualitätssicherung in den Mittelpunkt stellt – eine Voraussetzung dafür, dass KI-Modelle überhaupt belastbare Ergebnisse liefern können.
Der Studiengang eignet sich für Absolvent:innen technischer oder wirtschaftsingenieurwissenschaftlicher Bachelorstudiengänge, die ihr Profil um KI- und Datenkompetenz erweitern möchten, ohne den Bezug zur realen Produktion zu verlieren.
Wer lieber rein theoretisch-mathematisch arbeitet oder sich für reine Softwareentwicklung interessiert, findet an anderer Stelle passendere Angebote; hier zählt die Verbindung von Algorithmus und Fabrikhalle.
Absolvent:innen positionieren sich an der Schnittstelle von Unternehmensorganisation, Produktionsplanung und Digitalisierung – ein Berufsfeld, das der Bundesagentur für Arbeit zufolge unter Berufe der Unternehmensorganisation und -planung fällt.
Typische Einsatzfelder liegen in produzierenden Unternehmen, die ihre Fertigungsprozesse mit datengetriebenen Methoden optimieren wollen, sowie in Beratungen mit Fokus auf digitale Transformation der Industrie.
Die THD am Studienort Deggendorf ist für ihre Anwendungsorientierung und Industriekontakte in der Region bekannt, was dem Studiengang eine praxisnahe Ausrichtung verleiht.
Das Vollzeitformat erlaubt eine fokussierte, zügige Vertiefung, verlangt aber auch eine kontinuierliche Präsenz und Auseinandersetzung mit technischen Inhalten über die gesamte Studiendauer.
Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.
Dieser Studiengang hat keinen Numerus Clausus. Deine Abiturnote ist für die Zulassung nicht entscheidend, oft ist sogar ein Einstieg ohne Abitur möglich.
An staatlichen Hochschulen fallen in der Regel keine Studiengebühren an – du zahlst nur den Semesterbeitrag.
| Position | Betrag |
|---|---|
| Studiengebühren | 0 € |
| Semesterbeitrag | ca. 250 bis 350 € / Semester |
| Enthalten | u. a. Semesterticket & Studierendenwerk |
Richtwerte – den genauen Semesterbeitrag nennt die Hochschule.
Wenn du deinen Studiengang über StudySmarter und das StudyKit findest und dich darüber einschreibst, ist die Jobgarantie automatisch dabei.
Findest du innerhalb von 6 Monaten nach deinem Abschluss keinen Job, übernehmen wir dein professionelles Jobcoaching – so lange, bis du einen hast.
Gilt ab dem Tag deines Studienabschlusses.Es gelten die Teilnahmebedingungen. Details und Bedingungen erhältst du mit dem Infomaterial.
Der Studiengang öffnet den Weg in Berufsfelder, die Produktionsprozesse zunehmend datenbasiert steuern und optimieren.
Branchenweite Marktorientierung für Berufe Unternehmensorganisation,-planung (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Wie stark KI den Berufsalltag in der digitalen Produktionssteuerung verändert, lässt sich bereits an heutigen Entwicklungen ablesen.
In diesem Berufsfeld übernehmen automatisierte Systeme zunehmend Routineaufgaben, während strategische und gestalterische Aufgaben beim Menschen bleiben.
Wer im Modul Machine Learning and Deep Learning in Production and Logistics Vorhersagemodelle entwickelt, legt damit die Grundlage für spätere Aufgaben in der datengetriebenen Produktionsoptimierung.
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Kurzprofil der Technische Hochschule Deggendorf – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Wer keine Vorkenntnisse in Statistik, Programmierung oder Produktionsprozessen mitbringt, sollte den Einstieg nicht unterschätzen – der Studiengang setzt technisches Grundverständnis voraus und baut darauf zügig weiterführende Inhalte auf.
Nein, der Studiengang ist zulassungsfrei, was jedoch nichts über den inhaltlichen Anspruch aussagt – solide Vorkenntnisse in Mathematik und Programmierung erleichtern den Einstieg erheblich.
Die Lehre erfolgt überwiegend auf Englisch mit einzelnen deutschsprachigen Anteilen, was internationale Zusammenarbeit fördert und auf englischsprachige Fachliteratur vorbereitet.
Absolvent:innen finden Einsatzfelder im Bereich Unternehmensorganisation und -planung, insbesondere dort, wo produzierende Unternehmen ihre Prozesse mit KI-Methoden digitalisieren wollen.
Ein Bachelorabschluss mit technischem oder wirtschaftsingenieurwissenschaftlichem Hintergrund sowie Grundkenntnisse in Statistik und Programmierung sind hilfreich, um den Modulen wie Advanced Statistical Methods & Optimization gut folgen zu können.
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