Digital Engineering
Hochschule Luzern HSLU
Bachelor Fachhochschule FH
Digital Engineering an der HSLU ist ein vollständig neu konzipierter, interdisziplinärer und praxisorientierter Studiengang mit einem Fokus auf Themen der Digitalisierung. Er verbindet den Umgang mit grossen Datenmengen mit ingenieurwissenschaftlichen Grundlagen und aktuellen technischen Fragestellungen. Der Studiengang wird seit dem Herbstsemester 2020 angeboten.
Aufbauend auf einem Fundament aus mathematisch-naturwissenschaftlichen Grundlagen und anwendungsorientierten Kompetenzen im ingenieur- und informationstechnischen Bereich werden Herausforderungen der Digitalisierung in der Produktentwicklung, der Produktion und der Transformation in den Vertiefungsrichtungen angenommen.
Digitale Kompetenzen
Die Studierenden erlangen digitale Kompetenzen im Umgang mit grossen Datenmengen mittels Data Pipelines, als Grundlage für Artificial Intelligence und Machine Learning. Sie erfahren die beschleunigten digitalen Transformation im Bereich der neuen Normalität von Big Data, und den vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten von Blockchain-Technologien im Umfeld der vernetzten Produktion und Logistik.
Neben Mathematik, Physik, Informatik und Ingenieurwissenschaften bilden das Design und die Implementation von Data Pipelines die Basis des Studiengangs Digital Engineering. Zudem wird die Kompetenz vermittelt, Chancen der Digitalisierung zu erkennen und diese in neuen Geschäftsmodellen, Produkten und Abläufen umzusetzen.
Die Studierenden können sich in den folgenden drei Vertiefungen spezialisieren:
- Digital Development – digitale Produktenwicklung & Entwicklung digital vernetzter physischer Produkte
- Digital Manufacturing – Digitalisierung und Vernetzung von Produktion und Werkzeugen in der Produktion
- Digital Transformation – Entwurf von Geschäftsmodellen, Produkten und Prozessen für digitale, vernetzte Unternehmen.
Der Studiengang wird vollständig in Deutsch angeboten. Internationalisierung und der Erwerb von sprachlichen und kulturellen Kompetenzen wird unterstützt, insbesondere mit einem Sprachangebot, Blockwochen im Ausland und natürlich der Möglichkeit ein Studiensemester an einer ausländischen Partnerhochschule zu absolvieren. Die Internationalisierung bietet so vielfältige Möglichkeiten zur wertvollen Erweiterung von fachlichen, sozialen und kulturellen Kompetenzen.
Alle Infos auf einen Blick
Bildungsinstitut
Hochschule Luzern HSLU > Departement Technik & Architektur
Link zum Angebot
Abschluss
Bachelor Fachhochschule FH
Sprache
Deutsch
Dauer
Vollzeit: 3 Jahre – 6 Semester à 14 Wochen Kontaktstudium + Modulprüfung/Bachelor-Thesis
Berufsbegleitend: 4 Jahre
Teilzeit: 4 – 5 Jahre – 8-10 Semester à 14 Wochen Kontaktstudium + Modulprüfung/Bachelor-Thesis
Das Studium ist modular aufgebaut. Die Studierenden stellen sich die einzelnen Module zu einem individuellen Stundenplan zusammen. Zudem haben sie die Wahl zwischen drei Zeitmodellen (Vollzeit / Berufsbegleitend / Teilzeit).
| Modulgruppe | Inhalt | Anteil (*) |
| Kernmodule | Die Kernmodule bilden den Fokusbereich des Studiums Digital Engineering und vermitteln Grundlagen im ingenieur- und informationstechnischen Bereich und angewandte mathematisch-naturwissenschaftlichen Kompetenzen. Der Kernbereich bietet einen Abschluss in einer der drei Vertiefungen:
Wesentliche Kernmodule (ausgewählte Module): Grundlagen Digital Engineering: Einführung in Digital Engineering, Digitalisierung, neue Technologien, wie IoT, VR&AR, Digital Twin, Informationssystemen und -sicherheit, Grundbegriffe der Informatik, Grundlagen des Programmierens in Python. Data Engineering: Übersicht und Einordnung in Data Engineering. Grundlagen in Cloud-Technologien, Data-Pipelines, Datenbanksysteme (SQL & NoSQL), ETL, OLTP & OLAP. Grundlagen der Data Governance und Data Security sowie Vorstellung von Werkzeugen wie IBM Cloudant, IBM Informix und Elasticsearch. Internet of Things (IoT) : Übersicht über Anwendungen von IoT Geräten, und existierenden Kommunikationstechnologien. Grundlagen des Designs von IoT–Systemen anhand aktueller, kommerziell verfügbarer Technologien mit dem Ziel komplexe IoT-Systeme entwickeln und aufbauen zu können. Digital Twin & Produkte: Einführung in Digital Twins, als digitale Abbilder realer Produkte in einer virtuellen Welt. Grundlagen für digitale Services, digitales Arbeiten und digitale Entwicklungen in der realen Welt. Praktische Kenntnisse im Aufbau von Digital Twins in unterschiedlichen Anwendungskontexten. Elektrotechnik: Grundlagen der Elektrotechnik mit Schwerpunkt Netzwerkberechnungen, Elektrostatik, Digitaltechnik sowie Logikbausteine und Schaltungsentwurf. Praktische Anwendung im Digitaltechnik-Labor. Produktentwicklung Grundlagen: Einführung in Konstruktionsmethodik mit Formgebungsverfahren und Bauteilgestaltung und das spezifische Entwerfen und Gestalten. Überblick über Korrosionsvorgänge und Verfahren der Oberflächentechnik. Systems Engineering: Einführung in die systematische und praktische Handhabung des Entwurfs größerer und komplexerer Systeme, sowohl im technischen als auch im organisatorischen Sinne. Gestaltung und Management von komplexen Systemen in deren Lebenszyklus. Statistical Data Analysis: Angewandtes Machine Learning basierend auf Grundlagen Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Verständnis von Kenngrössen und Verteilungen, Analyse von Stichproben, Auseinandersetzung mit Schätz- und Testproblemen. Data Communication Systems: Grundlegende Strukturen und Konzepte der Kommunikationssysteme (Router, Switch, WLAN mit Fokus Internet TCP/IP), Einführung in Vermittlungs- und Übertragungstechnik. Artificial Intelligence (AI): Einführung in Such- und Optimierungstechniken der künstlichen Intelligenz einschliesslich deren Anwendung in der Spieltheorie und diskreten, multikriteriellen Optimierung (Constraint Programming). | > 50% |
| Projektmodule | Anspruchsvolle Herausforderungen aus der Praxis werden in selbstorganisierter Arbeit in interdisziplinären Teams und später selbstständig im Rahmen der Abschlussarbeiten bearbeitet. Module: Kontext 1 + 2, Produktentwicklung 1 + 2, Praxis im Studium, Industrieprojekt, Bachelor-Thesis | > 25% |
| Erweiterungsmodule | erlauben es den Studierenden mit Themen aus verwandten Ingenieurwissenschaften, Informatik und Data Science ihren technischen Fokus zu erweitern und spezifische Fachkompetenzen zu entwickeln. | ~ 10% |
| Zusatzmodule / ISA-Module | umfassen ein breites Angebot an Zusatzkompetenzen und befähigen die Studierenden so, ihr Fachwissen und ihre Entscheidungen in gesellschaftliche, kulturelle, ethische und wirtschaftliche Zusammenhänge einzuordnen. | ~ 10% |
(*) Digital Engineering eröffnet den Studierenden individuelle Wahlmöglichkeiten. Je nach Modulwahl im Kern-, Erweiterungs-, oder Zusatzbereich ergibt sich eine leicht unterschiedliche Verteilung der Studienanteile, die dann in Summe 100% ergeben.
- Technische Berufsmatura plus abgeschlossene Berufslehre
- Gymnasiale Matura plus Praktikum
- Aufnahme über das Zulassungsstudium
Berufliche Perspektiven
Welche Tätigkeitsfelder stehen nach diesem Studium offen? Wie könnte eine Laufbahn mit diesem Studium aussehen?
Weiterführende Masterstudien
Direkter Berufseinstieg nach Abschluss des berufsqualifizierenden Bachelor of Science in Digital Engineering:
- Master of Science in Engineering Major Mechatronics & Automation
- Master of Science in Engineering Major Data Science
- Master of Science in Engineering Major Medical Engineering
- Weitere Angebote aus dem Master of Science in Engineering je nach individuellem Studienprogramm, wie beispielsweise: Electrical Engineering oder Business Engineering
- Master of Science in Applied Information and Data Science
- Zweitstudium für einen weiteren Bachelor (z.B. Elektro- oder Maschinentechnik usw.) Es sind für diesen zweiten Bachelor-Abschluss an der HSLU – T&A lediglich 60 bis 90 ECTS-Punkte in einem disziplinären Ingenieur-Studiengang zu erwerben
Dieser Studiengang gehört zu folgenden Studienrichtungen
Studiengänge werden in Studienrichtungen gruppiert. Interdisziplinäre Studiengänge können zu mehreren Studienrichtungen gehören.
Informatik
Mit 22 Studiengängen
Informatik oder Computer Science ist eine Wissenschaft an der Schnittstelle der Mathematik mit den Ingenieur- und Naturwissenschaften. Sie umfasst alle Bereiche der systematischen Informationsverarbeitung. Informatik ...
