Grundlagen der Automatisierungstechnik
Einführung in die Automatisierungstechnik und deren Anwendungen.
Der Bachelorstudiengang Computational Engineering Science (Informationstechnik im Maschinenwesen) an der Technischen Universität Berlin verbindet klassische Maschinenbau-Grundlagen mit informationstechnischen Methoden. Im Zentrum stehen Fragestellungen, wie mechanische Systeme durch Sensorik, Steuerung und Regelung intelligent und automatisiert gesteuert werden können.
Da der Studiengang in Teilzeit angeboten wird, eignet er sich besonders für Studierende, die Studium mit Beruf, Familie oder anderen Verpflichtungen kombinieren möchten. Die zulassungsfreie Vergabe der Plätze erleichtert zudem den Einstieg, ohne dass eine Abiturnote als Hürde wirkt.
Als Berliner Technische Universität bringt die TU Berlin ein starkes ingenieurwissenschaftliches Profil mit, das im Studiengang durch die enge Verzahnung von Automatisierungstechnik und Regelungstechnik sichtbar wird.
86 Module · 180 ECTS gesamt – der vollständige Studienverlauf. Durchsuche alle Module oder filtere nach Semester.
Einführung in die Automatisierungstechnik und deren Anwendungen.
Grundkonzepte der Regelungstechnik und Regelungssysteme.
Vertiefung von Methoden und Techniken der Regelungstechnik.
Grundlagen der Strömungsmechanik und Fluid-Dynamik.
Grundlagen der Thermodynamik und Wärmelehre.
Anwendung von Energiemethoden zur Lösung mechanischer Probleme.
Grundlagen der Kontinuumsmechanik und kontinuumstheoretische Ansätze.
Behandlung von mechanischen Schwingungen und dynamischen Systemen.
Grundlagen der Strukturmechanik und Tragwerksanalyse.
Praktische Programmierung und Grundlagen der Rechnerarchitektur.
Grundlagen von Arbeitsschutz und Arbeitssicherheit in der Industrie.
Vermittlung von Nachhaltigkeit und ökologischen Aspekten in der Ingenieurarbeit.
Grundlagen der Arbeitswissenschaft und Arbeitsgestaltung.
Konzepte von Mensch-Maschine-Schnittstellen und deren Gestaltung.
Anwendung von Human-Factors-Konzepten in der Ingenieurgestaltung.
Anwendung von CAD-Systemen in der Konstruktion und Produktentwicklung.
Techniken zur Datenanalyse und systematischen Problemlösung.
Grundlagen der Finite-Elemente-Methode für numerische Simulationen.
Einführung in Werkzeuge und Software für Ingenieuranwendungen.
Grundlagen der Datenanalyse für Ingenieure unter Verwendung von R.
Modellierungstechniken und Simulation von Mensch-Maschine-Systemen.
Einsatz virtueller Technologien in der Produktentwicklung.
Konzepte zur Zuverlässigkeitsanalyse und Risikobewertung technischer Systeme.
Spezifische Konstruktionsprinzipien für Kunststoffanwendungen.
Mechanische Eigenschaften und Analyse von Faserverbundmaterialien.
Systematische Methoden und Prozesse beim Konstruieren.
Grundkonzepte der Fabrikorganisation und des Fabrikbetriebs.
Grundlagen von Qualitätsmanagementsystemen und -techniken.
Entwicklung von Arbeitssystemen und Prozessoptimierung.
Verfahren und Techniken der Kunststoffverarbeitung.
Systematische Werkstoffauswahl für technische Anwendungen.
Werkstoffkunde als Nebenfach mit Fokus auf allgemeine Werkstoffkonzepte.
Grundlagen der Luft- und Raumfahrttechnik und deren Anwendungen.
Grundlagen der Schienenfahrzeugtechnik und Eisenbahnwesen.
Grundlagen der Schiffskonstruktion und Schiffstechnik.
Technologien und Anwendungen von Elektrofahrzeugen.
Fahrzeugtechnik im Kontext des Eisenbahnsystems.
Grundlagen und Design von Fahrzeuggetrieben.
Konstruktion und Funktion mobiler Arbeitsmaschinen.
Grundlagen verschiedener Antriebskonzepte für Fahrzeuge.
Umfassende Grundlagen der Kraftfahrzeugtechnik und Automobilindustrie.
Stabilitätsanalyse und Intaktstabilität von Schiffssystemen.
Grundlagen der Antriebssysteme in der Luftfahrt.
Dynamik von Fluidsystemen und hydraulischen Anwendungen.
Grundlagen thermischer Strömungsmaschinen wie Turbinen und Verdichter.
Grundlagen von Verbrennungsmotoren und deren Funktion.
Allgemeine Antriebstechnik und Antriebssysteme.
Grundlagen der Meerestechnik und maritimen Technologie.
Grundlagen und Anwendungen von Industrierobotern.
Hydraulische Systeme und deren Steuerung in der Industrie.
Elektronische Systeme und Komponenten in medizintechnischen Geräten.
Allgemeine Grundlagen der Medizintechnik und Medizingeräte.
Technologien und Systeme in der Rehabilitationstechnik.
Aktoren und mechatronische Systeme in der Industrie.
Spezielle Fertigungsverfahren für feinmechanische Produkte.
Fertigungstechniken für mikrotechnische Komponenten.
Grundlagen von Werkzeugmaschinen und Bearbeitungssystemen.
Grundlagen der Produktionstechnik und Fertigungsprozesse.
Verfahren und Techniken der Oberflächenbeschichtung.
Techniken und Prozesse der Montage und Montageplanung.
Systeme und Prozesse in der Mikrofertigung.
Werkstoffaspekte der Oberflächenbehandlung und Beschichtung.
Praktisches Projekt zu Aktorik und Antriebssystemen.
Projektarbeit in der Automatisierungstechnik.
Praktisches Projekt zur Berufsvorbereitung in Zusammenarbeit mit Unternehmen.
Praktische Laborarbeit zu Produktionstechniken und Prozessen.
Projekt zur Konstruktion und Fertigung von Mikro- und Feingeräten.
Projektarbeit zu Montagetechnik und Fabrikplanung.
Grundmodul der mathematischen Grundlagen, vermittelt Analysis und Lineare Algebra für Ingenieurwissenschaften.
Einführung in die Darstellung und Visualisierung technischer Systeme.
Grundlegende Einführung in die Maschinenbau-Disziplin und ihre Aufgabenfelder.
Vermittlung von Statik und grundlegenden Festigkeitslehre-Konzepten für Maschinenbau.
Fortsetzung der Analysis für Ingenieurwissenschaften mit weiterführenden mathematischen Konzepten.
Behandelt Kinematik und Dynamik von mechanischen Systemen.
Grundlagen des Konstruierens und methodisches Vorgehen in der Konstruktion.
Grundlagen der Werkstoffwissenschaft und Werkstoffauswahl für Ingenieuranwendungen.
Grundlegende Konzepte der Elektrotechnik für Maschinenbau-Ingenieure.
Behandelt Differentialgleichungen und numerische Methoden mit Anwendung auf Maschinenbauprobleme.
Vertiefung der Konstruktionslehre mit erweiterten Methoden und Anwendungen.
Grundlagen der Fertigungsprozesse und Fertigungstechnologien im Maschinenbau.
Grundlagen der Messtechnik und Sensortechnik für technische Anwendungen.
Weitere Vertiefung der Konstruktionslehre mit fortgeschrittenen Techniken.
Grundlagen der Informationstechnik und Programmierung für Ingenieure.
Selbstständiges Konstruktionsprojekt mit praktischer Anwendung.
Praktikum im Umfang von mindestens 12 Wochen in einem Industrieunternehmen.
Selbstständig verfasste wissenschaftliche Abschlussarbeit mit Bearbeitungszeit von 12 Wochen.
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Moduldaten aus dem offiziellen Modulhandbuch der Hochschule München. Umfang und Angebot können sich je Studien- und Prüfungsordnung ändern.
Computational Engineering Science an der TU Berlin richtet sich an alle, die technische Systeme nicht nur bauen, sondern auch informationstechnisch steuern und optimieren wollen. Der Studiengang bündelt ingenieurwissenschaftliches Denken mit Methoden der Automatisierung.
Durch die Teilzeitstruktur können Studieninhalte über einen längeren Zeitraum verteilt und intensiver bearbeitet werden, was gerade bei anspruchsvollen technischen Modulen von Vorteil sein kann.
Zu den zentralen Modulen zählen die Grundlagen der Automatisierungstechnik, die Grundlagen der Regelungstechnik sowie vertiefende Methoden der Regelungstechnik. Diese Kombination vermittelt sowohl die theoretischen Grundlagen als auch praxisnahe Werkzeuge, um Regelkreise zu entwerfen und automatisierte Prozesse zu analysieren.
Im Studienverlauf werden mathematische und informationstechnische Kompetenzen mit maschinenbaulichem Systemverständnis verbunden, sodass Studierende lernen, technische Anlagen ganzheitlich zu betrachten.
Der Studiengang eignet sich für alle, die sich für die Steuerung und Automatisierung technischer Systeme begeistern und dabei zeitliche Flexibilität durch das Teilzeitmodell benötigen. Berufstätige oder Personen mit familiären Verpflichtungen finden hier eine praktikable Möglichkeit, ein technisches Studium zu absolvieren.
Auch wer bereits berufliche Vorerfahrung im technischen Umfeld mitbringt und diese akademisch vertiefen möchte, findet in diesem Programm eine passende Struktur.
Absolventinnen und Absolventen dieses Studiengangs sind für Tätigkeiten an der Schnittstelle von Maschinenbau und Informationstechnik qualifiziert, etwa in der Automatisierungstechnik, der Anlagenplanung oder der Entwicklung regelungstechnischer Systeme.
Die Verbindung aus Ingenieurwissen und IT-Kompetenz öffnet Zugänge zu Industriebranchen, in denen automatisierte Fertigung und intelligente Steuerungssysteme zunehmend an Bedeutung gewinnen.
Die TU Berlin bietet als etablierte technische Hochschule in Berlin ein Umfeld, das Ingenieurwissenschaften mit interdisziplinären Ansätzen verbindet. Der Studienort Berlin bringt zudem Nähe zu Industrie- und Forschungspartnern mit sich.
Das zulassungsfreie und in Teilzeit organisierte Format macht den Studiengang zugänglich, ohne dabei fachliche Tiefe in den Bereichen Automatisierung und Regelungstechnik zu vernachlässigen.
Ehrliche Einordnung auf Basis der gebundenen Daten, plus dein persönlicher Match.
Für diesen Studiengang liegt uns keine NC-Grenze vor. Im Studiengang-Match siehst du anhand deiner Note, wie gut du passt, alternativ direkt beim Anbieter prüfen.
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 Wege in technische Berufsfelder, die Automatisierung und Regelungstechnik in den Mittelpunkt stellen.
Branchenweite Marktorientierung für Computational Engineering Science (Informationstechnik im Maschinenwesen) Bachelor-Profile (brutto pro Jahr), kein hochschulspezifischer Wert. Tatsächliche Gehälter hängen von Branche, Region und Erfahrung ab.
Automatisierung und Regelungstechnik verändern sich stetig durch neue digitale Werkzeuge, was auch die Rolle von Fachkräften in diesem Bereich prägt.
Künstliche Intelligenz beeinflusst zunehmend, wie automatisierte und regelungstechnische Systeme entworfen und betrieben werden.
Kompetenzen aus Grundlagen der Automatisierungstechnik und Methoden der Regelungstechnik bilden die fachliche Basis für spätere Tätigkeiten in der industriellen Automatisierung.
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Kurzprofil der Technische Universität Berlin – Trägerschaft, Format und, wo verfügbar, unsere Einschätzung aus Studierendenbewertungen.
Für diese Hochschule liegen noch keine aggregierten Studierendenbewertungen vor.
Da der Studiengang technisch anspruchsvolle Inhalte in Teilzeit vermittelt, sollten Interessierte ein hohes Maß an Selbstorganisation und Durchhaltevermögen mitbringen, um die längere Studiendauer sinnvoll zu nutzen.
Nein, der Bachelor Computational Engineering Science (Informationstechnik im Maschinenwesen) an der TU Berlin ist zulassungsfrei.
Ja, der Studiengang wird in Teilzeit angeboten und ist damit auf eine parallele berufliche oder familiäre Belastung ausgelegt.
Zentrale Module sind die Grundlagen der Automatisierungstechnik, die Grundlagen der Regelungstechnik sowie vertiefende Methoden der Regelungstechnik.
Absolventinnen und Absolventen können in Bereichen wie Automatisierungstechnik, Anlagenplanung und regelungstechnischer Systementwicklung tätig werden.
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